在現代工業自動化生産中，涉及到各種各樣的檢查、測量和零件識别應用，例如汽車零配件尺寸檢查和自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，飲料瓶蓋的印刷品質檢查，産品包裝上的條碼和字元識别等。
這類應用的共同特點是連續大批量生産、對外觀品質的要求非常高。
通常這種帶有高度重複性和智能性的工作隻能靠人工檢測來完成，我們經常在一些工廠的現代化流水線後面看到數以百計甚至逾千的檢測勞工來執行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率（即“零缺陷”），而當今企業之間的競争，已經不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。
尤其是食品工業，它屬于高度勞動密集型産業。
人工成本大約是産品成本的50％，其中大部分是重複性工作，這導緻不良的品質控制和事故。
如果使用機器視覺系統通過自動化降低了人工成本，則總成本可能會降低。
是以，為了提供品質保證和檢查，最小化人工成本并提高效率，機器視覺系統在食品和包裝行業中的應用程度最高。
AI助力食品行業品質檢測
目前，食品行業對于品質檢測的大部分需求集中于食品外包裝檢測、瓶裝飲料的液位及異物檢測、瓶蓋包裝檢測等。在以往，這些檢測通常通過人力完成，由于生産量大、食品種類多，是以人工質檢員數量也多。
據了解，在生産旺季，人工檢測成本能占到總人力成本的40%。
目前，關于食品質檢共有三種檢測方式。
人力檢測：教育訓練成本高、周期長、成果不可控；檢測花費時間長、勞工勞動強度較大；檢測标準不統一，檢測結果差異明顯；誤檢、漏檢等情況不可避免。
傳統機器視覺檢測：部署周期長、成本投入較高；針對特定場景使用，靈活度不高；複雜場景中，漏檢率難以掌控。
機器視覺檢測：可适應不同場景檢測需求，靈活度較高；可适用于缺陷形态複雜、環境複雜的檢測目标，适應範圍廣；算法平台支援零成本開發，成本投入小；開發周期短，落地使用快。
作為人工智能領域一個正在快速發展的分支，機器視覺的出現為工業自動檢測、過程控制和機器人引導等應用提供基于圖像的自動檢測和分析。
機器視覺極适用于大批量生産過程中的測量、檢查和辨識的行業中，特别是包裝/食品/飲料行業。當視像和傳感技術得以進步、成本下降而性能增強時，大多數包裝商可實作 100％線上檢測。
機器視覺在食品外包裝的應用
包裝破損有可能導緻食物變質，包裝材料缺失則會影響顧客購買欲，在産品出廠前廠家務必要保證食品包裝的完好無損。
。
利用機器視覺，通過設定圖像傳感器，擷取包裝後的對象圖檔資訊，與标準産品圖檔資訊相對比，這樣即可檢測出包裝缺陷。
檢查飲料包的側面是否粘有吸管
日期有無檢查
獨立包裝内有無的檢查
食品密封蓋的有無檢查
飲料瓶蓋内密封圈的有無檢查
食品是否溢出的檢查
機器視覺在其他包裝的應用
機器視覺在包裝作業中的應用 方式很多，一般地，由人工完成的重複性作業，都可用機器視覺系統來代替。
例如，從包裝工藝上分類，如瓶子的分類和液位測量，标簽、蓋子、盒子的檢查，可樂瓶的形狀、尺寸、密封性、完整性的檢查等。
從包裝物的形狀上分類：包裝盒、包裝箱、包裝袋、金屬箔、管狀、泡狀、盤狀、杯狀、廣口瓶、細口瓶、罐狀、桶狀等。
從包裝内容上分類：
①食品和飲料：食品 、糖果、煙草、飲料 ( 含酒精和不含酒精) ；
②化妝品：清潔類和洗滌類、磨面類、乳液類；
③制藥：藥片、膠囊、藥膏、藥液；
④建材和化工：粉劑、顆粒、液體;
⑤金屬：電器、工具、連接配接件等。
應用示例
機器視覺系統應用舉例 ———可樂灌裝檢測
可樂灌裝生産線需要檢測灌裝是否合格，包括可樂是否灌足，以及瓶蓋是否封好。
檢測要求是快速可靠，并能直覺顯示檢測結果，為此在生産線上加裝機器視覺檢測系統，灌裝完畢的可樂瓶從生産線上快速流過，光電傳感器觸發CCD 數字相機攝取圖像，由處理器分析處理，在顯示器 上顯示圖像與檢測結果 , 并可通過I/ O口控制執行機構實作自動篩揀。
具體的步驟是：
(1) 首先需要找到瓶子的基準點，選取瓶蓋中心作為瓶子的基準點，快速識别瓶蓋的圖象模式，擷取瓶蓋位置，進而确定瓶子的位置。
(2) 判别可樂是否灌足。
(3) 判别瓶蓋封裝的好壞。
(4) 設計顯示界面，以及輸出信号控制執行器。
(a)是一個瓶蓋沒有封好的例子，從顯示屏上可以清楚地看到瓶子的圖像，蓋子中間裂開，是以這瓶可樂灌裝不合格。
這樣就完成了可樂灌裝品質的機器視覺檢測，每秒鐘可檢測數瓶可樂，快速準确，避免了過去由于人工檢測所帶來的不可靠因素，大大提高生産品質與效率。
總之，應用機器視覺系統能夠大幅降低檢驗成本，提高産品品質，加快生産速度和效率。而對包裝企業來說，意識到技術發展的趨勢并首先付諸實施者無疑将走在競争的前列。
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