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クラウン・キャップ・ロック検知システム 線形配列カメラ検査
検査の詳細
| モデル | カメラの数 | 検査範囲 | 検査 | 検査精度 | 精度 | 容量 |
|
KVIS -SC11 |
1pcs | 内側 | 汚染 | ≥0.25mm | 99% | 400個分に |
| 変形 | ≥2.0mm | 99% | ||||
| 1pcs | 内側 |
穴番号の読み取り (空洞番号には遮断や干渉がないし,番号の間には間隔がある) |
- | 99.99% | ||
| 1pcs | 上部エリア | 汚染 | ≥0.25mm | 99% | ||
|
色の違い (灰色の値の差は40より大きい) |
- | 99% | ||||
| 4個 | 外部エリア | 汚染 | ≥0.25mm | 99% | ||
| 欠けているコンポーネント | ≥1.0mm | 99% | ||||
| 唇の欠陥 | ≥1.0mm | 99% | ||||
| ハンジャーと関節の欠陥 (明らかに骨折し,上昇した部分と表面の角が45°以上) | ≥2.0mm | 99% | ||||
| リング切断のギャップは大きすぎる,変形 | ≥1.0mm | 99% | ||||
| 密封要素 | ≥1.0mm | 99% | ||||
| 4個 | 内壁側面積 | 汚染 | ≥0.25mm | 99% | ||
|
損傷した引口水槽 |
≥1.0mm | 99% |
検査の原則
製造プロセスにおけるキャップの品質を確保するために,欠陥検出は不可欠です.しかし,手動検出の限界により,検出結果は不正確です.検出効率が向上するのは困難です検知には機械の視覚が必要で,その精度は人間の目の検知率をはるかに上回る.同時に,検査者の主観的要因は排除できる.信頼性が高くなりますしたがって,人間の眼の検出を機械の視覚検出で置き換えることは,将来の開発における避けられない傾向になります.
瓶蓋の欠陥検出要件
主な検査項目は,ボトル蓋の破裂検出,ボトル蓋の高さの検出,ボトル口の欠陥の視覚検査,液体のレベル検出,ボトルラベル検出です.伝統的なヒト眼検査と比較してマシンビジョンの検査は,高精度,高効率,良質な継続性,検査および報告生成の利点があります.
欠陥解決法
キー技術AI画像視覚検査, 製品特性,顧客の検査ニーズに応じて, パーソナライズされた検査ソリューションを作ります.検知前にボトルキャップサンプルのための最適化されたモデルを訓練単一照明によって,産業用カメラが画像を撮影し,その外観を識別します.ソフトウェアシステムがそれを分類し 決定します.
試験対象のボトル蓋が蓋の分類機を通って検出領域に入ると,光源とカメラが起動して写真を撮り,識別します.訓練されたモデルに従ってボトル蓋を分類し 決定します合格商品はOKと表示され,カウントされ,缶詰に入れます.
私たちの利点
