Машинное зрение вместо ручного сканера: проверка штрихкода и даты на каждой коробке

Чтобы распознать штрихкод, камере нужна резкая картинка. Штрихи тонкие, и даже на слегка размытом кадре они сливаются, а код не читается. Резкость приходится выставлять точно по этикетке, а у многих камер видеонаблюдения фокус и выдержка настраиваются только автоматически.

Поэтому заказчик купил видеокамеру Tiandy, в которой фокус и зум настраиваются вручную. Такая модель стоит всего на несколько тысяч рублей дороже камер без ручной настройки.

Зум у камеры ограничен, поэтому сначала нужно было найти, на каком расстоянии от коробок её поставить. Вместе с сотрудником заказчика мы двигали камеру ближе и дальше, подстраивали фокус и зум. Когда штрихкод и дата стали чётко видны, инженер завода закрепил камеру на этом месте.

Какие камера и компьютер нужны, чтобы развернуть систему технического зрения, рассказываем в требованиях к оборудованию.

Большую часть времени камера видит пустую ленту, и распознавать там нечего. Потом в кадр въезжает коробка, но сначала это просто картон. Когда появляется этикетка, коробка ещё едет. Если начать распознавание в этот момент, изображение будет смазанным, а часть надписей может ещё не попасть в кадр.

Поэтому сначала за лентой следит лёгкая модель компьютерного зрения. Она просматривает каждый кадр и определяет, остановилась ли коробка перед камерой и видна ли этикетка целиком.

Когда коробка остановилась, начинается второй шаг — распознавание. Система проверяет на этикетке две вещи:

• штрихкод — находит, расшифровывает и сравнивает цифры с заданием на смену;
• дату изготовления — распознаёт и тоже сверяет с заданием.

Коробка проходит проверку, только если совпали оба значения. Если на коробке штрихкод другого изделия, это ошибка. Если штрихкод верный, а дата вчерашняя, это тоже ошибка.

В окне программы оператор заполняет два поля — цифры штрихкода и дату. Ниже транслируется видео с камеры. Поверх кадра система подписывает распознанные данные и крупно выводит результат: зелёное «верно» или красное «неверно». Вглядываться в коробку оператору не нужно: причину ошибки видно сразу на экране.

Само по себе распознавание этикетки задачу заказчика не решало. Если бы система только выводила ошибку на экран, кому-то пришлось бы следить за монитором и останавливать линию вручную. Человеческий фактор никуда бы не делся. Чтобы проверка работала без участия людей, систему компьютерного зрения подключили к автоматике конвейера.

Компьютер, на котором установлен Видеонумератор, связан по локальной сети с модулем дискретного вывода ОВЕН, а модуль подключён к контуру управления конвейером. Когда система находит ошибку, она отправляет модулю команду по протоколу Modbus TCP. Модуль размыкает цепь управления, и конвейер останавливается. Оператор устраняет причину и сбрасывает ошибку в программе.

Такую же связку программы и модуля ОВЕН мы используем и в других проектах. На производстве алюминиевых банок система останавливает конвейер, если замечает перевёрнутую банку. А при погрузке мешков в машину выключает ленту, когда посчитано нужное количество (в этом кейсе мы подробно разобрали, какое оборудование выбирать для разных производственных линий).

Когда мы начинали работу, заказчик печатал штрихкод на этикетке вертикально, и штрихи шли вдоль направления печати. Иногда по штриху проходила светлая полоса непропечатки, и штрих становился тоньше или пропадал совсем.

Так бывает, когда расходный материал принтера этикеток подходит к концу. Принтер начинает оставлять тонкие светлые полосы по ходу печати, а поскольку расходники обычно используют до последнего, такой брак появляется всё чаще.

Для штрихкода это критично. Информация в нём определяется шириной штрихов, а не их длиной. Один искажённый штрих меняет цифру в коде. Контрольная цифра в конце штрихкода помогает заметить такую ошибку, но не исправить её, поэтому код просто не читается.

Мы попробовали решить проблему программно. Разработчик испытал 18 вариантов предобработки изображения: переводил кадр в чёрно-белый, поднимал контраст, убирал зернистость, размывал. Код начал читаться, но цепочка обработок занимала бы 2–3 секунды на каждую этикетку. А на линии заказчика коробки идут потоком, и столько времени у системы нет.

В итоге помогло простое решение. Заказчик развернул штрихкод в макете этикетки на 90°, и теперь полосы непропечатки, если появляются, идут поперёк штрихов. В одном месте штрих может прерваться, но по всей остальной высоте сохраняет ширину. Предобработка не понадобилась, и система стала работать стабильно: полосы непропечатки больше не мешают распознаванию.