車輪ハブの欠陥の点検Machine&Testing装置3d Aoiの点検機械

装置の特徴:

点検主義

車輪ハブの表面欠陥の点検は車輪ハブの工程の重要な部分である。市場の予備の研究によって、欠陥の点検および分類は主に現在手動で遂行される。但し、自動車車輪ハブの複雑な構造が原因で、手作業による検査の作業負荷は大きく、仕事の効率は低い。手作業による検査方法は車輪ハブのずっと生産の過程において速く、正確および安定したの条件を満たして困難である。

生産および兵站学装置のオートメーションそして知性を実現し、車輪ハブの製造業の効率を改善し、人件費を削減するため。KEYE TECHは深い学習技術に基づいて車輪ハブの表面の欠陥を点検するための解決をもたらした。

1. 車輪ハブの生産ラインのための欠陥の検査システムのプロセス設計:

このシステムはイメージの獲得、イメージの前処理、車輪ハブのイメージの欠陥の点検を等含んでいる。

2.Establish車輪ハブの表面欠陥のデータベース。

最初に、生産の場所で、産業カメラが車輪ハブの表面の欠陥のイメージを集めるのに使用されそれからデータは処理され、それから欠陥のイメージは専門の示すソフトウェアによって示され、最終的に正確な印が付いている欠陥の画像データベースは得られる。

3.Identify曖昧なイメージ。

曖昧な除去のアルゴリズムは深い学習の生成的な対立ネットワークによって実現される、従って演算速度は遅い。但し、集められたイメージの部分だけがfuzzedである。曖昧なイメージが除去される前に欠陥の点検アルゴリズム システムの効率を改善するためには、イメージはアルゴリズムによって確認される。イメージが曖昧なイメージとして確認されれば、イメージ曖昧なネットワークを除去することを深い学習に送られる。イメージが明確なイメージとして確認されれば、車輪ハブのイメージの欠陥の点検は直接遂行される。

車輪ハブの表面のイメージの曖昧な4.Eliminate

車輪ハブの欠陥のイメージを検出する前に、アルゴリズムの条件を満たすために欠陥のイメージを調査分析することは必要である。車輪が生産ラインで運ばれている間このペーパーで提案される欠陥の検出システムのイメージの獲得の段階が遂行されるので、得られた車輪のイメージにモーション ブラーがある。この問題を目指して、著者は正確な動き情報を要求しないでモーション ブラーを除去するために深い敵対的なの学習アルゴリズムを提案した。

5.Wheelハブのイメージの欠陥の点検。

検査システムによっては欠陥の位置を与え、タイプの車輪ハブが逃走する。

売り上げ後のサービス

会社は完全な技術援助のチームおよび急速な反応機構があり、顧客から技術的な相談および欠陥のレポートをいつでも受け取ることができる各顧客のための専用サービスの専門家がある。そして顧客の緊急事態への急速な応答を顧客が満足なサービスを受け取ることを確認するために保障するため。特別な理由が伝染性の間にかアフターセールス エンジニアが場所に達してないとき原因で、サービス センターは修理および技術的な相談ができるように遠隔に顧客装置を調節できる。

装置がカスタマ・サイトで着いた後、アフターセールス エンジニアは装置のインストール、依託、および操作の訓練を遂行する時間に着く。全機械の製品品質はたどることができ、質の保証期間は受諾の日付からの1年ある。保証期間の間の人間でない欠陥の場合に、アフターセールス エンジニアは場所ですぐに着くか、または自由な維持に遠隔指導を提供する。

わたしたち に つい て

開発史

テクノロジーセンターは,アルゴリズム部門,ソフトウェア部門,光学部門,ハードウェア部門,機械部門で構成されています.アルゴリズムチームは現在7人の博士号を持っています.AIアルゴリズムの継続的な更新能力を確保する.

組織構造