机器视觉在食品、药品行业的应用案例

一、有无检测
说明书有无、产品短缺检测。
以前的方法：
以前用光电传感器等检测，但由于工件、盒子的错位而发生误检测。
检测要点和导入效果：

即使发生错位，也能准确地进行检测。

二、文字检测
铝包装上的印字检测。
以前的方法：
铝包装表面的漫反射导致检测不稳定。
检测要点和导入效果：

在选择合适照明（如用2 个条形照明作为间接光照射等）的基础上，再使用偏光滤镜，可进行稳定的文字检测。

三、塑料瓶的缺陷检测

以前的方法：

由于形状复杂，很难进行稳定的检测。
检测要点和导入效果：
利用欧姆龙独有的真彩处理，对划痕污垢能进行更稳定的检测。

四、缺陷检测
容器盖的卷边检测。
以前的方法：
由于无法确定发生位置，所以没有稳定的检测方法。
检测要点和导入效果：
利用真彩精细匹配功能，可实现稳定的检测。

五、尺寸检测
容器的整体检测。
以前的方法：
由于检查位置有多个，所以需要用各种各样的传感器进行检测。
检测要点和导入效果：
可一次性进行盖子咬合度、液位、标签错位等整体检测。

六、位置检测
标签的有无和粘贴错位检测。
以前的方法：
以前用传感器进行单纯的有无检测。
检测要点和导入效果：
可同时对标签的有无、粘贴错位进行检测。