瓶盖检测系统开发指南
在现代工业生产中，瓶盖的密封性对于保证产品质量至关重要。如果瓶盖没有正确密封，必须在包装和分销之前将其排除。计算机视觉技术可以用于识别瓶盖是否正确密封，以及检查瓶上是否有瓶盖。本文将指导如何构建一个瓶盖检测系统，以验证瓶盖的完整性。
步骤1：创建项目
首先，创建一个免费的Roboflow账户。然后，转到Roboflow仪表板。点击“创建项目”页面以创建一个项目。将被带到一个页面，在那里将被要求配置项目。为项目选择一个名称。选择“对象检测”作为项目类型。填写完所需字段后，点击“创建项目”。
步骤2：上传瓶盖数据
要构建计算机视觉系统，需要用感兴趣的对象标记图像。需要训练系统以识别瓶盖是否正确密封。为此，需要显示密封、未正确密封和缺失的瓶盖的图像。为了获得最佳性能，建议收集来自装配线的瓶盖图像。
步骤3：标记瓶盖图像
需要注释图像以训练模型以识别松动和密封的盖子。这个过程也被称为标记。可以使用Roboflow Annotate来注释图像。要开始注释，点击左侧边栏中的“注释”。然后，选择一个要注释的图像。将被带到标记界面，在那里可以标记数据。
所有图像标记完成后，可以生成数据集版本。数据集版本是标记图像的快照。可以应用预处理和增强步骤，以准备模型训练并提高模型性能。要生成数据集，点击边栏中的“生成”。将被带到一个页面，在那里可以配置数据集版本。
步骤5：训练瓶盖检测模型
# 首先，安装所需的依赖项
pip install inference supervision
# 然后，导出Roboflow API密钥到环境变量
export ROBOFLOW_API_KEY="key"
# 创建一个Python文件并添加以下代码
from inference import get_roboflow_model
import supervision as sv
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")
# 获取模型
model = get_roboflow_model(model_id="bottle-cap-integrity/3")
# 进行推理
results = model.infer(image)
# 获取标签和检测结果
labels = [i.class_name for i in results[0].predictions]
detections = sv.Detections.from_inference(results[0].dict(by_alias=True, exclude_none=True))
# 标注图像
bounding_box_annotator = sv.BoundingBoxAnnotator()
label_annotator = sv.LabelAnnotator()
annotated_image = bounding_box_annotator.annotate(
scene=image, detections=detections)
annotated_image = label_annotator.annotate(
scene=annotated_image, detections=detections, labels=labels)
# 显示标注后的图像
sv.plot_image(annotated_image)
有了准备好的数据集，可以训练一个模型来检查瓶盖。要开始训练模型，点击数据集页面上的“使用Roboflow训练”按钮。一个弹出窗口将出现，可以在其中配置模型训练作业。从这个弹出窗口中，选择“快速”训练。然后，选择从Microsoft COCO检查点训练的选项。配置好训练作业后，将出现一个估计，显示训练模型大约需要多长时间。
步骤6：部署瓶盖检测模型
有了模型准备就绪，可以使用Roboflow Inference将其部署到自己的硬件上。Roboflow Inference是高性能软件，允许在图像、视频、实时摄像头流和RTSP流上运行计算机视觉模型。