酒包装盒的智能检测系统的制作方法

1.本实用新型涉及一种酒包装盒的智能检测系统。


背景技术：

2.为了获得更大的市场竞争力，各种酒生产厂家越来越注重产品品质的提升，目前酒包装盒的生产厂家对酒包装盒产品的外观质量检测仍然是由人工来进行的。对于酒包装盒来说，每一个成品都需要通过人工通过肉眼，仔细检验酒包装盒的表面，确保没有任何可视的瑕疵存在，然而，人工质量检测一致性差，主观因素明显，效率低，有视觉疲劳。


技术实现要素：

3.本实用新型的目的在于提供一种检测效率高、成本低的酒包装盒的智能检测系统。
4.为达到上述目的，本实用新型提供如下技术方案：一种酒包装盒的智能检测系统，包括机架、设置在所述机架上的传送装置、用以采集酒包装盒信息的图像采集装置、与所述图像采集装置信号连接的数据处理装置、及用以检测酒包装盒位置的传感器，所述酒包装盒到达指定区域时，所述传感器发出到位信号，所述图像采集装置对酒包装盒进行图像采集，所述数据处理装置获取所述图像采集装置采集的信息并分析。
5.进一步地，所述图像采集装置包括第一相机、设置在所述第一相机一侧的第一光源和第二相机、设置在所述第二相机一侧的第二光源。
6.进一步地，酒包装盒的智能检测系统还包括安装在所述机架上的支架，所述图像采集装置安装在所述支架上。
7.进一步地，所述支架包括横向支架、与所述横向支架连接的第一竖向支架和第二竖向支架，所述第一相机和第一光源设置在所述第一竖向支架上，所述第二相机和第二光源设置在所述横向支架上。
8.进一步地，所述数据处理装置包括计算机和与所述计算机连接的支撑座，所述计算机设置在所述第二竖向支架上。
9.进一步地，所述机架上还设置有安装板，所述支撑座安装在所述安装板上。
10.进一步地，所述安装板上设置有导向槽，所述支撑座可相对于所述导向槽滑动。
11.进一步地，所述机架上设置有安装架，所述传感器安装在所述安装架上。
12.进一步地，所述传感器为反射传感器。
13.本实用新型的有益效果在于：通过在传送装置上设置图像采集装置和传感器，当酒包装盒到达指定区域时，传感器发出到位信号，图像采集装置对酒包装盒进行图像采集，相比人工检测来说，极大的加快了检测效率，降低人工成本。
14.上述说明仅是本实用新型技术方案的概述，为了能够更清楚了解本实用新型的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本实用新型的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
15.图1为本实用新型酒包装盒的智能检测系统的结构示意图。
具体实施方式
16.下面结合附图和实施例，对本实用新型的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本实用新型，但不用来限制本实用新型的范围。
17.本实用新型一较佳实施例中的酒包装盒的智能检测系统100，应用于与产线配合以实现对酒包装盒的量化检测。本实施例中，酒包装盒的智能检测系统100包括机架1、设置在机架1上的传送装置2、用以采集酒包装盒信息的图像采集装置4、与图像采集装置4信号连接的数据处理装置6、用以检测酒包装盒位置的传感器5及用以调节传送装置2速度的调速装置(未标号)。酒包装盒到达指定区域时，传感器5发出到位信号，图像采集装置4对酒包装盒进行图像采集，数据处理装置6获取图像采集装置4采集的信息并分析。
18.请参见图1，机架1包括支撑腿11和设置在支撑腿11上的支撑平台12，传送装置2设置在支撑平台12上，机架1还包括设置在支撑腿11下方的支撑件13，以使得机架1更加稳定。
19.传送装置2包括电机(未标号)、设置在支撑平台12上方的传送带21、传送辊(未标号)和连接传送辊和支撑平台12的轴座(未图示)。具体的，支撑平台12的前端和后端分别设置有一个轴座，传送辊安装在轴座上。本实施例中，传送辊包括第一传送辊22和第二传送辊23，第一传送辊22设置在支撑平台12的前端，第二传送辊23设置在支撑平台12的后端，传送带21设置在第一传送辊22和第二传送辊23上，电机带动第一传送辊22转动，传送带21在第一传送辊22的带动下顺着方向转动，第二传送辊22作从动轮使用。在其他实施例中，传送辊的个数还可以设置为其他个数，例如，在第一传送辊22和第二传送辊23之间设置第三传送辊，以防止多个酒包装盒使得传送带21产生形变，在此不做具体限定，根据实际情况而定。
20.酒包装盒的智能检测系统100还包括安装在机架1上的支架3，图像采集装置4安装在支架3上。其中，支架3包括横向支架31、与横向支架31连接的第一竖向支架321和第二竖向支架322。具体的，第一竖向支架321和第二竖向支架322分别通过紧固件与支撑平台12连接，第一竖向支架321的中轴线与第二竖向支架322的中轴线平行，且第一竖向支架321与第二竖向支架322之间形成一定的距离，横向支架31的中轴线垂直于第一竖向支架321和第二竖向支架322并与第一竖向支架321和第二竖向支架322紧固连接。
21.图像采集装置4包括第一相机41、设置在第一相机41一侧的第一光源43和第二相机42、设置在第二相机42一侧的第二光源44。具体的，第一相机41和第一光源43设置在第一竖向支架321上，第二相机42和第二光源44设置在横向支架31上。需要说明的是，第一光源43和第二光源44分别与第一相机41和第二相机42的摄像范围互不干涉。本实施例中，为了方便使用人员调节第一相机41，以使得第一相机41与能够从不同角度拍摄酒包装盒，该第一相机41与支架3为转动连接，诚然，在其他实施例中，第一相机41与支架之间也可以为固定连接。
22.酒包装盒的智能检测系统100还包括声光装置7，当图像采集装置4对到达指定区域的酒包装盒拍摄完成时，声光装置7完成拍摄完成提示。在本实施例中，声光装置7通过连接板71设置在第一竖向支架321的顶端，在其他实施例中，声光装置7还可以设置在其他位置，在此不做具体限定。
23.机架1上还设置有安装架51，传感器5安装在安装架51上。具体的，传感器5设置在第二相机42的前方。需要说明的是，本实施例中传感器5具有特定的位置，以使得当传感器5接收到酒包装盒到达指定位置，第一相机41和第二相机42对酒包装盒进行拍摄时，酒包装盒的位置处于第一相机41和第二相机42的拍摄范围内。在本实施例中，该传感器5为反射传感器5，在其他实施例中，该传感器5还可以为其他传感器5，例如位置传感器等，再此不做具体限定。
24.数据处理装置6包括计算机61和与计算机61连接的支撑座611。其中，计算机61设置在第二竖向支架322上，机架1上还设置有与机架1固定连接的安装板62，支撑座611安装在安装板62上，具体的，安装板62上设置有导向槽621，支撑座611可沿导向槽621滑动，方便使用人员调节计算机61的高度来查看计算机61对图像采集装置4的分析结果。在本实施例中，计算机61内设置有神经网络模型，该神经网络模型通过对酒包装盒采集大量图像以后，对合格产品和不合格产品分别进行数据标注，并且划分每一类别的数据集合，当划分数据完成后，对神经网络模型的数据根据标准数据进行修复训练，直至该神经网络模型训练后的数据与标准数据之间的误差可接受，即，训练结束后，将该神经网络模型进行线上的模型测试，最终，将训练好的神经网络模型应用于该酒包装盒智能检测系统中。其中，不同类别的数据集合可以为酒包装盒表面平整度、损伤、裂口、面积、花纹等数据，在此不做具体限定，根据实际情况而定。在其他实施例中，还可以在计算机61内预设酒包装盒的标准数据，当第一相机41和第二相机42对到达指定位置的酒包装盒进行拍摄后，计算机61将获取的图像信息与预设定合格产品的标准进行数据比对，当比对结果与预设标准一致时，该酒包装盒为合格产品，当比对结果与预设标准不一致或偏差较大时，该酒包装盒为不合格产品。
25.酒包装盒的智能检测系统100还包括控制器(未图示)和与控制器电性连接的剔除装置(未图示)，其设置于数据处理装置6的后方，用以剔除不合格产品。当计算机61判断出当前通过的产品不符合要求，待不合格产品到达指定位置时，控制器控制剔除装置将不合格产品推入不合格区。
26.综上：通过调速装置将产线速度和传送带速度进行调节匹配，将被测酒包装盒放置在传送带上，被检测的酒包装盒匀速前进至反射传感器的位置，反射传感器将到位信号发送至图像采集装置，图像采集装置对该酒包装盒进行图像采集，计算机获取图像采集装置采集的信息并判断该酒包装盒是否合格，当不合格产品到达指定位置时，剔除装置将不合格产品推入至不合格区，并将分析结果显示于计算机。
27.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
28.以上所述实施例仅表达了本实用新型的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对实用新型专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本实用新型的保护范围。因此，本实用新型专利的保护范围应以所附权利要求为准。