为确保食品安全，生产厂商建立有效的食药品质量追溯体系和质量电子追溯系统至关重要，从而实现生产过程信息可记录，可追溯，可管控，可召回，可查询。一方面为消费者和企业提供对食药品信息追溯的查询服务，另一方面保证生产企业从食药品原料的源头，生产加工，仓储，流通销售等环节对质量进行有效管控。

针对食药品行业的特点和应用需求，分别基于PC-Base检测解决方案。

行业需求

字符检测在食药品行业的应用一般集中在生产工厂，包含生产过程的各个环节。

基本工序

检测产品形态

在杀菌罐装，成品包装，出厂配送环节都涉及字符检测和识别需求，对应的检测对象分别是单体包装，小箱体和瓦楞箱。

检测内容

面临的挑战

工厂的喷墨机频繁清晰更换，同一道工位的字体打印形态会有变化；

机台的震动导致打印的波动，会有字符变形，倾斜等情况；

产品的包装形态多样，字符背景差异很大；

单体包装高速的节拍要求没检测效率要求大于25000包/小时；

超高的字符识别率要求，识别准确度要求99，98%以上。

PC-Base方案解读

系统介绍

PC-Base字符识别与检测解决方案基于深度学习技术，包含相机，镜头，光源，视觉控制器和软件平台，能显著提升食药品行业字符识别与检测效果，目前已在多个生产现场应用。

图像采集模块

相机：MV-CA013-20GM

130万像素1/2CMOS千兆以太网工业面阵相机

 镜头：HF系列FA镜头，根据具体场景选择

打光方案

针对不同应用场景，打光差异较大，我们根据食药品行业生产流程，提炼出一下种打光方案。供客户参考。

1）单体包装场景打光设计：选择单个穹顶光源，经过多次漫反射形成的无影光源，均匀性好，便于安装。

应用案例

2）小箱体场景打光设计：选择单个弧面条光，通过弧度漫反射实现均匀照射，灵活的角度调整适用于大多数环境。

应用案例

3）大箱体场景打光设计：选择两个弧面条光，通过弧度漫反射和角度控制实现大范围均匀照，视野覆盖更加全面。

应用案例

视觉控制器

MV-VC4719-128G20视觉控制器搭载Intel i7处理器，8GB内存。支持8路I/O输入和8路I/O输出，集成4路恒压光源接口。拥有多个千兆网口和USB3.0口，同时可通过扩展卡槽最大可以外接GTX1660TI显卡，支持深度学习的训练和应用。

算法方案

字符检测的方案基于VisionMaster来搭建，集成深度学习训练和识别模块，流程简单，易于管理，拖拽式的流程搭建方式更加灵活，功能也更加完善。

字符识别效果

字符缺陷检测效果