제품을 위한 자동화된 Aoi 비젼 시스템 기계는 깃털로부터 제조되었습니다

제품을 위한 자동화된 Aoi 비젼 시스템 기계는 깃털로부터 제조되었습니다

점검 원리

깃털 분류 산업에, 깃털 등급을 분류하기 위한 어떤 상대적으로 효율적인 기계와 장비가 없습니다. 전통 방식은 낮은 검파 효율을 가지고 있는 매뉴얼 탐지와 분류에 의존하고, 정확성을 보증할 수 없는 것입니다. 깃털 구분의 효율성을 향상시키기 위해, 검출 정확도는 향상됩니다.

배드민턴은 공통 스포츠 장비입니다. 배드민턴 자료 중에서 선정에, 오리 깃털로 만들어진 배드민턴 볼은 부쳐 많은 학교고 그들의 저렴한 가격 때문에 가족들입니다. 그러나 오리 깃털이 배드민턴으로 만들어지기 전에 각각 오리 깃털은 청소되고, 표백되고, 마르고 측정됩니다. 균형이 잡히는 오리 깃털 수준 (수준 1, 2, 3, 4, 5, 6), 반경, 폴드 프린팅과 다른 범주를 그리고 나서 분류하고, 함께 같은 크기와 각의 깃털을 위치시키세요. 그러므로, 처리된 오리 깃털은 26개 센서와 소팅 머신을 통과하고 컨베이어 벨트의 기류가 더 홀 안으로 깃털을 불고, 그리고 나서 다른 검출 요구에 따라 오리 깃털을 분류할 수 있습니다.

장비 Overviews&Parameters

전통적 화상 처리 알고리즘은 다른 장면을 위한 다른 이미지 처리 규칙을 설계할 필요가 있습니다. 장면의 증가와 함께, 영상 처리 규칙은 점점 더 복잡하게 될 것이고 인식 비율이 점점 더 낮을 것입니다. 매우 이 기계에 의해 사용된 깊은 학습 알고리즘은 전통 이미지 인식 알고리즘 보다 더 효율적인 수많은 표본 데이터를 훈련시킴으로써 깃털 분류의 정확도를 향상시킵니다. 알고리즘은 코드를 추가하거나 변경하는 것 없이 오리 깃털 그림의 다른 수준을 훈련시킴으로써 오리 깃털의 다른 유형을 확인하고 분류하는 기능을 가지고 있고, 더 효율적으로 오리 깃털 검출의 자동화를 실현하는 것을 돕습니다.

깃털 분류 산업에, 깃털 등급을 분류하기 위한 어떤 상대적으로 효율적인 기계와 장비가 없습니다. 전통 방식은 낮은 검파 효율을 가지고 있는 매뉴얼 탐지와 분류에 의존하고, 정확성을 보증할 수 없는 것입니다. 깃털 구분의 효율성을 향상시키고 검출 정확도를 향상시키기 위해, Keyi 기술은 효율적 지적 깃털 소팅 머신을 개발했습니다. 장비는 주로 효과적으로 매뉴얼 탐지를 대체할 수 있는 높은 검파 효율과 정확성으로, 깃털 종을 분류하기 위해 인공지능 깊이인 학습을 사용하고 매우 검파 효율을 향상시킵니다. 장비는 수많은 표본 데이터를 훈련시킴으로써 매우 깃털 분류의 정확도를 향상시키는 깊은 학습을 채택하고, 전통 이미지 인식 알고리즘 보다 더 효율적입니다.

기계 가공 프로세스