案例背景

某烟厂在香烟装盒时发现烟丝填充度不足，同时还有出现烟支反装的情况，因此要求检测香烟在装盒后的情况。

检测项目

• 01. 烟头烟丝下陷，大于1mm认为NG
• 02. 烟头烟丝空陷，大于烟头面积2/3认为NG
• 03. 过滤嘴反置
• 04. 烟头少装

检测要求

01. 速度600包/分，模盒宽度65mm，模盒高度30mm，模盒间隔20mm，（65mm+20mm）*600/60s =850mm/s
02. 三排烟总高度25mm左右。

解决方案

• 01. 采用3D线激光+基于半监督学习的深度学习算法。
• 02. 不需要打光，兼容所有产品和光照条件；
• 03. SR8060传感器，x轴（线激光方向）分辨率为0.012mm, Y轴（视觉扫描方向）分辨率为0。65mm, Z轴分辨率为0.2um ;
• 04. 高稳定、可靠的智能识别缺陷并统计缺陷类型，方便追溯产品质量。