Réduisez en sirop la pleine machine de vérification d'inspection visuelle de bouteille pour des paquets de Pharma

Réduisez en sirop la pleine machine de vérification d'inspection visuelle de bouteille pour des paquets de Pharma

Normes d'inspection

Fond de produit

Le système de détection de défaut d'aspect d'emballage de bouteille de médecine est principalement employé pour la détection rapide et fiable des bouteilles en verre liquides orales de médecine, des bouteilles en plastique et des récipients en plastique. La détection, le robot etc. Guochen se concentre sur la technologie de détection de l'industrie pharmaceutique, citant la détection de vision par ordinateur pour améliorer l'efficacité de détection et l'exactitude des drogues, et réduit des coûts de la main-d'oeuvre pour des entreprises. La détection de défaut de vision par ordinateur des bouteilles de médecine est principalement employée dans la production, l'emballage, le cachetage/le scellage, l'étiquetage, le codage, l'emballage, etc. des médecines dans le processus pharmaceutique.

La méthode de dépistage artificielle traditionnelle de défaut visuel est longue et de main-d'oeuvre. Basé sur le temps machine et le réseau neurologique circonvolutionnaire profond, la détection automatique des défauts de surface en plastique de drogue est réalisée, qui évite l'inspection visuelle artificielle longue et à forte intensité de main d'oeuvre, réduit des coûts de la main-d'oeuvre et améliore considérablement la qualité d'inspection. L'efficacité de production est améliorée et le taux faux de détection est réduit, qui est de la grande importance pour la promotion répandue.

Détails d'inspection

KEYE TECH utilise une caméra industrielle de 3 megapixel pour rassembler et extraire des échantillons d'image de bouteilles en plastique spéciales et pour les prétraiter. Puisque les bouteilles en plastique ont habituellement des caractéristiques comme une couleur, la conversion d'espace chromatique de HSV est employée pour extraire des caractéristiques de couleur sur l'image d'échantillon, et le seuil d'Otsu est employé pour segmenter la pièce de caractéristique, qui est salutaire à la formation de réseau neurologique, réduisant la difficulté de la formation de réseau et améliorant la vitesse.

Avantages de produit

• Opération simple : modélisation rapide, arrangement de magicien, interface utilisateurs intuitive
• Exactitude élevée de détection : différents niveaux d'exactitude peuvent être placés pour différentes régions
• Bas taux de faux positif : bas taux de faux positif de détection
• Vitesse de détection : la vitesse la plus rapide est 20000pcs/hour (différents produits sont détectés à différentes vitesses)
• Mauvais archivage : Les défauts détectés et les mauvaises images sont archivés dans le dossier indiqué, qui peut être tracé de nouveau au mauvais par l'opérateur.

Scénarios d'application

Le système de détection de défaut d'aspect d'emballage de bouteille de médecine peut être appliqué à l'inspection en ligne des défauts d'aspect des bouteilles en verre liquides orales, des bouteilles en plastique, des récipients en plastique, des bouteilles de boisson, etc.

1. Soutenez un grand choix de détection de défaut de produits de la détection 3C de défaut comporte pour établir une architecture circonvolutionnaire sous-jacente exclusive de réseau neurologique. Après chargement des images des données différentes de défaut, les travailleurs marqueront tous les défauts qui doivent être détectés consécutivement, et cliquent sur la formation pour accomplir l'étiquetage. Les caractéristiques de différents défauts peuvent être exactement identifiées selon ces caractéristiques. Avec l'augmentation continue des données, le taux d'exactitude augmente également.

2. La pièce à détecter peut être séparée du fond sans interférence externe, et le défaut doit seulement être plus grand qu'un pixel. L'effet de détection ne sera pas interféré par beaucoup de facteurs tels que la couleur et l'environnement. L'algorithme optimisé peut effectivement résoudre les problèmes de la réflexion et de l'intense luminosité du produit elle-même, et est parfaitement approprié à l'identification et à la détection aux arrière-plans complexes. La vitesse de détection peut atteindre le niveau de milliseconde, qui améliore considérablement l'efficacité de travail de la chaîne de production.

3. Identifiez exactement les images qualifiées de produit téléchargées par des utilisateurs, et marquez le produit 3C ou son texte extérieur dans l'image, afin de localiser exactement les informations sur l'emplacement et l'intégrité du produit, et identifiez le contenu des textes. Il réalise vraiment l'identification automatique de non contact et non destructive, et la vitesse d'identification peut atteindre le niveau de milliseconde.

4. Les utilisateurs intelligents de gestion peuvent contrôler la plate-forme de système, unités multiples de demande en même temps, et le système enregistrera les défauts

5. Exactitude élevée d'inspection vous pouvez avec souplesse combiner différents types des machines et de solutions selon des spécifications du contrôle, la taille d'objet et des conditions d'exactitude d'inspection.

6. Données en temps réel de test statistique d'analyse statistique pour enregistrer exactement le statut actuel de production.