PROJECT BACKGROUND
雪糕棒外观检测属于食品包装行业的常见视觉检测场景，产品尺寸较小、产量大、节拍快，对检测系统的一致性与稳定性有较高要求。客户提出的检测对象为雪糕棒，材料为木质，表面经涂装处理，颜色为多种常规色系，需在产线高速运行状态下完成外观缺陷识别。
产线工位上，产品位置基本固定，仅存在约1mm左右的位置偏差，检测速度要求达到17pcs/s，属于典型的在线式高速检测需求。整套视觉系统需与机台其他部分协同完成缺陷判定与数据上报，对通讯响应与图像处理效率均提出了相应要求。
项目挑战
雪糕棒检测场景的特征集中在小尺寸、高速、缺陷类型多样三个层面，方案设计需在保留节拍的前提下兼顾检测覆盖范围。
- 产品为小尺寸木棒，FOV需精确覆盖棒体区域，对光路与镜头选型有严格要求；
- 检测速度要求17pcs/s，单帧处理时间需控制在60ms以内，算法效率与硬件性能需协同匹配；
- 外观缺陷类型多样，需覆盖涂装缺陷、尺寸偏差、表面瑕疵等多种检测项；
- 客户机台已有既定结构，视觉系统需配合现有工位完成集成，对安装尺寸与通讯接口有相应约束。
检测要求
- 检测对象：雪糕棒外观；
- 检测速度：17pcs/s；
- 效果验证
解决方案
针对雪糕棒小尺寸、高节拍、缺陷多样的检测特征，方案采用工业相机搭配定焦镜头与专用光源的组合，通过优化光路设计与视野范围，使单帧采集能够完整覆盖棒体区域。系统布局综合考虑了安装空间与产线节拍要求，相机与光源的相对位置经反复调试后确定，确保不同色系雪糕棒均能获得稳定的图像质量。
图像处理方面，方案结合像素分辨率与处理速度的平衡进行参数设置。根据前期测试结果，图像分辨率设置为粗糙档时，单帧检测时间约为60~70ms，能够满足17pcs/s的节拍要求；精细档检测耗时将大幅增加，需根据实际缺陷识别需求进一步评估档位选择。
系统配置涵盖相机、镜头、光源、主机及通讯模块，关键设计参数如FOV、像素分辨率、焦距、曝光等均在方案中明确标注，方便后续调试与维护。客户机台为配合视觉系统，需按方案要求预留安装空间与通讯接口，确保整套系统能够顺利集成。
项目成果
前期基于客户样品完成了视觉方案的搭建与测试验证，主要成果体现在以下几个方面：
- 搭建了完整的雪糕棒外观检测视觉系统，方案覆盖光路设计、硬件选型与图像处理流程；
- 在粗糙档分辨率下，单帧检测时间约为60~70ms，满足17pcs/s的节拍要求；
- 输出了OK与NG效果示意图各一张，可用于对比展示检测效果；
- 形成了系统配置表与各部件尺寸图，便于后续产线集成与维护。