Especificações
Number modelo :
KVIS
Lugar de origem :
China
MOQ :
1 grupo
Termos do pagamento :
L/C, T/T
capacidade da fonte :
1 conjunto por 6 semanas
Prazo de entrega :
4 a 6 semanas
Detalhes de empacotamento :
Madeira sem fumigação
Descrição

Sistema de inspeção visual do Ai para a placa biodegradável do círculo do bagaço

 

Parâmetros de funcionamento do sistema
Dimensões

Veja os desenhos de projeto

para detalhes

Poder e frequência 220V 20A 50HZ
Poder total 3kw ~ 4kw Pressão de ar 0.5~0.8MPa refinam e livre de óleo
Temperatura de trabalho -20℃ ~ 60℃ Umidade de trabalho Abaixo da humidade relativa de 50%

 

Padrões da inspeção

Artigo Câmera Posição Inspecione Precisão Precisão Velocidade
KVIS 1 boca da garrafa Sopt preto, sujeira, tamanho, rebarba, flash, furo, posição da etiqueta >0.5mm 99% 60pcs/min
4 parte superior da garrafa >0.5mm
4 Parte mais inferior da garrafa >0.5mm
1 Área inferior >0.5mm

 

Aplicação da câmera

  1. Detecção dianteira da área: O verso do material entrante na bandeja é ascendente, e é suspendido no ar pela correia da pressão negativa. Um grupo de câmeras industriais é arranjado diretamente sob a bandeja, e o uso da fonte luminosa visual é usado para recolher imagens da área dianteira para processar.
  2. Detecção reversa da área: Depois que a área dianteira é detectada, a pálete cai na correia traseira lisamente, e o verso ainda está enfrentando acima. Um grupo de câmeras industriais é arranjado diretamente acima da pálete, e com o uso da fonte luminosa visual, a imagem da área reversa é recolhida processando.
  3. Detecção chanfrada da área: O verso da pálete está enfrentando para cima, e 4 grupos de câmeras industriais são arranjados em um círculo acima da pálete, que são usadas conjuntamente com a fonte luminosa visual para recolher imagens da área chanfrada para processarSistema de inspeção visual do Ai para a placa biodegradável do círculo do bagaço

 

Parâmetros da configuração

Especificações Q'ty
Câmera industrial (KEYE) 10 AJUSTE
Lente plana (AZURE/HK) 10 PCS
Fonte instantânea da frequência (OEM) 3 AJUSTE
Sensor fotoelétrico (DOENTE) 1 PARES
Válvula de solenoide de alta velocidade (SMC) 1 PCS
Poder industrial (POÇO MÉDIO) 3 PCS
Placa do disparador do circuito (KEY-PC-2.1) 1 PCS
Computador industrial (VECOW) 1 AJUSTE
Dispositivo do toque de Hd (AOC 21') 1 AJUSTE

 

Vantagens do algoritmo do ai

  • Precisão dos resultados: Comparado com os algoritmos tradicionais da visão, a estabilidade de algoritmos de aprendizagem profundos é melhorada extremamente, e pode adaptar-se aos distúrbios gerais no ambiente e no fundo. Ao mesmo tempo, a precisão do algoritmo é igualmente mais alta do que aquela de algoritmos tradicionais da visão;
  • Versatilidade do algoritmo: Para defeitos diferentes, somente um pequeno número de amostras do defeito precisam de ser recolhidas. Após o suficiente treinamento, as amostras diferentes do defeito podem automaticamente ser identificadas. O algoritmo adotado é uma estrutura unificada do algoritmo;
  • Oportunidade do desenvolvimento: Desde que não há nenhuma necessidade de desenvolver algoritmos para defeitos diferentes, o ciclo de desenvolvimento inteiro é encurtado extremamente, e os projetos gerais do defeito visual precisam somente 2-3 horas de ir em linha para testar;
  • Confiança ambiental: Devido à garantia da potência informática de GPU, o sistema inteiro pode trabalhar em um ambiente de alta temperatura por muito tempo com suficiente margem da potência informática.

Sistema de inspeção visual do Ai para a placa biodegradável do círculo do bagaço

 

 

Vantagens da plataforma grande da nuvem dos dados

  • O modelo tem a aplicabilidade larga: distinguindo se há um molde ou não, pode basicamente cobrir as exigências da detecção dos defeitos de superfície, e os modelos novos do defeito podem ser adicionados arbitrariamente;
  • O vigor do modelo é bom: com o ajuste da consistência do sinal do sistema, garante-se basicamente que não há nenhuma necessidade para se ajustar no local, e pode correr normalmente quando vai em linha;
  • Menos amostras de formação são exigidas: No caso onde um grande número amostras do defeito não podem ser obtidas, a síntese automática das amostras pode ser usada para encontrar as necessidades de aprendizagem profunda com as grandes amostras do treinamento do volume dos dados;
  • Velocidade de raciocínio modelo rápida: Controle o custo do desenvolvimento modelo, e forneça clientes uma plataforma eficaz na redução de custos do desenvolvimento tanto quanto possível nos locais de encontrar as necessidades.
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4 a 6 semanas
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