Sistema di ispezione visivo del contenitore dei condimenti con la linea intelligente del trasportatore di AI

Sistema di ispezione visivo del contenitore dei condimenti con la linea intelligente del trasportatore di AI

Norme di ispezione

Principio di ispezione

Dopo che il prodotto è formato, attraverserà il meccanismo guidante a fine frontale per assicurare che tutte le bottiglie siano nella stessa direzione. Dopo il passaggio attraverso la linea di trasporto in un modo stabile ed ordinato, sarà inviato alla stazione di ispezione dentro la nostra macchina di ispezione per ispezione sequenziale.

Dopo l'elaborazione dall'algoritmo del software per l'elaborazione dell'immagine e di rilevazione di AI, sarà buoni prodotti giudicati e prodotti difettosi, i prodotti difettosi individuati si eliminano automaticamente online e la funzione di conteggio può essere realizzata dopo che il prodotto finito è individuato. Dopo rilevazione del prodotto, è trasportata dalla linea del trasportatore dell'esportazione per la transizione
Vada all'estremità posteriore per il punto seguente del processo d'imballaggio.

Soluzioni di visione

Lo schema della progettazione della nostra società adotta 14 insiemi delle macchine fotografiche industriali di matrice di area del alto-pixel e delle sorgenti luminose di luce stroboscopica ad alto rendimento per condurre le ispezioni complete sui difetti dell'aspetto dei prodotti della bottiglia. La velocità di ispezione di progettazione di intero insieme dell'attrezzatura di ispezione è 60 pezzi/minuto e l'attrezzatura può realizzare che aziona 7* 24 ore al giorno ed i prodotti incompetenti possono eliminarsi automaticamente online.

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.