基于AI视觉的咖啡胶囊自动检测与分类
案例背景
咖啡胶囊分类与包装验证
咖啡胶囊通常采用不同颜色来区分咖啡拼配类型、产地和风味特征。自动化包装系统必须识别每个胶囊，并验证其在指定托盘排列顺序中的位置，以确保包装内包含正确的产品，且排列符合要求。
面临的挑战
铝制包装表面反光与细微颜色差异
铝制包装表面的反光会产生眩光，使咖啡胶囊之间细微的颜色差异难以辨别。胶囊摆放方向和位置的变化也增加了包装排列顺序验证的难度。
传统基于规则的机器视觉系统依赖预定义的图像特征，以及经过精细配置的光照和成像条件。胶囊表面反光和外观变化可能导致分类及位置验证难以保持一致性。
解决方案
利用SolVision实现基于AI的咖啡胶囊检测
SolVision采用基于深度学习的机器视觉技术，根据咖啡胶囊的视觉外观进行分类，并验证其在包装托盘内的排列情况。
通过使用涵盖不同胶囊颜色、表面反光情况和摆放模式的训练图像，帮助系统在检测过程中识别各种外观差异。
系统能够识别缺失或位置偏移的胶囊，并检测预定义托盘排列中的顺序错误，从而支持自动化包装验证。
咖啡胶囊有无检测
SolVision通过验证包装托盘内胶囊的有无及位置，识别两种常见的包装错误：
- 胶囊缺失： 检测应放置咖啡胶囊但实际为空的位置。
- 排列顺序错误： 识别预定义托盘排列中顺序或位置不正确的胶囊。
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| 胶囊缺失 | 排列顺序错误 |