行业简介

字符或图案用于记载信息，产品追溯等场景，但不论是印刷或镭雕等工艺，都可能引入缺陷。为确保印刷内容的清晰、完整和一致性，保证信息传递的质量，缺陷检测尤为重要，在各行各业都有广泛的需求:电子

元器件标签字符和图案，影响产品的外观、用户体验感和产品口味，因此需要保证标签内容的准确性，将缺失、不清晰、明显沾污检测出来，进行产品质量管控。

(2)生产环节介绍

继电器生产环节中，上游涉及材料采购与检测，如中心触头、线圈等;中游为核心制造，包括金属切削、线圈绕制、组装调试等;下游为成品检测、包装入库，确保产品性能达标后交付客户。

(3)项目目的(牵引)

标签印刷检测的目的在于解决行业常规问题:确保标签字符清晰、准确、完整，防止因字符模糊、缺失或错误导致的信息误读，避免影响产品追溯、使用及售后维护，满足客户对产品标识规范与质量的高要求。

(4)检测原因

检测继电器标签印刷字符外观，能为后续环节提供极大便利:确保产品信息准确可读，便于仓储管理快速识别分类;在销售环节，清晰标签助力客户准确选型;售后维修时，能快速定位产品批次与规格，提升整体服务效率与质量。

3.案例背景

(1)客户(项目)需求

拍照后检测每个面下字符是否有缺陷，破损，不清晰，明显脏污。

(2)客户痛点或问题

客户之前使用无监督深度学习模型，需要使用收集图片训练，客户产品换型频繁，无监督算法上线时间长，对产品单一性要求太高，无法做到快速换型，而且过检率高，检测效果不佳。

4.方案描述

(1)项目配单表及数据

 海康MV-CS060-10GM/GC-PRO 600万像素千兆以太网工业面阵相机

(2)方案示意图

二维架设示意图

(3)方案思路描述

1)采用纯传统算法，不依赖深度学习模型，无需大量数据标注，部署周期短，换型调整便捷;

2)基于基于分区校正与缺陷自学习算法，可适应轻微的明暗变化、局部位置偏移以及微小形变，提升检测稳定性;

(4)搭建与调试

1)使用多 ROI校正模块，进行图像校正，通过多ROI区域特征，精准定位目标区域;

2)使用反射变换进行裁图，提取需要的检测需求，提高产品单一性;

3)使用异常缺陷检测模块，标注几张OK图片，推理出NG 产品。

(5)项目难点及解决方案描述

使用标签字符印刷算法，不依赖深度学习模型，无需大量数据标注，部署周期短，换型调整便捷，只需要十几分钟就调整完方案，相比无监督算法来说，换型快，效果好，使用便捷。

(6)效果展示

5.方案优势

(1)产品层面

(图像质量、算法耗时、场景适应性、现场应用状态(现场每天共检测多少产品，实际识别率、误检率、漏检率)等产品性能)本视觉方案实现了继电器字符外观缺陷检测，视觉方案整体耗时90ms，能满足客户节拍需求。

客户层面

字符外观缺陷检测为客户带来诸多价值:避免因字符问题致信息误读，选错产品引发事故;保障产品追溯，高效解决质量问题;提升品牌形象，增强客户信任。还能提高生产、检测效率，提升产品合格率，助力客户稳定生产。

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