香辛料の容器のAIの理性的なコンベヤー ラインが付いている視覚検査システム

香辛料の容器のAIの理性的なコンベヤー ラインが付いている視覚検査システム

点検標準

点検主義

プロダクトは形作られた後すべてのびんが同じ方向にあることを保障するために、前陣指導のメカニズムを通る。安定した、整然とした方法の運搬ラインを通ることの後で、それは順次点検のための私達の点検機械の中の点検場所に送られる。

画像処理ソフトウェアおよびAIの検出のアルゴリズムによって処理の後で、それは判断されたよいプロダクトおよび不良品である、検出された不良品は自動的にオンラインで除去され、完成品が検出された後カウント機能は実現することができる。プロダクト検出の後で、それは転移のための輸出コンベヤー ラインによって運ばれる
包装プロセスの次のステップのための後部に行きなさい。

視野の解決

私達の会社の設計機構はびんプロダクトの出現の欠陥の広範囲の点検を行なうために14組の高ピクセル区域の配列の産業カメラおよび高性能ストロボの光源を採用する。点検装置の全体のセットの設計点検速度は60部分/分であり、装置は実現できる7*を1日24時間作動させ、不適当なプロダクトが自動的にオンラインで除去することができることを。

aiのアルゴリズムの利点

• 結果の正確さ:従来の視野のアルゴリズムと比較されて、深い学習アルゴリズムの安定性は非常に改善され、環境および背景の一般的な妨害に合わせることができる。同時に、アルゴリズムの正確さは従来の視野のアルゴリズムのそれよりまた高い;
• アルゴリズムの多様性:異なった欠陥のために、少数の欠陥のサンプルだけ集められる必要がある。十分な訓練の後で、異なった欠陥のサンプルは自動的に識別することができる。採用されるアルゴリズムは統一されたアルゴリズム フレームワークである;
• 開発のタイムリー性:異なった欠陥のためのアルゴリズムを開発する必要性がないので全体の開発サイクルは非常に短くされ、一般的な視覚欠陥のプロジェクトは2-3時間だけがテストのためにオンラインになることを必要とする;
• 環境の信頼性:GPUのコンピューティング電力の保証が原因で、全体のシステムは十分なコンピューティング電力の差益が付いている高温度の環境で長い間はたらくことができる。