Sistema di ispezione visivo di Ai per il piatto biodegradabile del giro della bagassa

Sistema di ispezione visivo di Ai per il piatto biodegradabile del giro della bagassa

Norme di ispezione

Applicazione della macchina fotografica

1. Rilevazione anteriore di area: Il retro del materiale ricevuto sul vassoio è ascendente ed è sospeso nell'aria dalla cinghia di pressione negativa. Un insieme delle macchine fotografiche industriali è sistemato direttamente sotto il vassoio e l'uso della sorgente luminosa visiva è usato per raccogliere le immagini dell'area anteriore per elaborare.
2. Rilevazione inversa di area: Dopo che l'area anteriore è individuata, il pallet cade uniformemente sulla cinghia posteriore ed il retro ancora sta facendo fronte a. Un insieme delle macchine fotografiche industriali è sistemato direttamente sopra il pallet e con l'uso della sorgente luminosa visiva, l'immagine dell'area inversa è raccolta per elaborare.
3. Rilevazione smussata di area: Il retro del pallet sta affrontando verso l'alto e 4 insiemi delle macchine fotografiche industriali sono sistemati in un cerchio sopra il pallet, che sono usate insieme con la sorgente luminosa visiva per raccogliere le immagini dell'area smussata per elaborare

Parametri di configurazione

Vantaggi dell'algoritmo di ai

• Accuratezza dei risultati: Rispetto agli algoritmi tradizionali della visione, la stabilità degli algoritmi di apprendimento profondi notevolmente è migliorata e può adattarsi alle perturbazioni generali nell'ambiente e nei precedenti. Allo stesso tempo, l'accuratezza dell'algoritmo è inoltre superiore a quella degli algoritmi tradizionali della visione;
• Versatilità di algoritmo: Per i difetti differenti, soltanto un piccolo numero di campioni di difetto devono essere raccolti. Dopo addestramento sufficiente, i campioni differenti di difetto possono essere identificati automaticamente. L'algoritmo adottato è una struttura unificata di algoritmo;
• Tempestività di sviluppo: Poiché non c'è necessità di sviluppare gli algoritmi per i difetti differenti, l'intero ciclo di sviluppo notevolmente è accorciato ed i progetti generali di difetto visivo hanno bisogno soltanto di 2-3 ore di andare online per provare;
• Affidabilità ambientale: dovuto la garanzia di potenza di calcolo di GPU, l'intero sistema può funzionare a lungo in un ambiente ad alta temperatura con il margine sufficiente di potenza di calcolo.

Vantaggi di grande piattaforma della nuvola di dati

• Il modello ha ampia applicabilità: distinguendo se c'è un modello o non, può soddisfare basicamente le esigenze di rilevazione dei difetti superficiali ed i nuovi modelli di difetto possono aggiungersi arbitrariamente;
• La robustezza del modello è buona: con l'adeguamento di consistenza del segnale del sistema, è garantito basicamente che non c'è esigenza del regolarsi sul sito e può funzionare normalmente quando va online;
• Meno campioni di formazione sono richiesti: Nel caso dove tantissimi campioni di difetto non possono essere ottenuti, la sintesi automatica dei campioni può essere usata per soddisfare le esigenze dell'apprendimento profondo con i campioni grandi di addestramento del volume di dati;
• Velocità di ragionamento di modello veloce: Controlli il costo di spiegamento di modello e fornisca ai clienti una piattaforma redditizia di spiegamento il più possibile sui locali di soddisfare le esigenze.