很多酒水飲料都采用瓶裝方式，并且會將很多重要的生產(chǎn)信息，如生產(chǎn)日期、品牌logo標識等打碼或印制在瓶蓋上。在生產(chǎn)過程中，需要對瓶蓋上的信息（如生產(chǎn)日期字符檢測、logo識別、劃痕等）進行檢測。在瓶蓋上的標識碼、LOGO甚至劃痕、臟污等缺陷的檢測中，光源的選擇和具體打光方案的實施，對于目標的成功檢出發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。以下分享樂視科技在一些飲料瓶蓋字符識別、表面缺陷檢測方面的光源選擇和打光案例。

金屬飲料瓶蓋生產(chǎn)日期字符檢測

該案例需要檢測具體不同顏色的瓶蓋上的日期字符。這項檢測任務(wù)的難點在于瓶蓋上的顏色種類較多，背景干擾大（見下圖a）。采用多種類型光源測試后，最后確定采用垂直光路的同軸光源（見圖2）。

圖1（a）被檢測瓶蓋實物圖，一個瓶蓋上存在多種顏色；

圖1（b）采用高亮照射使背景與圖案為白色，突出黑色字符；瓶蓋為白色背景，比較反光，采用高亮照射使背景與圖案為白色，只顯現(xiàn)黑色字符，對比明顯。

圖1（c）采用數(shù)字控制器自動調(diào)節(jié)照明亮度，保證背景和被識別字符具有一定對比度。瓶蓋表面磨砂且有輕微的變形，光源過亮?xí)贡尘芭c字符同時過曝；采用數(shù)字控制器自動調(diào)節(jié)到合適的亮度，雖然背景沒有圖1（b）對比明顯，但是還是有一定的對比效果，能夠保證穩(wěn)定檢測判定。

圖2：金屬瓶蓋上的生產(chǎn)日期字符檢測所用的光源及打光方案。

啤酒瓶蓋上的二維碼與字符圖案檢測

此項目需求能夠準確測出防偽二維碼、綠色印刷字符圖案。如果僅檢測防偽噴碼，采用綠色光源即可濾掉字符圖案背景；但二者需同時檢測，這使得拍攝難度增加，因為字符圖案也是需要檢測的內(nèi)容，所以不能消除字符圖案。如果對比差別不大，兩者會相互干擾，影響檢測判斷。來看看該如何考慮呢。

經(jīng)綜合分析采用低角度環(huán)形光源，顏色為黃色拍攝（見圖3），使背景為灰白色，字符圖案為灰色，防偽二維碼為白色，整體對比效果明顯（見圖4）。

圖3：瓶酒瓶蓋上的二維碼與字符檢測所用的光源及打光方案。

圖4：（a）被檢測瓶蓋實物圖；（b）（c）采用低角度環(huán)形光源，使背景呈灰白色，字符圖案為灰色，防偽二維碼為白色。

塑料飲料瓶蓋上的字符印刷檢測

該項目的要求是檢測塑料飲料瓶蓋上印刷字符的有無。此類檢測要求相對簡單，從圖5中看，不合格的瓶蓋是沒有印刷的白色無特征瓶蓋（見圖5c）；合格的瓶蓋為帶顏色且有印刷字符的瓶蓋（見圖5b）。

經(jīng)測試判斷，采用環(huán)型無影光源拍攝（見圖6），既能保證檢測面均勻，又能實現(xiàn)很好的對比效果。圖5（b）中，拍攝的圖像均勻且LOGO與背景對比明顯；圖5（c）中，瓶蓋上沒有印刷LOGO為全白無特征，判定為不合格產(chǎn)品。

圖5：（a）被檢測瓶蓋實物圖；以及合格（b）和不合格（c）的產(chǎn)品。

圖6：塑料瓶蓋上的字符有無檢測所用的光源及打光方案。

塑料瓶蓋表面缺陷檢測

該項目需要檢測塑料瓶蓋的表面劃痕、碰傷、臟污等缺陷，一般采用高角度垂直光路類型的光源，如高角度環(huán)形光或同軸光源；但是瓶蓋表面帶有微弱的曲面、且為磨砂面，因此采用此類光源會成像不均勻，導(dǎo)致灰度差別比較大，影響檢測結(jié)果。

分析后采用圓頂光源，并適當提高工作距離，接近于高角度光源類型照射（見圖7）。這樣既能保證成像的均勻性，也具有垂直光路的效果，能實現(xiàn)對比效果明顯的成像（見圖8）。

圖7：塑料瓶蓋表面缺陷檢測所用的光源及打光方案。

圖8：（a）被檢測瓶蓋實物圖以及（b）（c）表面劃痕缺陷檢測。

飲料吸嘴蓋表面臟污檢測

兒童飲料吸嘴蓋不僅對衛(wèi)生有著極高的要求，而且對產(chǎn)品材質(zhì)也非常有講究。該項目要求檢測吸嘴蓋上的臟污、瑕疵等特征。因為吸嘴需要360°一整圈全檢，所以這也增加了檢測難度。此項目采用雙相機在側(cè)面每次1/2拍攝面，條形光源在正上方稍做傾斜拍攝。這樣既能保持低角度類型表面檢測，也能盡可能增大均勻的照射面積（見圖9）。

圖10（b）為表面干凈無瑕疵的OK品，圖10（c）為表面存在臟污的NG產(chǎn)品，缺陷目標能夠很輕易地被識別出來。

圖9：吸嘴蓋表面臟污、瑕疵檢測所用的光源及打光方案。

圖10：（a）被檢測吸嘴蓋實物圖以及（b）干凈無瑕疵的產(chǎn)品和（c）有臟污的產(chǎn)品。

希望今天講的幾個實際案例分析能夠幫到您，有更多的方法和建議也歡迎分享。深圳市雙翌光電科技有限公司有著多年的機器視覺行業(yè)經(jīng)驗，在機器視覺的軟件應(yīng)用領(lǐng)域上有著眾多成功的案例和解決方案。雙翌光電一直以來致力于機器視覺的開發(fā)、應(yīng)用以及銷售，為客戶提供整體機器視覺解決方案及服務(wù)，把機器視覺技術(shù)應(yīng)用到智能生產(chǎn)中。