Add to Cart
装置の特徴:
| 1.AI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.Multiオリエンテーション:サンプルの中でそしての外で広範囲360 ° |
| 4.High精密:検出の正確さは高い場合もある |
| 5.Modularization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 |
| 作動するべき6.Easy:作動することは容易維持すること容易であり、 |
| 7.Safety: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 |
食糧および薬の企業、ペーパーの包装材料の主要な形態が生命使用ののためのまた産業分野のだけでなく、不可欠な原料になったように。生産技術および場所の環境のの影響によるペーパー生産の過程においてペーパーの表面のカ、穴、汚点、ラインおよび折目のような欠陥をもたらすことは容易である。これらの欠陥はだけでなく、ペーパー プロダクトの出現に影響を与えるが、もっと重大に、欠陥はペーパーの性能を減らす。
現代工業生産に工業生産の高速の、高リゾリューションおよび非破壊的な検出の現代条件を満たすことからペーパー表面の質のためのより高い条件が、手動視覚資料のような従来の検出方法あったずっとある。Keyeの技術は従来の人工眼の点検と比較されたペーパー表面の視覚検査システムを進水させたり速く、信頼できるおよび正確の利点がある。
適用規模:
[働く主義]
生産ラインがランニングにあるとき、明るいLEDの線形光源は伝達の原則によってプロダクト表面で照らされる（反射の検出の主義を使用して厚いペーパー、より高い表面欠陥の検出の角度の条件のために）。生産ラインでセットアップされる線形配列のカメラはリアルタイムに同期的にスキャンされる。同時に、カメラによって集められるペーパー欠陥のイメージはKVSの画像処理の単位によってsegmsed、処理される。
不完全なイメージおよび正常な製品イメージのAIの人工知能のアルゴリズムのグレースケール間の明らかな相違が原因でシステムが正確に見つけ、欠陥を見つけ、欠陥を効果的に判断し、分類することを可能にするのに使用されている。
[共通の欠陥のイメージ]
