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厚板ボード用木質廃材外観検査機
システムの特徴
| 1. AI アルゴリズム: 安定性が高く、環境や背景の乱れに適応します。トレーニング後にさまざまな欠陥サンプルを自動的に識別できます |
| 2. データ化: 独立したデータベース、複数のサンプルの保存、不良品の分析、および履歴の保持 |
| 3.多方向性：サンプルの内側と外側を360°包括的に |
| 4.高精度：検出精度が高くなる可能性があります |
| 5.モジュール化、顧客の実際のニーズに応じて検出機能を柔軟に増減できます |
| 6.操作が簡単：操作が簡単で、メンテナンスが簡単です |
| 7.安全性：医療用品の生産環境に完全に準拠した医療グレードの材料製造 |
検査原理
国家基準では、木材の欠陥を節、変色、腐敗、害虫、亀裂、幹の形状欠陥、木材の構造上の欠陥、傷、木材加工の欠陥および変形の 10 のカテゴリに分類し、ボードの欠陥には主に節、腐敗、亀裂、革のジャケットが含まれます。害虫、加工不良。
デジタル画像処理技術を用いてシート表面の欠陥を検出する原理は、CCDカメラを使用してリアルタイムでシート表面を機械的に撮影することです。評価されます。
検査内容
デジタル画像処理技術に基づく基板表面欠陥検出システムは、光源、CCDカメラ、画像取得カード、PC、および出力デバイスで構成されています。コンピュータに接続されたCCDカメラが木材表面の画像を撮影し、木材表面の特徴を画像信号に変換します。
ピクセル分布と明るさなどの情報に従って、画像取得カードを介してコンピューターに送信され、コンピューターは特別な処理ソフトウェアを使用して収集された画像を保存および処理し、ラプラシアン演算子とメディアンフィルターを使用して分析します木のイメージ。エッジ強調、スムージング。
表面欠陥の検出と処理:
特徴抽出は、木材欠陥検出システムの認識率に直接影響します。通常、二次ピークは欠陥位置ですが、これは絶対的なものではありません。ヒストグラム曲線にピークが 1 つしかない場合は、通常の木の写真である可能性があります。
実験統計の後、二次波ピーク値の値が主波ピーク値の 1/10 より大きい場合、二次波ピークは欠陥の色を表し、欠陥検出の最初のステップが実現されます。つまり、画像は、不良品と良品の 2 つのカテゴリに分類されます。
KEYE TECHの検出技術とは、人間の目の代わりに画像センサーを使用し、表面の欠陥、欠陥、および欠陥情報の統計を100％正確に検出し、分類と分析、生産プロセス管理の最適化、製品の分類、認定製品の分類、および不適格な製品、顧客の信頼と満足度を向上させます。
加工工程
