CN114782420B - 基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法 - Google Patents
基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114782420B CN114782420B CN202210682957.3A CN202210682957A CN114782420B CN 114782420 B CN114782420 B CN 114782420B CN 202210682957 A CN202210682957 A CN 202210682957A CN 114782420 B CN114782420 B CN 114782420B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- glue
- lacking
- influence
- area
- sizing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
- G06F18/2135—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods based on approximation criteria, e.g. principal component analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Making Paper Articles (AREA)
Abstract
本发明涉及人工智能领域,提供了一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,包括:采集瓦楞纸板涂胶面图像;得到瓦楞的施胶连通域;得到所有施胶连通域的长轴方向;得到缺胶区域;得到缺胶影响区域;得到初始影响程度;得到修正后的影响程度;得到施胶质量;判断施胶质量是否合格。本发明实现对纸板施胶质量进行实时检测,且方法简单。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域,具体涉及一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法。
背景技术
所谓粘合强度是指剥离一个单位长度的瓦楞所需要的力,其大小会直接影响瓦楞纸箱的边压强度和成箱抗压强度,因此粘合强度是衡量纸箱质量的一个重要指标。瓦楞纸与卷纸的粘合强度不足会使纸箱分层,如出现假粘分层等问题,同时由于生产完成后这些缺陷在纸箱内部,不能直接观察到,需要结合其他仪器将纸板剥离开才能检测出来。其中瓦楞纸箱的施胶质量是影响粘合强度的重要因素之一,施胶过程即为将瓦楞纸与面纸或里纸粘合起来的过程,本发明基于图像处理技术,通过检测生产过程中的瓦楞纸箱的缺胶状况对施胶质量进行评估,可以及时发现生产过程中的缺胶现象,并根据所得施胶质量与粘合强度的关系,当施胶质量异常时会发出预警,由此减少粘度异常纸箱的出现。现有技术只是对缺胶进行检测,并没有对缺胶对纸箱质量的影响程度进行评估。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点,本发明提供一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法。
为达到上述目的,本发明采用如下技术方案,一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,包括以下步骤:
采集瓦楞纸板涂胶面图像;
对涂胶面图像进行连通域分析,得到瓦楞的各个施胶连通域;
通过瓦楞的各个施胶连通域得到所有施胶连通域的长轴方向;
通过所有施胶连通域的长轴方向得到瓦楞的各个缺胶区域;
通过瓦楞的各个缺胶区域得到瓦楞的各个缺胶影响区域;
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域中心点之间的距离以及该缺胶影响区域的影响面积得到该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域的初始影响程度;
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域的初始影响程度以及该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域之间的距离得到该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域修正后的的影响程度;
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域修正后的的影响程度以及缺胶区域的个数得到施胶质量;
将施胶质量与数据库中的标准施胶质量进行比较,当施胶质量小于标准施胶质量时,判断施胶质量不合格;当施胶质量大于或等于标准施胶质量时,判断施胶质量合格。
进一步的,所述的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,所述施胶质量的表达式为:
进一步的,所述的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,缺胶影响区域与其他缺胶影响区域修正后的的影响程度的表达式为:
进一步的,所述的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,缺胶影响区域与其他缺胶影响区域的初始影响程度的表达式为:
进一步的,所述的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,得到所有施胶连通域的长轴方向的方法为:
通过各施胶连通域的像素点坐标和PCA算法得到两个主成分方向;
将特征值最大的主成分方向作为各施胶连通域的第一主成分方向;
该第一主成分方向为各施胶连通域的长轴方向;
将所有施胶连通域的众数长轴方向作为所有施胶连通域的长轴方向。
进一步的,所述的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,得到瓦楞的各个缺胶影响区域的方法为:
通过所有施胶连通域的长轴方向确定各施胶连通域的长轴长度;
利用各施胶连通域的长轴长度得到长度异常区域;
利用长度异常区域得到每一个缺胶区域;
通过每一个缺胶区域得到每一个缺胶区域在长轴方向上的长度;
通过每一个缺胶区域在长轴方向上的长度和两个楞峰之间的距离得到各个缺胶影响区域。
进一步的,所述的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,所述数据库包括不同的粘合强度及不同粘合强度对应的施胶质量。
本发明的有益效果是:本发明计算其他缺胶影响区域对当前缺胶影响区域的初始影响程度,接着对初始影响程度进行修正,最后计算施胶质量,通过得到的施胶质量和数据库判断施胶质量,可以对纸板施胶质量进行实时检测,方便工作人员及时发现生产异常,减少资源浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本实施例1的一种流程示意图;
图2为本实施例2的一种***结构示意图;
图3为卷纸宽度示意图;
图4为缺胶影响区域示意图;
图中:201、相机;202、中控台;203、声光报警器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
本实施例针对的具体场景为:两个瓦楞辊之间相互挤压使瓦楞成型,成型的瓦楞纸芯会碰到另一个带胶水的辊轮,就会将瓦楞纸芯一面粘上胶水,在转动过程中正好粘在,从另一辊轮上引出的卷纸上,实现瓦楞纸芯与里纸、面纸的粘合。本发明通过伸缩臂固定相机,伸缩臂进入瓦楞纸芯与卷纸之间的间隙,使相机光心正对瓦楞纸,然后采集施胶后的瓦楞纸表面图像,根据瓦楞纸表面的施胶状况判断缺胶区域对纸箱质量的影响程度,进而对施胶质量进行评估。
本发明的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法的实施例,如图1所示,包括:
采集瓦楞纸板涂胶面图像。
瓦楞纸箱的粘合剂一般使用的是玉米淀粉,为保证其粘度,在实际加工过程中需要保持一个较高的温度,常规相机在高温环境下工作会缩短相机寿命,因此使用更耐热的工业相机采集施胶后的图像。
由于粘合剂中包含水分,因而图像中楞峰区域的颜色会加深(涂胶位置在每一个楞峰上),而其他区域颜色相近,因此施胶区域与周边区域存在较大梯度。
根据相机与施胶后瓦楞纸的相对位置,结合瓦楞纸宽度,根据相机成像原理,调节相机焦距,使得相机视野范围内可包含整个瓦楞纸宽度的图像,则相机采集的图像长度即为瓦楞纸(卷纸)宽度。
否则每次拼接的图像采集次数组合为:
以所得拼接图像的的左下角为原点建立直角坐标系。
对涂胶面图像进行连通域分析,得到瓦楞的各个施胶连通域。
对所得图像使用Seed Filling(种子填充法)进行连通域分析,得到具有不同标签号的连通域,则所得各个连通域即为瓦楞的施胶区域。
通过瓦楞的各个施胶连通域得到所有施胶连通域的长轴方向。
本发明不需要实时采集图像,当前视野内旋转移动出相机采集范围后再次采集图像,直到***检测到异常时停止。
缺胶区域对纸箱影响程度,需要综合考虑各个缺胶区域所处的位置,缺胶区域各自的影响区域,其他缺胶影响区域对当前缺胶影响区域的影响,以及所有缺胶影响区域的共同影响等方面。
当缺胶影响区域面积越大,对施胶质量的影响程度也越大,以此首先需要提取出各个缺胶区域。
根据各个连通域内的像素点坐标信息,利用PCA算法获得这些数据的主成分方向,由于坐标为二维数据,可获得两个主成分方向,每个主成分方向都是一个二维的单位向量,每个主成分方向对应一个特征值;本发明获取特征值最大的主成分方向,作为第一主成分方向,表示数据分布范围最广的方向,该方向即为各个连通域的长轴方向。
由于施胶区域位于楞峰上,而楞峰在图像中的方向是一致的,所以存在多个连通区域的长轴方向一致的情况,则统计所有单位向量及其对应的个数,将众数所对应的方向修正为所有连通区域的长轴方向。
通过所有施胶连通域的长轴方向得到瓦楞的各个缺胶区域。
根据所有连通域的长轴方向,得到各个连通区域的长轴长度,当长轴长度小于图像的长度(对应瓦楞纸在图像中的宽度)时,认为其为长度异常区域。
通过瓦楞的各个缺胶区域得到瓦楞的各个缺胶影响区域。
由于相邻楞峰之间存在间隙,所以单个缺胶区域影响的区域为楞峰上的缺胶区域以及与两侧楞形峰谷所组成的矩形区域,该矩形区域称为缺胶影响区域,两个楞峰之间的距离记为(可测量),则该楞峰两侧的楞谷之间的距离也是,故第个缺胶区域的单独影响区域的面积,即缺胶影响区域的影响面积可表示为:
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域中心点之间的距离以及该缺胶影响区域的影响面积得到该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域的初始影响程度。
当缺胶区域分布较为集中时,其影响程度大于分布较为分散时的影响程度,因此各个缺胶区域的位置分布情况对各个缺胶区域也存在影响,即缺胶区域之间也存在影响。
根据各个缺胶影响区域的中心点坐标之间的距离分配初始影响权重,其中第个缺胶影响区域的中心点坐标为,第个缺胶影响区域的中心点坐标为,其他缺胶影响区域对当前缺胶影响区域的初始影响程度与两区域之间的距离以及其他缺胶影响区域面积有关,则第个缺胶影响区域对第个缺胶影响区域的初始影响程度的表达式为:
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域的初始影响程度以及该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域之间的距离得到该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域修正后的的影响程度;
如图4所示,其中缺胶影响区域用矩形表示,直线表示楞峰,则对于缺胶影响区域A,当其他缺胶影响区域的面积(B和C的面积)相同时,距离A越近,对应缺胶影响区域对A的影响程度较大;当其他缺胶影响区域(C和D)到A的距离相同时,面积越大,对应缺胶影响区域对A的影响程度越大。
考虑到上述情况中,存在面积较大但距离较远以及面积较小但距离较近的缺胶影响区域对A的初始影响程度相同的情况,如上图中的D,E,但在实际情况中,缺胶影响区域分布越近对纸箱的质量影响越大,因此还需要根据整个缺胶影响区域的连通程度对缺胶影响区域之间的影响程度进行修正,修正后的结果记为:
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域修正后的的影响程度以及缺胶区域的个数得到施胶质量。
相互影响程度越大施胶质量越差,当图像中无缺胶区域时,其相互影响程度为0,对应的施胶质量为1。
将施胶质量与数据库中的标准施胶质量进行比较,当施胶质量小于标准施胶质量时,判断施胶质量不合格;当施胶质量大于标准施胶质量时,判断施胶质量合格。
使用剥离器以及压缩试验仪等仪器检测同类型纸板(正常纸板或缺胶纸板)的粘合强度,纸板剥开后,用水浸湿纸板的施胶区域,然后使用上述方法进行施胶质量的计算,在此过程中,设置施胶质量计算公式中的,由此建立施胶质量以及粘合强度数据库。
根据上述所得施胶质量在数据库中查找标准施胶质量,当施胶质量低于标准值时,认为施胶质量不合标准,发出警报;当施胶质量大于标准施胶质量时,判断施胶质量合格。
本发明计算其他缺胶影响区域对当前缺胶影响区域的初始影响程度,接着对初始影响程度进行修正,最后计算施胶质量,通过得到的施胶质量和数据库判断施胶质量,可以对纸板施胶质量进行实时检测,方便工作人员及时发现生产异常,减少资源浪费。
至此,本实施例完成。
实施例2
本发明的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测***的实施例,如图2所示,包括:
相机201、中控台202、声光报警器203,相机201、中控台202和声光报警器203之间通过通讯连接。
相机201设置在瓦楞纸芯与卷纸之间的间隙,使相机光心正对瓦楞纸,然后采集施胶后的瓦楞纸表面图像,将相机采集的图像进行压缩加密,发送给中控台202。
中控台202对相机发送的图像进行解压解密,接着对图像进行处理:
对图片进行拼接得到瓦楞纸板涂胶面图像;
对涂胶面图像进行连通域分析,得到瓦楞的各个施胶连通域;
通过瓦楞的各个施胶连通域得到所有施胶连通域的长轴方向;
通过所有施胶连通域的长轴方向得到瓦楞的各个缺胶区域;
通过瓦楞的各个缺胶区域得到瓦楞的各个缺胶影响区域;
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域中心点之间的距离以及该缺胶影响区域的影响面积得到该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域的初始影响程度;
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域的初始影响程度以及该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域之间的距离得到该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域修正后的的影响程度;
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域修正后的的影响程度以及缺胶区域的个数得到施胶质量。
将施胶质量与数据库中的标准施胶质量进行比较,当施胶质量小于标准施胶质量时,判断施胶质量不合格;当施胶质量大于或等于标准施胶质量时,判断施胶质量合格。
中控台202将施胶质量与数据库中的标准施胶质量进行比较,当施胶质量小于标准施胶质量时,判断施胶质量不合格,控制声光报警器203发出警报;当施胶质量大于或等于标准施胶质量时,判断施胶质量合格,声光报警器203不发出警报。
本发明计算其他缺胶影响区域对当前缺胶影响区域的初始影响程度,接着对初始影响程度进行修正,最后计算施胶质量,通过得到的施胶质量和数据库判断施胶质量,可以对纸板施胶质量进行实时检测,方便工作人员及时发现生产异常,减少资源浪费。
至此,本实施例完成。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,其特征在于,包括:
采集瓦楞纸板涂胶面图像;
对涂胶面图像进行连通域分析,得到瓦楞的各个施胶连通域;
通过瓦楞的各个施胶连通域得到所有施胶连通域的长轴方向;
通过所有施胶连通域的长轴方向得到瓦楞的各个缺胶区域;
通过瓦楞的各个缺胶区域得到瓦楞的各个缺胶影响区域;
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域中心点之间的距离以及该缺胶影响区域的影响面积得到该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域的初始影响程度;
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域的初始影响程度以及该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域之间的距离得到该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域修正后的影响程度;
通过每一个缺胶影响区域和该缺胶影响区域与其他缺胶影响区域修正后的影响程度以及缺胶区域的个数得到施胶质量;
所述施胶质量的表达式为:
将施胶质量与数据库中的标准施胶质量进行比较,当施胶质量小于标准施胶质量时,判断施胶质量不合格;当施胶质量大于或等于标准施胶质量时,判断施胶质量合格。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,其特征在于,得到所有施胶连通域的长轴方向的方法为:
通过各施胶连通域的像素点坐标和PCA算法得到两个主成分方向;
将特征值最大的主成分方向作为各施胶连通域的第一主成分方向;
该第一主成分方向为各施胶连通域的长轴方向;
将所有施胶连通域的众数长轴方向作为所有施胶连通域的长轴方向。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,其特征在于,得到瓦楞的各个缺胶影响区域的方法为:
通过所有施胶连通域的长轴方向确定各施胶连通域的长轴长度;
利用各施胶连通域的长轴长度得到长度异常区域;
利用长度异常区域得到每一个缺胶区域;
通过每一个缺胶区域得到每一个缺胶区域在长轴方向上的长度;
通过每一个缺胶区域在长轴方向上的长度和两个楞峰之间的距离得到各个缺胶影响区域。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法,其特征在于,所述数据库包括不同的粘合强度及不同粘合强度对应的施胶质量。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210682957.3A CN114782420B (zh) | 2022-06-17 | 2022-06-17 | 基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210682957.3A CN114782420B (zh) | 2022-06-17 | 2022-06-17 | 基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114782420A CN114782420A (zh) | 2022-07-22 |
CN114782420B true CN114782420B (zh) | 2022-09-09 |
Family
ID=82421110
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210682957.3A Active CN114782420B (zh) | 2022-06-17 | 2022-06-17 | 基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114782420B (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN206983377U (zh) * | 2017-07-28 | 2018-02-09 | 寻乌县天源包装有限公司 | 一种具有涂胶监测装置的粘箱机 |
CN112455083A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-03-09 | 江西优选时代包装有限公司 | 一种用于印刷包装生产的涂胶装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
ITUB20153309A1 (it) * | 2015-08-31 | 2017-03-03 | Fosber Spa | Impianto e metodo per la produzione di cartone ondulato con rilevatore di difetti di incollaggio |
-
2022
- 2022-06-17 CN CN202210682957.3A patent/CN114782420B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN206983377U (zh) * | 2017-07-28 | 2018-02-09 | 寻乌县天源包装有限公司 | 一种具有涂胶监测装置的粘箱机 |
CN112455083A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-03-09 | 江西优选时代包装有限公司 | 一种用于印刷包装生产的涂胶装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
《瓦楞纸箱涂胶缺陷检查***分析》;纸箱网;《http://news.pack.cn/show-358419.html》;20210407;第1-4页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114782420A (zh) | 2022-07-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113934190B (zh) | 一种基于机器视觉的瓦楞纸板生产质量调控方法 | |
EP1664749B1 (en) | Apparatus and method for automated web inspection | |
EP3889715A1 (en) | Method of producing products | |
CN102007367B (zh) | 幅材上的优先缺陷标记 | |
CN115294123B (zh) | 一种基于图像视觉的瓦楞纸板质量检测方法 | |
JPH0926802A (ja) | ニューラルネットワークの学習方法 | |
CN112557406B (zh) | 纸品生产质量智能检验方法及其*** | |
CN103180724A (zh) | 对用于检测幅材型材料中可变性的不均匀度严重性进行连续制图 | |
CN116703890B (zh) | 极耳缺陷的检测方法和*** | |
US20230251752A1 (en) | Roll Map for Electrode Coating Process and Roll Map Creation Method and System | |
CN114782420B (zh) | 基于人工智能***的瓦楞纸箱施胶质量检测方法 | |
Okarma et al. | Color independent quality assessment of 3D printed surfaces based on image entropy | |
US20230109490A1 (en) | Apparatus and Method For Measuring Electrode Loss Using Reference Point, And Roll Map Of Electrode Process with Reference Point Displayed And Method and System for Generating The Same | |
CN115668290A (zh) | 使用深度学习来检查片材物品 | |
CN1670513B (zh) | 用于检测片状材料的装置和方法 | |
CN111738963B (zh) | 一种基于深度自学习的烟包包装外观检测方法 | |
CN116703918B (zh) | 一种基于神经网络模型的药品包装盒质量检测方法及*** | |
CN110095475A (zh) | 一种印铁视觉检测***及印铁图案检测方法 | |
CN217359628U (zh) | 一种锂电池极片尺寸检测装置 | |
US11949820B2 (en) | Information processing and image analysis technique to inspect read image data of a formed image and detect a cycle of image defects or unevenness | |
CN114399669B (zh) | 目标检测方法和装置 | |
US8740061B2 (en) | Recording information for a web manufacturing process | |
JP2023184321A (ja) | 段ボールシートの欠陥検出方法 | |
CN115294142B (zh) | 一种用于化纤纸管的质量检测方法 | |
CN113949853B (zh) | 具备环境适应调整能力的投影*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |