随着年末钟声渐近，纸杯在各类聚会场景中的身影愈发常见。

然而在纸质杯体的生产过程中，往往面对杯沿爆口、纸杯内壁脏污、接缝处脏污、纸杯底部污渍等质量挑战。

针对以上挑战，海康机器人带来纸杯缺陷检测解决方案。

方案介绍

纸杯缺陷检测方案通过视觉软件分区检测的方法，可以有效检出杯体不同位置的缺陷，并对问题纸杯进行自动剔除，能够应用在不同形式的纸杯机中，确保高效、安全生产。

转盘式纸杯机(左)与输送线式纸杯机(右)

方案组成

● 硬件组成

方案硬件由海康机器人200万或500万面阵相机、12mm镜头组成，通过红色或白色穹顶光源完成纸杯内壁、杯沿脏污缺陷和爆口缺陷检测，能够覆盖宽130mm、高100mm的区域，视野范围广泛。

方案支持VC3000视觉控制器，实现“1拖2”工位检测的功能。如切换不同规格的纸杯，只需调整架设距离和穹顶光源大小，无需更换其他硬件，整体调谐更加便捷。

方案架设示意图

● 软件组成

方案软件由海康机器人VisonMaster算法平台、定制框架软件组成，包含生产数据统计。

对全杯身5个区域(杯沿，杯身上，杯身下，杯底接缝，杯底)的检测中，支持用户自定义开启或关闭任一检测项;同时还支持定制化框架软件界面、自由定义ROI检测区域和缺陷参数，用户操作更加柔性和定制化，可以依据特定需求定制操作体验。

方案优势

● 检测环境：支持有杯托和无杯托环境自由切换

● 杯类型：兼容牛皮纸和传统白色纸杯缺陷检测

● 纸杯尺寸：在视野范围内且景深满足的情况下，可自由切换纸杯口径大小

● 方案效率：针对不同像素相机进行耗时优化，检出效率可达300个/分钟

● 检测精度：为3*3个像素，即0.15*0.15mm的缺陷面积

● 检测耗时：方案检测整体耗时<100ms (触发拍照+算法处理+结果反馈)

检测结果展示

左下图为含有杯托的纸杯检测效果图，右图为杯底检测效果图，通过深度学习算法，颜色较浅、难以检测的脏污也可以有效检测，补足传统检测方式的短板。

针对杯内缺陷进行直观渲染，显示缺陷面积和灰度阈值，可根据终端用户的需求进行自由调控。

应用案例

在某纸杯生产厂缺陷检测项目中，现场使用“1拖2”方案实现杯内壁和杯底的缺陷检测，实时显示每个纸杯口部、纸杯底部缺陷，操作人员一目了然。检测结果由IO信号输出，有效进行分类剔除，大幅提升生产效率。

（来源：海康机器人）