визуальный осмотр

В настоящее время при производстве пластиковой упаковочной тары существует три метода контроля. Первый — это традиционный ручной контроль, при котором дефекты продукта выявляются путем визуального наблюдения. Второй — инспекция с помощью машинного зрения, основанная на традиционных алгоритмах. Третий – самый последний Система визуального контроля с алгоритмом искусственного интеллекта. С ростом требований к качеству упаковочной продукции в мировой промышленности эффективность проверки дефектов также станет более строгой. Ниже мы сравним несколько существующих методов тестирования, что поможет людям найти подходящий метод тестирования, который лучше соответствует требованиям качества и снижает эксплуатационные расходы предприятия.  Из-за субъективных факторов, низкой эффективности и склонности к утомлению ручной визуальный контроль не может гарантировать эффективность и долгосрочную стабильность.Традиционные алгоритмы визуальный осмотр имеют множество параметров и в значительной степени полагаются на профессиональный персонал по отладке. Плохая адаптируемость, высокий уровень ложного обнаружения при обеспечении точности обнаружения, что приводит к низкой эффективности обнаружения.Глубокое обучение Система визуального контроля AI позволяет машинам изучать присущие закономерности и уровни представления выборочных данных, что дает им возможность анализировать, учиться и логически рассуждать, как люди. Отличная долгосрочная производительность и стабильность, а также высокая точность обнаружения.  Человек Визуальный осмотр имеет относительно низкую степень распознавания цветов, на которую легко влияет человеческая психология и которую невозможно измерить количественно. Затем можно количественно оценить распознавание цвета при обнаружении машины. Например, человеческие глаза могут распознавать только 64 оттенка серого, а машины обладают высокой способностью распознавания оттенков серого. В настоящее время обычно используются 256 уровней оттенков серого, и система сбора данных может иметь уровни оттенков серого, например 10 бит, 12 бит и 16 бит. Разрешение глаз плохое, и они не могут видеть мелкие цели с высоким разрешением. Машины могут наблюдать цели на уровне микрометра, но человеческий глаз имеет низкую скорость наблюдения. Постоянство зрения в 0,1 секунды мешает человеческому глазу четко видеть быстро движущиеся цели. С другой стороны, машины обладают высокой скоростью: время затвора составляет около 10 микросекунд, а частота кадров высокоскоростной камеры превышает 1000. Скорость процессора увеличивается, а диапазон человеческого глаза сужается. Устройства видимого света в диапазоне 400–750 нм имеют широкий диапазон обнаружения: от ультрафиолетового до инфракрасного спектра. Визуальный осмотр человека плохо приспосабливается к окружающей среде, и существует множество ситуаций, которые могут причинить вред людям. Машинный визуальный контроль обладает высокой адаптируемостью к окружающей среде, также могут быть добавлены защитные устройства. Обнаружение человеческого глаза имеет низкую точность и не может быть измерено количественно. Машинное зрение имеет высокую точность и может достигать уровня микрометра, что упрощает количественную оценку. Полагаться на обнаружение человека также имеет и другие субъективные аспекты, психологическое влияние и усталость.  Из приведенных выше данных и анализа видно, что замена визуального осмотра человека на машинное зрение станет тенденцией, особенно с учетом постоянного роста затрат на рабочую силу во всем мире. Будь то с точки зрения производственных затрат, стандартов управления или эффективности обнаружения, новое поколение Визуальный осмотр алгоритма искусственного интеллекта будет одобрен рынком. В настоящее время система визуального контроля поддерживается алгоритмом искусственного интеллекта последнего поколения. Кей получает все большее признание со стороны большего числа клиентов на внутреннем и международном рынках и становится ведущим предприятием в области производства пластиковых бутылок, крышек, полиграфии и других отраслей. В то же время он сыграл хорошую роль в содействии реальному внедрению искусственного интеллекта на рынок контроля упаковки.