ODMのプラスチック床のステンシルAI視野のLEDライトが付いている表面の点検装置

近年非常に普及した装飾的な材料として、プラスチック フロアーリングは置く容易さのために多くの消費者によって愛される。それは場所の屋内家、病院、学校、オフィス ビル、工場、公共の場、スーパーマーケット、商業、スポーツ会場、等の種類で広く利用されている。ポリ塩化ビニールのフロアーリングおよび巨大な開発の見通しの独特な利点が原因で、多くの国内会社はまた企業に床を張るポリ塩化ビニールに関与し始めたがこの企業の市場占有率を得るために、製品品質は非常に重要である。プラスチック床張りプロダクトの従来の質の検出は高明るさの光源がプラスチック フロアーリングの表面を検出するために日光を模倣するように要求する。人工的な条件の影響および環境の抑制は非常に大きかったり、従って高精度な結果を得ることができない。

Keyeの技術によって発達するプラスチック床の表面欠陥の検出装置は高明るさのストロボの光源によって十分にプラスチック床の表面を露出し、イメージを捕獲するのに高解像の産業カメラを使用する。AIの理性的なアルゴリズムは自動的に床の革の表面があるかどうか観察することを学ぶ。表面の多色刷りの重ね打ちに偏差があるかどうか、そして異なった部品に色の相違が、最終的に、上記の判断によって確認されるニスをかけられた布の出現の質あるかどうか表面の透明な耐久力のあるフィルムの欠陥が、私達の装置時間および努力の保存の労働を救うことができ生産の効率を改善するかどうか行方不明のパターンがあるかどうかしわの印、泡汚染ポイントおよびパターン変形があるかどうか、ひび、壊れ目および薄片分離またはない。

[働く主義]

生産ラインが正常な生産にあるとき、明るいLEDの線形光源はプロダクトの表面を照らすのに伝達の原則を使用する。（プラスチック床プロダクトの表面欠陥の検出の角度は反射の検出の主義を使用する）、そして生産ラインに取付けられている線形配列のカメラ実時間同期スキャンを行う。、同時に、システムはKVSの画像処理の単位を通してカメラによって集められたプラスチック床の欠陥のイメージで処理する欠陥の細分化を行う。

傷が付いたイメージの無彩色スケールと正常なプロダクトの無彩色スケールの明らかな違いが原因で、AIの人工知能のアルゴリズムがシステム正確に見つけ、欠陥を、および効果的に裁判官が可能にするのに見つけ、欠陥を同時に分類することを使用されている。

共通の欠陥のイメージ: