Turingeye深度学习在麻将包装检测中的应用

用户场景

麻将包装是麻将出厂前生产线上重要的一道工序，目前基本以人工检测为主，同时存在着检测劳动强度大、检测速度慢等问题。随着工业自动化的不断发展，使用机器视觉替代人工来进行产品缺陷检测成为了工业检测领域的主流发展方向。

麻将牌面识别是一类目标检测问题（Object Detection），目标检测与只输出单一标签的图像分类问题（Image Classification）不同，目标检测问题的输出包含两个信息：图片中可能包含多个物体的位置，以及各自的分类标签。

麻将牌面含42个分类，多个料号随时切换。

检测位置临窗，光照变化多。
麻将表面光滑，光源照射下牌面极易反光。
麻将皆为人工摆放，位置不规整。

操作员年龄较大，不会使用电脑和操作软件。

采集麻将不同位置、方向的图像。

调节光源亮度和角度，减少牌面反光。

标注不同亮度下的麻将图像。

模型训练图片

对倒置、摆放歪斜的麻将进行标注，确保检测过程中不受位置、方向的影响。

麻将包装检测系统的图像处理模块，我们对图像进行多次训练，实现对麻将牌面的精准识别。

该麻将包装检测系统选用Turingeye自主研发生产的工业视觉部件产品，其稳定性经过多年市场考验，可以为客户不断提供更加完善的技术支持和升级服务。

该系统操作简单，可以轻松完成检测任务，减少了该部分人力的投入成本，增加了产品的合格率，提高了市场竞争力。

安装方便，操作简单。

无需专业调图像，在视野内就行。

无需专业打光，自然光也能检测。

无需高精度定位，可任意摆放。