Sistema de inspeção visual do recipiente dos condimentos com linha inteligente do transporte do AI

Sistema de inspeção visual do recipiente dos condimentos com linha inteligente do transporte do AI

Padrões da inspeção

Princípio da inspeção

Depois que o produto é formado, passará através do mecanismo de guiamento da parte frontal para assegurar-se de que todas as garrafas estejam no mesmo sentido. Após a passagem através da linha de transtorte em uma maneira estável e em ordem, será enviado à estação da inspeção dentro de nossa máquina da inspeção para a inspeção sequencial.

Após o processamento pelo algoritmo do software do processamento de imagens e da detecção do AI, será bons produtos julgados e produtos defeituosos, os produtos defeituosos detectados são eliminados automaticamente em linha, e a função de contagem pode ser realizada depois que o produto acabado é detectado. Após a detecção do produto, é transportada pela linha do transporte da exportação para a transição
Vá à parte posterior para o passo seguinte do processo de empacotamento.

Soluções da visão

O esquema do projeto da nossa empresa adota 14 grupos de câmeras industriais da disposição da área do alto-pixel e das fontes luminosas do estroboscópio de capacidade elevada para conduzir inspeçãos detalhadas nos defeitos da aparência de produtos da garrafa. A velocidade da inspeção do projeto do grupo inteiro de equipamento da inspeção é 60 partes/minuto, e o equipamento pode realizar que opera as horas 7*24 um o dia, e os produtos incompetentes podem automaticamente ser eliminados em linha.

Vantagens do algoritmo do ai

• Precisão dos resultados: Comparado com os algoritmos tradicionais da visão, 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 precisão do algoritmo é igualmente mais alta do que aquela de algoritmos tradicionais da visão;
• 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 não 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 à 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.