Sistema de inspeção visual do Ai para a placa biodegradável do círculo do bagaço

Number modelo:KVIS
Lugar de origem:China
Quantidade de ordem mínima:1 grupo
Termos do pagamento:L/C, T/T
capacidade da fonte:1 conjunto por 6 semanas
Prazo de entrega:4 a 6 semanas
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Hefei Anhui China
Endereço: No 56, Chang'an Road, Baiyan Science and Technology Park, High-Tech Zone, cidade de Hefei, província de Anhui, China, 230088
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Sistema de inspeço visual do Ai para a placa biodegradável do círculo do bagaço

 

Parmetros de funcionamento do sistema
Dimensões

Veja os desenhos de projeto

para detalhes

Poder e frequência220V 20A 50HZ
Poder total3kw ~ 4kwPresso de ar0.5~0.8MPa refinam e livre de óleo
Temperatura de trabalho-20℃ ~ 60℃Umidade de trabalhoAbaixo da humidade relativa de 50%

 

Padrões da inspeço

ArtigoCmeraPosiçoInspecionePrecisoPrecisoVelocidade
KVIS1boca da garrafaSopt preto, sujeira, tamanho, rebarba, flash, furo, posiço da etiqueta>0.5mm99%60pcs/min
4parte superior da garrafa>0.5mm
4Parte mais inferior da garrafa>0.5mm
1Área inferior>0.5mm

 

Aplicaço da cmera

  1. Detecço dianteira da área: O verso do material entrante na bandeja é ascendente, e é suspendido no ar pela correia da presso negativa. Um grupo de cmeras industriais é arranjado diretamente sob a bandeja, e o uso da fonte luminosa visual é usado para recolher imagens da área dianteira para processar.
  2. Detecço reversa da área: Depois que a área dianteira é detectada, a pálete cai na correia traseira lisamente, e o verso ainda está enfrentando acima. Um grupo de cmeras industriais é arranjado diretamente acima da pálete, e com o uso da fonte luminosa visual, a imagem da área reversa é recolhida processando.
  3. Detecço chanfrada da área: O verso da pálete está enfrentando para cima, e 4 grupos de cmeras industriais so arranjados em um círculo acima da pálete, que so usadas conjuntamente com a fonte luminosa visual para recolher imagens da área chanfrada para processar

 

Parmetros da configuraço

EspecificaçõesQ'ty
Cmera industrial (KEYE)10AJUSTE
Lente plana (AZURE/HK)10PCS
Fonte instantnea da frequência (OEM)3AJUSTE
Sensor fotoelétrico (DOENTE)1PARES
Válvula de solenoide de alta velocidade (SMC)1PCS
Poder industrial (POÇO MÉDIO)3PCS
Placa do disparador do circuito (KEY-PC-2.1)1PCS
Computador industrial (VECOW)1AJUSTE
Dispositivo do toque de Hd (AOC 21')1AJUSTE

 

Vantagens do algoritmo do ai

  • Preciso dos resultados: Comparado com os algoritmos tradicionais da viso, a estabilidade de algoritmos de aprendizagem profundos é melhorada extremamente, e pode adaptar-se aos distúrbios gerais no ambiente e no fundo. Ao mesmo tempo, a preciso do algoritmo é igualmente mais alta do que aquela de algoritmos tradicionais da viso;
  • Versatilidade do algoritmo: Para defeitos diferentes, somente um pequeno número de amostras do defeito precisam de ser recolhidas. Após o suficiente treinamento, as amostras diferentes do defeito podem automaticamente ser identificadas. O algoritmo adotado é uma estrutura unificada do algoritmo;
  • Oportunidade do desenvolvimento: Desde que no há nenhuma necessidade de desenvolver algoritmos para defeitos diferentes, o ciclo de desenvolvimento inteiro é encurtado extremamente, e os projetos gerais do defeito visual precisam somente 2-3 horas de ir em linha para testar;
  • Confiança ambiental: Devido garantia da potência informática de GPU, o sistema inteiro pode trabalhar em um ambiente de alta temperatura por muito tempo com suficiente margem da potência informática.

 

 

Vantagens da plataforma grande da nuvem dos dados

  • O modelo tem a aplicabilidade larga: distinguindo se há um molde ou no, pode basicamente cobrir as exigências da detecço dos defeitos de superfície, e os modelos novos do defeito podem ser adicionados arbitrariamente;
  • O vigor do modelo é bom: com o ajuste da consistência do sinal do sistema, garante-se basicamente que no há nenhuma necessidade para se ajustar no local, e pode correr normalmente quando vai em linha;
  • Menos amostras de formaço so exigidas: No caso onde um grande número amostras do defeito no podem ser obtidas, a síntese automática das amostras pode ser usada para encontrar as necessidades de aprendizagem profunda com as grandes amostras do treinamento do volume dos dados;
  • Velocidade de raciocínio modelo rápida: Controle o custo do desenvolvimento modelo, e forneça clientes uma plataforma eficaz na reduço de custos do desenvolvimento tanto quanto possível nos locais de encontrar as necessidades.
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