パルプモールドバガス丸皿用AI外観検査機
モデル番号:KY-PL
原産地:中国
最低順序量:1セット
支払の言葉:L/C、T/T
供給能力:年間1500セット
配達時間:8から10週
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Hefei Anhui China
住所：
チェンアン道路56号,バヤン科学技術公園,ハイテクゾーン,河北市,安?? 省,中国,230088
サプライヤーの最後のログイン時間:
内 28 時間
製品詳細
会社概要
製品詳細
パルプモールドバガス丸皿用AI外観検査機
| システム動作パラメータ | |||
| 寸法 | 設計図面を参照 詳細については | 電源と周波数 | ローカル規格 |
| 総電力 | 5kw～7kw | 空気圧 | 0.4～0.8MPa |
| 動作温度 | -20℃～60℃ | 動作湿度 | 相対湿度50%以下 |
検査基準
| 項目 | カメラ | 位置 | 検査 | 精度 | 精度 | 速度 |
| KVIS | 1 | ボトル口 | 黒点、汚れ、サイズ、バリ、フラッシュ、穴、ラベル位置 | >0.5mm | 99% | 60個/分 |
| 4 | ボトルの上部 | >0.5mm | ||||
| 4 | ボトルの下部 | >0.5mm | ||||
| 1 | 底面 | >0.5mm |
カメラの適用
- 前面領域検出：トレイ上の搬入物の裏面が上向きになり、負圧ベルトによって空中に吊り下げられます。1組の産業用カメラがトレイの真下に配置され、可視光源を使用して前面領域の画像を収集して処理します。
- 背面領域検出：前面領域が検出された後、パレットは後部ベルトにスムーズに落下し、裏面は依然として上を向いています。1組の産業用カメラがパレットの真上に配置され、可視光源を使用して背面領域の画像を収集して処理します。
- ベベル領域検出：パレットの裏面が上向きになり、4組の産業用カメラがパレットの上部に円形に配置され、可視光源と組み合わせてベベル領域の画像を収集して処理します
構成パラメータ
| 説明 | モデル | 単位 | 数量 | 備考 |
| 産業用カメラ | KeyeTech | セット | 7 | 中国 |
| レンズ | KeyeTech | セット | 7 | 中国 |
| LED光源 | KeyeTech | セット | 3 | 中国 |
| 光電センサー | SICK | ペア | 1 | ドイツ |
| 電磁弁 | SMC | 個 | 1 | 日本 |
| 産業用電源 | Mean Well | セット | 3 | 中国 |
| メインコントロールボード | KEY-PC-2.1 | 個 | 1 | 中国 |
| AIコンピューティングユニット | KeyeTech EBS-1684X | セット | 2 | 中国 |
| 汚染フィルター | KeyeTech AC30D-02G-A | セット | 1 | 中国 |
| HIDタッチスクリーン | AOC 21インチ | セット | 1 | 中国 |
| AIアルゴリズムシステム | KeyeTech KVS-V16.0 | セット | 1 | 中国 |
| AIクラウドプラットフォーム | KeyeTech | セット | 1 | 中国 |
| ビッグデータサーバー | KeyeTech | セット | 1 | 中国 |
| オペレーティングシステム | Linux | セット | 1 | フィンランド |
AIアルゴリズムの利点
- 結果の精度：従来のビジョンアルゴリズムと比較して、深層学習アルゴリズムの安定性が大幅に向上し、環境や背景の一般的な乱れに対応できます。同時に、アルゴリズムの精度も従来のビジョンアルゴリズムよりも高くなっています。
- アルゴリズムの汎用性：異なる欠陥に対して、少数の欠陥サンプルを収集するだけで済みます。十分なトレーニングの後、異なる欠陥サンプルを自動的に識別できます。採用されているアルゴリズムは、統一されたアルゴリズムフレームワークです。
- 開発のタイムリーさ：異なる欠陥に対してアルゴリズムを開発する必要がないため、開発サイクル全体が大幅に短縮され、一般的なビジュアル欠陥プロジェクトは、テストのためにオンラインになるのに2〜3時間しかかかりません。
- 環境信頼性：GPUの計算能力が保証されているため、システム全体は、十分な計算能力のマージンで、高温環境で長時間動作できます。
ビッグデータクラウドプラットフォームの利点
- モデルの適用範囲が広い：テンプレートの有無を区別することにより、表面欠陥の検出要件を基本的にカバーでき、新しい欠陥モデルを任意に追加できます。
- モデルの堅牢性が優れている：システム信号の一貫性調整により、現場での微調整が基本的に不要になり、オンラインで正常に実行できます。
- 必要なトレーニングサンプルが少ない：多数の欠陥サンプルを取得できない場合、サンプルの自動合成を使用して、大量のデータボリュームトレーニングサンプルを使用した深層学習のニーズを満たすことができます。
- 高速モデル推論速度：モデルの展開コストを制御し、ニーズを満たすことを前提として、可能な限り費用対効果の高い展開プラットフォームを顧客に提供します。
パルプモールドバガス丸皿用AI外観検査機
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