Sistema de inspección visual del envase de los condimentos con la línea inteligente del transportador del AI

Sistema de inspección visual del envase de los condimentos con la línea inteligente del transportador del AI

Estándares de la inspección

Principio de la inspección

Después de que se forme el producto, pasará a través del mecanismo rector anticipado para asegurarse de que todas las botellas están en la misma dirección. Después de pasar a través de la línea transportadora de una manera estable y ordenada, será enviado a la estación de la inspección dentro de nuestra máquina de la inspección para la inspección secuencial.

Después de ser procesado por algoritmo del software de tratamiento de la imagen y de la detección del AI, será buenos productos juzgados y productos defectuosos, los productos defectuosos detectados se eliminan automáticamente en línea, y la función de cuenta puede ser observada después de que se detecte el producto final. Después de la detección del producto, es transportada por la línea del transportador de la exportación para la transición
Vaya a la parte para el paso siguiente del proceso de empaquetado.

Soluciones de Vision

El esquema del diseño de nuestra compañía adopta 14 sistemas de cámaras industriales del arsenal del área del alto-pixel y de fuentes de luz de alto rendimiento del estroboscópico para conducir inspecciones completas en los defectos del aspecto de los productos de la botella. La velocidad de la inspección del diseño del sistema entero de equipo de la inspección es 60 pedazos/minuto, y el equipo puede realizar que actúa 7* 24 horas al día, y los productos incompetentes se pueden eliminar automáticamente en línea.

Ventajas del algoritmo del ai

• Exactitud de resultados: Comparado con algoritmos tradicionales de la visión, la estabilidad de los algoritmos de aprendizaje profundos se mejora grandemente, y puede adaptarse a los disturbios generales en el ambiente y el fondo. Al mismo tiempo, la exactitud del algoritmo es también más alta que la de los algoritmos tradicionales de la visión;
• Flexibilidad del algoritmo: Para diversos defectos, solamente una pequeña cantidad de muestras del defecto necesitan ser recogidas. Después del suficiente entrenamiento, diversas muestras del defecto pueden ser identificadas automáticamente. El algoritmo adoptado es un marco unificado del algoritmo;
• Puntualidad del desarrollo: Puesto que no hay necesidad de desarrollar los algoritmos para diversos defectos, el ciclo de desarrollo entero se acorta grandemente, y los proyectos generales del defecto visual necesitan solamente 2-3 horas ir en línea para probar;
• Confiabilidad ambiental: Debido a la garantía del poder de computación de GPU, el sistema entero puede trabajar en un ambiente de alta temperatura durante mucho tiempo con el suficiente margen del poder de computación.