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包装不再是全自动化进程的痛点

面对一直没有实现自动化的月饼包装环节，对食品生产质量有着严苛要求的利口福食品和对产品追求的李群自动化一拍即合，决定一起携手，借助更加柔性化的机器人解决方案，X射线***检测供货商，攻克月饼生产自动化进程的***后一个环节---包装！

整条机器人月饼包装线包含5个工作站，17个工艺段，每小时上千盒的产能，全程只需4人监管，这些都是机器人月饼包装线的惊人数据。由李群自动化自主研发的2台Apollo机器人，6台Artemis机器人组合而成的包装线，通过多机器人协同合作，同时在传送带跟踪管理和视觉系统的双重配合下，可以实现月饼分拣、月饼盒调整、月饼装盒、刀叉装盒、月饼合盖、装箱封箱等多项工艺，并实现包装的标准化。整条包装线采用的机器人具备操作简单、安全、稳定、准确和可连续工作的特性，让月饼包装突破了常规的人工和时间局限，全力推动包装工序的快速进行。

食品行业自动化进程的***后一个包装环节的创新，让食品行业对品质要求更加严格标准，并达到高度的一致。

机器视觉检测技术的主要特性即高速、高精度及非接触性，相较于传统检测技术有着***的优势。因此，X射线***检测品牌，其应用领域已经涵盖了人们生活的方方面面，改良了行业产生模式，极大的提高了生产效率，对行业的发展起到了极大的促进作用。

随着人们生活水平的日益提高，对生活质量也有了更高的要求。为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，X射线***检测价格，企业对于产品质量的要求也逐步提升，因而产品包装的质量问题也成为企业关注的问题之一，近而产品的包装检测也成为机器视觉大显身手的领域之一。

例如行业包装检测用到的主要设备，X射线***检测，包装检测系统便是基于机器视觉技术的光学自动检测设备，可用于校验商品包装上标签的位置及粘贴质量。该设备配置简单、易用，既可以在线检测，也可以脱线检测。自学习功能强大，可通过观测物体样品自动提取合格标签，并根据生产过程或实际生产环境的不同进行检验，经判断模式检测后判定标签是否合格。同时具有阅读条形码、判断标签相对位置等功能。

图像的分割

图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。

图像分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。它是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类。但它只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感；二是空间域区域增长分割方法。它是对在某种意义上（如灰度级、***、梯度等）具有相似性质的像素连通集构成分割区域，该方法有很好的分割效果，但缺点是运算复杂，处理速度慢。其它的方法如边缘踪法，主要着眼于保持边缘性质，跟踪边缘并形成闭合轮廓，将目标分割出来；锥体图像数据结构法和标记松弛迭代法同样是利用像素空间分布关系，将边邻的像素作合理的归并。而基于知识的分割方法则是利用景物的先验信息和统计特性，首先对图像进行初始分割，抽取区域特征，然后利用领域知识推导区域的解释，***后根据解释对区域进行合并。

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