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設備の一般的状態:
ボトル検査システムには機械的な輸送,AIビジョンハードウェア機器,高性能GPU処理プラットフォームが含まれています.検査機器の入口と出口は,ボトルの欠陥検出を実現するために現場のコンベヤーラインと統合することができます機械の接続高度とワークショップの配置を,両者が事前に決定する必要があります.両者の実施のための基礎として,付属した説明を使用.
検出プロセス中に,特定の検出項目のデータの臨界変動状態が判断に影響を与え,製品の誤検出の確率が一定になる可能性があります.実際の状況ではシステムソフトウェアのパラメータ設定は実際の結果を達成するために調整できます.
設備の概要
ブラックスポット,汚れ,毛,不純物 (色違い) は,ブラックスポット検出指数に従って分析され処理されます.この項目の灰色値のコントラスト差値は40以上です.透明な油の汚れや明るい黒い斑点があり,灰色のコントラスト差値が40未満である場合,検出効果が達成できない.
製品構造の特徴がより複雑である場合,実際の検査アプリケーションでは,特定の検出盲目ゾーン (糸とリングの下のエリアなど) が存在します.) は,平面レンズ画像構造の重なる領域に画像収集が効果的に検出できない可能性があります.
検出性能:
計算機能が実現でき,計算精度は99.9%です.
設備の定期的な保守と清掃が必要です (コンベアベルト清掃,カメラ清掃など).
上記テストコンテンツに含まれるすべての欠陥製品または欠陥製品画像を提供することが必要です.実際のサンプルに従ってテスト基準を満たします.
| ポイント | 量 | 単位 |
| カメラ2300(000ピクセル) | 7 | パーツ |
| カメラのレンズ | 7 | パーツ |
| 周波数フラッシュ源 | 3 | セット |
| 光センサー | 2 |
2人 |
| エジェクター | 1 | パーツ |
| 電源 | 3 | パーツ |
| サーキットのトリガープレート | 1 | パーツ |
| 産業用コンピュータ | 1 |
セット |
| タッチスクリーン | 1 |
セット |
