500ml高精度のサンプル イメージの提示の空のびんの検査システム

500ml高精度のサンプル イメージの提示の空のびんの検査システム

製品の概要

生命では、飲料のための人々の要求は必要である。従って、飲料のびんの出現はまたあらゆる消費者の心配に影響を与える。不適当な飲料のびんの数を減らすためには、企業および製造業者は点検プロセスに注意を払う必要があり飲料のびんの出現の欠陥を検出するのに出現の欠陥の視覚検査システムを使用する。検出はこの問題を非常によく解決できる。

共通の飲料のびんの欠陥は飲料のびんの質に、のような影響を与えることができる:これらの共通の欠陥をテストすることが出現の欠陥のための視覚検査システムを通して効果的に検出することができ美学が同時に調節することができるとき高い帽子、曲がった帽子、割れた帽子、適用範囲、軽い量、標準誤差、コーディングおよび他の欠陥、従って私達はこれらの出現に順位をつける必要がない。私達のシステムはまただけでなく、企業のための人件費を削減し、効果的に検出の効率および正確さを改善できがよりよいオンライン製品のテスト サービスを企業に与える。

点検主義

天然水のための市場の需要は増加し続け顧客に製品品質のためのより高く、より高い条件がある。企業はまた建物を決め付けるためにもっと注意を支払う。ますます天然水の製造業者は検出システムをコードするビンの王冠の液体レベルを使用し始めた。

ビンの王冠の位置のOCRの目視検差、天然水のびんの液体レベルおよびコーディングは急速に生産の効率および製品品質を改善する、および低速人間の点検の低効率および逃された検査エラーを解決する従来の手作業による検査を、それにより取り替える。高い検出率の不利な点、また偽のテスト人員の主観性のような不確かな要因によって引き起こされる検出および逃された検出はオンライン製品のテストをよくするために達成できる。

検出のprocess&systemの細部

1. 天然水の生産ラインにカスタマイズされた視覚検査システムを取付けなさい;

2. 目視検差の場所への天然水のびんの流れがシステムに、マシン ビジョン センサーによって撮られるプロダクト映像誘発され、送られる時。システムは得、撮られた映像を分析し、そして設定と天然水のびんのビンの王冠が高い帽子か低い帽子を備えているかどうかわかるために比較する。カバー、高低の液体レベルおよびコーディングは悪いかどうか;

3. 天然水のビンの王冠は高い帽子か低い帽子を備えていることが検出されるとき、コーディングは不完全であるまたは液体レベルは高い拒絶処理および警報プロンプトを与えるまたは低い、システムは拒絶装置に信号を送る。

私達の利点

1. AIのアルゴリズム:安定性が高い、環境および背景の妨害に合わせる;異なった欠陥のサンプルは訓練の後で自動的に識別することができる。
2. Dataization:独立したデータベースは、多数のサンプルを、非よいプロダクトを分析するために救い、歴史を保つ。
3. 複数のオリエンテーション:医学の包装のビンの王冠、びんの口、びんの底のための死んだコーナーのないびんの外の360度の広範囲の内部および。
4. 高精度:検出の正確さは99.5%に達することができる。
5. モジュール化は顧客の実際の必要性に従って、柔軟に検出機能を高めるか、または減らすことができる。
6. 作動すること容易:作動することは容易維持すること容易であり。
7. 安全:医薬品の生産環境に完全に準拠した医学等級材料の製造業。

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

アンホイKeyeの理性的な技術Co.、株式会社

住所:168 Tangkouの道、Taohuaの工業団地、合肥市、アンホイ
Tel:+86 186 5518 0887 （ジェームス）/+86 173 5515 4206 （Amy）
電子メール:clerk-zyl@keyetech.com

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