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検出の性能は次の通りある:
| プロダクト モデル | カメラの数 | テストの規模 | 検出の内容および正確さ | 検出の正確さ | 検出の速度 |
| KVIS-MG-CC04 | 4sets | 手袋A/Bの側面 | 汚点、外交問題、オイル汚れ> 0.2mm | 99% | マッチの現地の生産の速度 |
| 穴≥1mm | 99% | ||||
| 断絶された指、半型の形成の逃すカールの大きい引き裂くこと | 99% | ||||
| 黄斑の、燃やされた材料≥0.2mm | 99% |
点検主義
近年、顧客の生活環境の改善および家計工業の開発と、世帯の手袋のための要求はより高く、より高くなった。手に対する手袋の保護効果は非常に重要である。従って、手袋の表面質のための条件はより高く、より高くなった。ますますオイル汚れ、汚点、不純物、損傷および他の欠陥についての不平がある。
手袋が直接オンラインで包まれなくても、多数の手作業による検査の使用はまだ基本的にこの問題を解決できない。上記の状態に基づいて、私達の会社は手袋のためのオンライン視覚検査システムを開発した。これは人造の検出の手袋の主観的な問題を突破し、手袋のオンライン フル オートマチックの検出そして取り外しを実現する。それにより質を改善し、顧客の不平を減らし、および効率を高める。
このシステムは生産ラインの2つのチャネルの手袋の前部の、写真を撮り、リアルタイムのそれらを表示するのに4台の高精細度の産業カメラを使用する。システムは自動的に急速な判断学ぶのに、深い学習AIの技術を実時間検出、実時間取り外しおよび他の機能を達成するために手袋の表面欠陥の特徴を、使用する。システムに高い検出の正確さ、逃された検出および低い偽の検出率の特徴がある。ソフトウェアによっては統計量と来、生産ラインの操作の映像の貯蔵機能、実時間監視、および生産ライン問題の時機を得た検出が逃走する。
Adoptイメージの動きの手袋の指、やしおよび袖口の万能の点検を実現し、不良品を識別し、自動拒絶を実現するために目視検差の技術を進めた。
技術的な変数:
装置の検出の欠陥の例:
プロダクトは試験装置を通り、肉体労働が完全にない場合もある下流の包装プロセスに参加し、二次汚染を避け、プロダクトの質を保障する。
