펄프 몰딩 바가스 원형 접시용 AI 비전 검사기

AI 비주얼 인스펙션 기계 펄스 폼링 바가세 둥근 판

검사 기준

카메라의 적용

1. 앞면 탐지: 트레이에 들어오는 물질의 뒷면은 위로 있으며, 음압 벨트에 의해 공기 중에 매달립니다.산업용 카메라 세트가 바로 트레이 아래에 배치되어 있습니다., 그리고 시각 광원을 사용하여 전면 영역의 이미지를 수집하여 처리합니다.
2. 후면 영역 탐지: 전면 영역이 탐지 된 후, 팔레트는 후면 벨트에 부드럽게 떨어지며 후면은 여전히 위쪽으로 향합니다.산업용 카메라 세트가 팔렛 위 바로 배치됩니다., 그리고 시각 광원을 이용하면 역면의 이미지가 수집되어 처리됩니다.
3. 비벨 영역 탐지: 팔렛의 뒷면은 위로 향하고 있으며, 4개의 산업 카메라 세트가 팔렛 위에 원으로 배치되어 있습니다.가시광선 소스와 함께 사용되며, 가시광선 영역의 이미지를 수집하여 처리합니다.

구성 매개 변수

인공지능 알고리즘의 장점

• 결과의 정확성: 전통적인 시각 알고리즘과 비교했을 때, 딥러닝 알고리즘의 안정성은 크게 향상되었습니다.그리고 그것은 환경과 배경의 일반적인 혼란에 적응 할 수 있습니다동시에, 알고리즘의 정확도 또한 전통적인 시각 알고리즘보다 높습니다.
• 알고리즘의 다재다능성: 다른 결함에 대해 소수의 결함 샘플만 수집해야 합니다. 충분한 훈련을 받은 후, 다른 결함 샘플을 자동으로 식별할 수 있습니다.채택된 알고리즘은 통일 알고리즘 프레임워크입니다.;
• 개발 시속성: 다른 결함에 대한 알고리즘 개발이 필요 없기 때문에 전체 개발 주기가 크게 짧아집니다.그리고 일반적인 시각 장애 프로젝트들은 테스트를 위해 온라인에 들어가기 위해 2-3시간만 필요합니다.;
• 환경 신뢰성: GPU 컴퓨팅 파워의 보장으로 인해 전체 시스템은 충분한 컴퓨팅 파워 마진으로 고온 환경에서 오랫동안 작동 할 수 있습니다.

빅데이터 클라우드 플랫폼의 장점

• 이 모델은 광범위한 적용 가능성을 가지고 있습니다. 템플릿이 있는지 아닌지를 구별함으로써 기본적으로 표면 결함 검출 요구 사항을 커버 할 수 있습니다.그리고 새로운 결함 모델은 임의로 추가 될 수 있습니다;
• 모델의 견고성은 좋습니다: 시스템 신호 일관성 조절을 통해 기본적으로 현장에서 정밀 조정 할 필요가 없다는 것이 보장됩니다.인터넷에 접속하면 정상적으로 작동할 수 있습니다.;
• 훈련 샘플이 더 적습니다. 많은 수의 결함 샘플을 얻을 수 없는 경우샘플의 자동 합성은 대용량 데이터 훈련 샘플로 깊은 학습의 요구를 충족하는 데 사용될 수 있습니다.;
• 빠른 모델 추론 속도: 모델 배포 비용을 제어하고 고객에게 필요를 충족시키는 전제에서 가능한 한 비용 효율적인 배포 플랫폼을 제공합니다.