блог

Обнаружение дефектов внешнего вида корпуса бутылки проверка внешнего вида бутылки тело является распространенной проблемой в ежедневном производстве. Для производителей в таких отраслях, как фармацевтика, молочные продукты, алкогольные напитки, приправы и ежедневные химические продукты, в связи с растущим спросом на усовершенствование, качество и непрерывное серийное производство упаковки продукции, рынок выдвинул более высокие стандарты тестирования качества бутылок на заводе. . Появление машин машинного зрения, основанных на алгоритмах искусственного интеллекта, стало новым инструментом, помогающим предприятиям в эффективном производстве. Решение для визуального контроля дефектов корпуса бутылкиОснованный на теории компьютерного зрения и распознавания образов и оснащенный периферийным вычислительным блоком искусственного интеллекта, разработанным KeyeTech, он полностью отвечает требованиям поддержки вычислительной мощности в соответствии с требованиями высокой четкости и высокой скорости. Он обладает преимуществами высокой вычислительной мощности, высокой стабильности и низкого энергопотребления, а также оптимизирует проблему распределения вычислительной мощности при совместной обработке несколькими камерами. Программно-аппаратная платформа(1) Высокоточная промышленная камера CCD/CMOS собственной разработки (камера+объектив)(2) Собственные поверхностные источники света, круглые источники света и другие светодиодные источники света.(3) Полуконтролируемый режим обучения(4) Периферийный вычислительный блок с искусственным интеллектом собственной разработки, высокопроизводительная встраиваемая вычислительная платформа для промышленных сценариев.(5) Самостоятельное создание облачной платформы обучения искусственному интеллекту.  Содержание обнаруженияДефекты бутылок: черные пятна, разница в цвете, загрязнения, нити, подъемные кольца, выемки, остатки, заусенцы, пузыри, отверстия, неравномерная толщина, деформация, размер, код распыления, торговая марка, номер формы и т. д. Материал бутылки: ПЭТ, ПЭ, ПП, ПЭВП, ПК и т. д. Широкое применениеКейТех Технология визуального контроля дефектов с использованием искусственного интеллекта широко используется в таких отраслях, как фармацевтика, молочные продукты, приправы, алкогольные напитки и бытовая химия.Преимущества решенияВысокая эффективностьСамостоятельно разработанный периферийный вычислительный блок с искусственным интеллектом имеет более высокую скорость, более низкое энергопотребление, более мощные непрерывные вычислительные возможности, отсутствие сбоев питания при высоких температурах и стабильную работу. Высокая интеграцияОбъединив свет, оборудование, электронику, вычисления и программное обеспечение, мы создали платформу искусственного интеллекта с более высокой степенью интеграции, более быстрыми вычислениями и более мощными возможностями обработки. Надежная совместимость данныхПолуконтролируемый режим обучения эффективно решает проблему небольших выборок данных и сложной маркировки. Высокая гибкостьПоддержка быстрого переключения сценариев обнаружения. Простота в эксплуатации3 минуты для начала работы, круглосуточная удаленная эксплуатация и техническая поддержка.   

Алгоритм искусственного интеллекта — основная движущая сила системы машинного зренияМашинное зрение — важная отраслевая технология в области искусственного интеллекта, и ее ключ заключается в имплантации «человеческих глаз и мозга» в машины.Алгоритмы искусственного интеллекта обеспечивают внутреннюю движущую силу для система машинного зрения. Независимо от применения в любом сценарии, машинное зрение должно думать, оценивать и выполнять действия, как люди. Алгоритмы искусственного интеллекта обеспечивают базовую логическую поддержку данных для машинного зрения, включая трудности с выполнением оценки целевого объекта, сложные и переменные среды, обучение и распознавание функций, производительность в реальном времени и вычислительные ресурсы, а также способность к обобщению модели. Благодаря постоянному увеличению инвестиций в исследования и разработки, а также модернизации алгоритмических систем эти трудности постепенно преодолеваются. Постоянное расширение сценариев применения от традиционных к инновационнымБлагодаря поддержке алгоритмов ИИ раскрываются скрытые свойства машинного зрения, а сценарии применения продолжают расширяться. Алгоритмы ИИ значительно расширяют возможности интеллектуального применения — от базовой логики, технологии до приложения. система машинного зрения в изображениях, быстро создавать модели классификации с небольшими выборками, сокращать затраты на сбор данных и расчеты, а также повышать точность распознавания изображений.  Поначалу KeyeTech в основном применяла машинное зрение для обнаружения дефектов пластиковой упаковки. В настоящее время сформировалось глубокое сотрудничество между различными отраслями, объединяющее всю отраслевую цепочку света, машиностроения, электричества, вычислений и программного обеспечения. Благодаря проектной практике в упаковочной таре, электронике, новой энергетике, медицине, текстиле, продуктах питания и других областях мы стремимся постоянно расширять сценарии применения «Keye AI Machine Vision» и превращать искусственный интеллект в настоящую производительность.  От визуального контроля пластиковой упаковки до визуального расширения возможностей новой энергии и создания «решения для проверки три в одном» для стеклянных винных бутылок — все это представляет собой сочетание «машинного зрения Keyye». В будущем KeyeTech также добьется значительных прорывов в сценариях применения машинного зрения на основе искусственного интеллекта.

Машинное зрение — быстро развивающаяся отрасль искусственного интеллекта (ИИ). Согласно определениям машинного зрения, предложенным Отдел машинного зрения Общества инженеров-технологов (SME) и подразделением Automation Vision Ассоциации индустрии робототехники (RIA), машинное зрение — это устройство, которое автоматически получает и обрабатывает изображение реального объекта через оптические устройства и бесконтактные датчики для получения необходимой информации или для управления роботом. движение. Проще говоря, машинное зрение использует машины вместо человеческих глаз. Машинное зрение имитирует глаза для получения изображений, извлекает информацию посредством распознавания и обработки изображений и, наконец, завершает операцию с помощью исполнительного устройства. Традиционный Технология контроля машинного зрения требует представления данных как набора функций или ввода их в модель прогнозирования для получения результатов прогнозирования. Это требует выполнения определенных действий, что затрудняет адаптацию к будущим потребностям гибкого производства, особенно в сценариях, где типы дефектов являются сложными, малозаметными, а применение фонового шума становится все труднее.  После оснащения функцией глубокого обучения искусственного интеллекта машинное зрение преобразует исходные функции данных в более абстрактное представление функций посредством многоэтапного преобразования функций и далее вводит их в функцию прогнозирования для получения конечного результата.  Машинное зрение, основанное на глубоком обучении, может сочетать эффективность машинного зрения с гибкостью человеческого зрения в идеальном состоянии, тем самым завершая обнаружение во все более сложных средах, особенно при наличии отклонений или экстремальных условий, отвечая строгим требованиям последующих этапов к точности дефектов и универсальность. 

Высокоточный алгоритм искусственного интеллекта, отвечающий сотням сценариев подразделенияДефект внешнего вида продукта. ПроверкаВ основном используется для устранения дефектов внешнего вида продукта система визуального контроля в промышленной сфере, включая черные пятна, царапины, повреждения, посторонние предметы, изменение цвета, деформацию, спецификации, третью фазу, штрих-коды продуктов EAN и т. д.Область примененияМашинное зрение для крышки бутылки, корпуса бутылки, заготовки бутылки, упаковки стаканчика, наполнения, маркировки спреем (отсутствует, размыт, не маркирован спреем), упаковки алкоголя, миски, фармацевтической упаковки; Нетканый материал, земляная ткань, джинсовая ткань, вышитая ткань; Конденсаторы, световые индикаторы, электронные компоненты, защитные крышки, разъемы; Набор для самотестирования на COVID-19, перчатки, мерный стаканчик, шприц, тест-полоска для теста на беременность и т. д.Анализ качества зернаАвтоматизированные, информационные и интеллектуальные решения для неполного анализа зернаСерия КВС-Г сортировочная машина по качеству зерна состоит из визуальной системы, программного комплекса и других модульных структур. Когда зерно попадает в поле зрения камеры, оно фотографируется, и с помощью алгоритмов регистрации всесторонне получаются характеристики цельного зерна. Алгоритмы искусственного интеллекта используются для распознавания атрибутов, чтобы определить наличие таких проблем, как пятна болезней, плесень, прорастание, повреждение и эрозия насекомыми.Область примененияАнализ качества стабильных сельскохозяйственных продуктов, таких как рис, кукуруза, пшеница, семена дыни, кедровые орехи, миндальная древесина, кофейные зерна и т. д., классифицированных и подсчитанных в соответствии с национальными стандартами, разделенных и взвешенных (дополнительно) для разных типов. Переработка ресурсовОсновываясь на классификации алгоритмов искусственного интеллекта, алгоритме сопоставления шаблонов, алгоритме предварительной обработки данных и других технологиях, Keye Technology может точно идентифицировать материалы, которые клиентам необходимо классифицировать, среди смешанных, сложенных, клейких, поврежденных и плотных материалов, а также точно их сортировать.Область примененияКлассификация строительных отходов, кухонных отходов, промышленных отходов, переработанных пластмасс, бытовых отходов и т. д.