Vision par ordinateur en The Field d'inspection de empaquetage avec l'intelligence artificielle
Caractéristiques d'équipement :
| 1. Algorithme d'AI : de forte stabilité, s'adaptant à la perturbation d'environnement et de fond ; différents échantillons de défaut peuvent être automatiquement identifiés après la formation |
| 2. Dataization : La base de données indépendante, sauvent les échantillons multiples, analyser de non-bons produits, et maintiennent l'histoire |
| 3. Multi-orientation : ° 360 complet à l'intérieur et en dehors des échantillons |
| 4. Haute précision : l'exactitude de détection peut être haute |
| 5. La modularisation, peut avec souplesse augmenter ou diminuer la fonction de détection selon les besoins réels de client |
| 6. Facile à utiliser : Il est facile d'utiliser et facile à maintenir |
| 7. Sécurité : Fabrication de matériel de catégorie médicale, entièrement conforme avec l'environnement de production de fournitures médicales |
Principe d'inspection
En raison du développement rapide de la technologie du conditionnement dans l'industrie alimentaire, ceci a également apporté de nouvelles occasions pour le développement des systèmes optiques de vision par ordinateur. Pour la ligne d'emballage ultra-rapide actuelle, la technologie manuelle et relativement simple d'inspection peut plus ne répondre aux besoins des fabricants de nourriture et de boisson de l'inspection de empaquetage.
La vision par ordinateur dans le domaine de l'intelligence artificielle peut réaliser des inspections stables, continues, et fiables de produit, surmonter les points faibles des inspections manuelles telles que la fatigue, des différences individuelles, et la répétabilité pauvre, et peut aider des sociétés considérablement à améliorer la qualité du produit, augmenter l'efficacité de production, et réduit des coûts de production.
Applications :
Conditionnement souple
Le but de l'inspection d'emballage alimentaire est de commander la qualité de l'emballage et d'empêcher la nourriture avec la qualité endommagée d'entrer dans l'en raison du marché des défauts de empaquetage. De la détection d'ingrédient à si la nourriture est trop cuite ou l'inspection des aliments visuelle cuite insuffisamment et automatisée peut saisir même les détails les plus minuscules de la nourriture.
Niveau liquide
La détection liquide de vision utilise une caméra industrielle pour prendre des photos des corps étrangers dans le liquide de vin, et rejette en même temps automatiquement les produits défectueux. La détection liquide de vision de vin peut être très utilisée dans l'industrie des boissons et la détection des corps étrangers liquides dans l'industrie médicale.
Inspection de ROC
L'inspection visuelle de la bouche de bouteille utilise une caméra industrielle pour prendre des photos de la bouche de bouteille en verre. Le contenu d'inspection inclut les dommages de la bouche de bouteille, la taille de la bouche de bouteille, etc., et les produits défectueux sont automatiquement éliminés selon les résultats d'inspection. L'inspection visuelle de couvercle est employée pour l'inspection visuelle sur la chaîne de production de boisson de boîte, et elle peut détecter le couvercle de la boîte. Le contenu de détection inclut les corps étrangers sur le mur intérieur de la boîte, de la saleté sur l'angle de l'anneau de traction, etc.
Inspection de Counting&sorting
Installez un dispositif de collection directement au-dessus de la ligne de convoyeur. Les boîtes de empaquetage contenant des bouteilles de boisson se déplacent avec la bande de conveyeur. Le dispositif de collection prend une photo de chaque boîte une fois, rassemble l'image et compte les bouteilles de boisson dans la boîte. S'il est qualifié, il ne sera pas traité. , s'il échoue, une alarme sera publiée.
Profil d'entreprise
KEYETECH a été toujours commis à l'application de l'intelligence artificielle en technologie de champ de vision, remplaçant les yeux humains et la décision de cerveau par des calculs de vision par ordinateur et de raisonnement d'AI, et intégrant la détection de qualité et l'assortissant aux produits industriels à la fabrication traditionnelle pour faire à la production plus de numérisation, d'intelligence, de visualisation, et de persistance. Améliore également considérablement l'efficacité et l'exactitude de la détection industrielle, et accroît le niveau intelligent de l'industrie.
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