卷尺在生产过程中易产生印刷表面的污点，异物等缺陷，严重影响产品的销售以及企业形象。卷尺的表面检测和切面检测目前完全依赖人力，但受限于人类自身的体力等因素，人力检测速度无法跟上产线的作业速度。且印刷表面瑕疵种类复杂，有些靠人眼无法实现区分。因此客户计划在上海的工厂推进依靠机器视觉来检测产品表面和切面瑕疵的全自动化解决方案。

卷尺特征

产品瑕疵种类高达22种；生产速度快、最高达3.3m/s；检测的精度要求±0.3mm；要和下一道工序的配合，需要在1.5s内完成不良品的处理和排出；产品品种数多，包含材质，颜色，宽度，长度等共计106种产品。

善诚科技的软硬件综合解决方案利用机器视觉技术，通过图像采集，处理和分析，实现对卷尺瑕疵的自动识别。在检测中，机器视觉系统能够自动捕捉卷尺的图像，并通过算法提取出关键信息，例如刻度是否清晰，间距是否准确等。

解决方案

安装四个线阵相机、对卷尺的正反面和切断面进行高速拍照。用算法进行自动检查、以1.5s左右的速度完成瑕疵检测处理。为提高精度，导入AI机能，利用大数据，AI自动学习和识别不良品种类。通过上位系统进行各品种设定等简单的控制。设计并制造稳定、操作便捷的非标自动设备，保证成像的可靠性。通过自动排出装置把卷尺排出到良品/不良，实现从检测到分类的整体自动化。

结语 

通过精确的算法和图像处理技术，能够准确识别瑕疵。这种准确性不仅提高了产品质量，而且为企业的质量管理提供了可靠的数据支持。

此外，系统能够连续不断地进行工作，无需休息，从而实现了检测流程的自动化和高效化。这种高效性不仅提高了生产效率，还降低了人力成本，为我们的客户带来了显著的经济效益。

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