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製品の概要
機械学習はアルゴリズムの使用を人間のようなデータからの情報を掘ることをコンピュータが可能にする示す。機械学習のサブセットとして深い学習は、他の学習方法よりより多くの変数そして複雑なモデルを使用する。データのモデルの理解をより深くおよびよりスマートにする。計算機視覚では、pre-trainedイメージの分類ネットワークは通常目的の検出および細分化ネットワークの特徴抽出の前部分として使用される。これらのpre-trainedネットワークを使用して助け短い時間の高性能を実現するために前部終りが頻繁におよび全体のモデルの訓練を楽にすることができるように。KEYE TECHはコンデンサーの出現の点検工業に外装の点検工業の適用経験を統合する。そしてはじめてコンデンサーの出現の点検工業の深い学習アルゴリズムをもたらすため。アルゴリズムは全面的な構造を造るのに人間の数学知識およびコンピュータ アルゴリズムを使用し多数のシミュレーションの訓練のために高性能コンピュータを使用し、そして次に変数を調節するために多量の訓練データを結合しそして最終的にコンデンサーの出現の認識を実現する。
点検主義:
材料は振動版、線形振動および非破壊的な運搬によって整理され、キャパシタンスはおよび特定の点検場所に移る看護兵固定してありそれから産業カメラによって捕獲される高ピクセル サンプル イメージは画像処理ソフトウェアに移る。システムは分析した、処理する後、よく、不良品を判断し、不良品を除去するために対応する空気の部品を制御しそして最終的に修飾されたプロダクトを集める。
点検細部:
点検機械はプロダクト出現の欠陥のための全方向性の目視検差を遂行するために14組の高ピクセル産業カメラおよび高性能ストロボの光源を採用する。点検速度は400-600部分/min.である。装置は全天候用操作の7*24時間を実現自動的にオンラインである場合もある。標準以下プロダクトを除去しなさい。
点検装置の全セットは機械の、視覚電子ハードウェアおよび検査システムソフトウェアを含んでいる。装置の入口そして出口は現地操作を促進するために位置をつなぐために予約である。
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装置変数 |
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| 名前 | 電気分解コンデンサーの出現の点検機械 | モデル | KVIS-DR |
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次元（mm） L*W*H |
2590* 800*1850 （長さは振動版システムが含まれていない） | 電圧 | AC220/50HZ |
| 力 | 3KW | 圧力 | 0.4-0.7Mpa |
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方法の運搬 |
与える振動版非破壊的な運搬 | 点検方法 | オンライン実時間inspetection |
| カメラのタイプ |
高速産業カメラ |
カメラの数 |
14組のカメラ |
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アルゴリズム |
深い学習 |
多用性があるプロダクト サイズ |
Φ8-10,12,13 |
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速度 |
400~600/min |
点検規模 |
悪い出現、悪いサイズ、混合された指定、等。 |
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拒絶方法 |
高速自動拒絶 |
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私達の利点
