1、产品概述：

信息化智能工厂是为未来无人工厂的必经之路，而加强对入库所有物料的信息统计更是建设信息化智能工厂的基础。

一箱箱烘烤完成的成品烟叶，更是决定了最终产品的质量，本着从严治厂，完善每一个细节的指导思想。从自动化输送线上缓缓进入高架库的每一箱烟叶，都需要对其身份进行二次识别确认，但是不同产地的烟叶具有不同字体的标签，它们的位置相去甚远，在长途运输的过程中，烟箱标签又容易被损坏或沾染污迹。所以我们需要有跟精准可靠的字符检测装置来完成这一任务。

本产品采用机器视觉原理，对烟包上的字符进行图像检测，通过对历史图像的采集，进行深度学习训练出能适应多字体多种缺陷的OCR字符检测算法，从而准确识别出烟箱上的字符上传数据库，助力烟箱身份信息的匹配验证工作

2、原理及构成：

采用工业面阵相机安装烟箱入库流水线机构的一侧，基本垂直于烟箱表面的字符，CCD相机固定方式采用落地式固定，避免运动机构的抖动影响拍摄画面的质量；

在相机附近位置安装条形光源，两侧带角度打光，提供拍摄照明，硬件触发，由视觉控制器控制；相机和光源整体布置在一个遮光罩里，避免外界光源对颜色的采集产生影响。另外需要考虑灰尘对相机、镜头的影响，加装一体式防尘电控柜。

相机成像区域覆盖烟箱的表面，视野大约为：1000*800mm

获取图像后，由视觉控制器定制算法对图像进行分析识别，识别烟箱上的字符，然后将识别结果上传物流信息数据库

3、产品技术特点及应用

先进的检测特点

可以识别多种不同的字体以及不同位置的字符。

可以在有部分脏污和缺失的情况下依然准确识别字符

字符检测失败处理方式：根据现场情况，提供报警或停机信号。

保存所有检测图片以供追溯。

订制针对不同烟箱字体字符识别算法

随着对不同字体的烟箱图像的采集，订制算法对不同类型的字体以及缺陷情况进行大量学习训练，获取大量烟箱字体及其状态信息，保证高效精确率。

订制的产品结构设计

因现场情况的不同，根据现场线体情况，制作与其相匹配的结检测结构，方便调节与安装。

4、主要性能指标及技术参数