машина для визуального контроля

Благодаря быстрому внедрению технологий искусственного интеллекта и постоянному развитию индустрии интеллектуальных роботов, машины визуального контроля высвобождают еще более сильную жизненную силу. Типичная структура оборудование для визуального контроля Конструкция в основном состоит из пяти частей, а именно: освещения, объектива, камеры, блока получения изображения и вычислительного оборудования. Что такое визуальный осмотр?Система визуального контроля относится к использованию продуктов машинного зрения (т. е. устройств захвата изображения, разделенных на CMOS и CCD) для преобразования захваченной цели в сигнал изображения, который передается в специальную систему обработки изображений и преобразуется в цифровой сигнал на основе распределения пикселей, яркость, цвет и другая информация; Система изображения выполняет над этими сигналами различные операции для извлечения особенностей цели, а затем управляет действиями оборудования на месте на основе результатов дискриминации.  Процесс настройки визуальной системы1. Тестирование программного обеспеченияЦиклический процесс обеспечения корректности программных процессов и правильных логических связей приложения, обнаружения уязвимостей в системе, проведения исследований и разработок модификаций, а также проверки тестирования.2. Тестирование оборудованияПроведите тестирование надежности оборудования как на самом оборудовании (тестирование на старение, тестирование совместимости, тестирование частоты отказов), так и на среде, чтобы определить, может ли программное обеспечение работать в средах с несколькими конфигурациями оборудования.3. Совместный отладочный тестПротестируйте функцию совместной отладки программного и аппаратного обеспечения, чтобы проверить правильность электрической и программной логики передачи сигналов, источника света, камеры и других аппаратных функций запуска, таких как фотография и сканирование, а также статистики результатов обнаружения.4. Тестирование модели Сосредоточьтесь на функциональном тестировании, тестировании производительности, оценке показателей модели и анализе результатов индикаторов модели.  Как провести тестирование системы визуального контроля?Требования клиентовТип приложения: Точно и подробно понять изменения в стандартах тестирования продукции, внешних размерах и других факторах, влияющих на тестирование, и предварительно оценить, могут ли они соответствовать требованиям.Требования к этапу: Требования клиентов к эффективности визуального контроля, количественная оценка времени, необходимого для этапов визуального контроля.Требование к точности: Контролируйте точность обнаружения дефектов продукции.Место для установки: подтвердите, существуют ли какие-либо ограничения на установку визуального оборудования на объекте. Cконцептуальный дизайнАнализ требований: систематизировать ключевые требования клиентов и проанализировать их осуществимость.Проектирование оборудования: выбор платформы визуальной системы, камеры, объектива и источника света.Разработка программного обеспечения: используйте стороннее программное обеспечение для визуальной обработки или разрабатывайте программное обеспечение для обработки изображений самостоятельно.Проверка осуществимости: настройка программной и аппаратной среды, настройка интерфейсов взаимодействия человека с компьютером и проведение предварительного тестирования, чтобы определить, могут ли они удовлетворить потребности клиентов. Развертывание алгоритмаРазработка облачной платформы: собирайте образцы изображений дефектов продукта, загружайте и храните изображения, выбирайте изображения, комментируйте, загружайте, обучайте, тестируйте, оптимизируйте и применяйте. 

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.