สินค้าที่ใช้ในระบบ

1). หลังจากการโครงการ:
ข้อกำหนดการตรวจจับ:
สินค้าถูกแบ่งออกเป็น 9 รหัสและ 10 รหัส สินค้าดึงวัสดุที่เข้ามาอย่างพลวัตและสุ่มผ่านแท่นดูด แผนการนี้จำเป็นต้องปรับให้เหมาะสมกับสองผลิตภัณฑ์และส่งผลลัพธ์ภายใน 500ms ผ่าน TCP เพื่อทำงานร่วมกัน (วัตถุที่ทดสอบคือแผ่นวัสดุ PCB ที่มีรูพรุนซึ่งถูกจับโดยแท่นดูดในภาพด้านล่าง โดยจะระบุผ่านการเปิดไฟหลัง)

จุดปัญหาและความท้าทาย:
จะมีการกลับด้านภาพแนวนอนแบบสุ่มโดยไม่มีเครื่องหมายและสัญญาณ และจะเกิดการผิดรูปของโค้ด ภาพเบลอ การติดกันของภาพในรูโหว่ของโค้ด และขนาดของรูโหว่โค้ดที่แตกต่างกันเป็นบางครั้งบางคราว สภาพการถ่ายภาพที่ซับซ้อนทำให้ยากต่อการระบุอัลกอริธึมการอ่านบิตเครื่องหมายการจับคู่ตามปกติอย่างเสถียร

2). สถาปัตยกรรมของโซลูชัน:
แผนผังแนวคิด:

คำอธิบายแนวคิดในการแก้ปัญหา:
1. ระบุตำแหน่งรูของหลา 8421 โดยการจับคู่เงา
2. ใช้โมดูลสคริปต์เพื่อระบุกระจก XY ของโค้ด 8421 ผ่านบิตเครื่องหมายของโค้ด 8421 และบิตเครื่องหมายของคอลัมน์ และได้รับจุดยอดสี่จุดของรูปสี่เหลี่ยมด้านนอกของโค้ด 8421
3. ใช้การแปลงมุมมองของ OpenCV เพื่อปรับและซ่อมแซมโค้ด 8421 ที่ผิดรูป (รูปถัดไปแสดงผลลัพธ์ของการแปลงมุมมอง) เพื่อช่วยให้การถอดรหัสโค้ด 8421 ในขั้นตอนถัดไปง่ายขึ้น

3). ข้อดีของโปรแกรม:
1. อัลกอริธึมของวิธีการนี้ใช้เวลาประมาณ 200 มิลลิวินาที และสามารถปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ที่ซับซ้อน เช่น การผิดรูปของโค้ด การเบลอของภาพ การติดกันของภาพในรูโหว่โค้ด และขนาดของรูโหว่โค้ดที่แตกต่างกัน
2. เครื่องแต่ละเครื่องสามารถรู้จำได้ประมาณ 1000 บอร์ดต่อวัน และอัตราการรู้จำของโค้ด 8421 ถึง 100% หลังจากปรับแต่งแล้ว
3. ไม่ได้ใช้โมดูลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อลดค่าใช้จ่าย
4. สามารถนำกลับมาใช้ใหม่สำหรับความต้องการในการระบุโค้ด 8421 ในอุตสาหกรรม PCB ได้มากขึ้น