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メカニカル・オートメーションの生産のガラス瓶の欠陥の検査システム
システム特徴
| 1. AIのアルゴリズム: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. 複数の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. 高精度:検出の正確さは高い場合もある |
| 5. モジュール化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 |
| 6. 作動すること容易:作動することは容易維持すること容易であり、 |
| 7. 安全: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 |
目視検差
ガラス ビンは食糧、薬、飲料および他のプロダクト包装で広く利用されている。従来のガラス ビンの検出方法（手動検出）に低効率および高い労働の強度のような問題がある。その検出の正確さは外的な要因によって容易に影響され、検出の結果の信頼性は高くない。
産業オートメーションの開発によって、生産ラインの速度は増加し続け手作業による検査はもはや速度の条件を満たすことができない。近年、マシン ビジョンの技術は急速に成長し、さまざまなプロダクト、ガラス ビンのオンライン点検のために使用された
欠陥の検出は目視検差の多くの典型的な適用の1つである。
点検主義
マシン ビジョンの技術に基づくガラス ビンの欠陥の検出は機械視覚システムの助けによって主に光学技術、電子技術、画像処理の技術、メカニカル・オートメーションの技術および計算機制御の技術を含む人間の目の検出機能を実現する。
マシン ビジョンの技術に基づくガラス ビンの欠陥の検出はマシン ビジョンの検出ソフトウェアの助けによって産業カメラによって、特定のレポート情報を発生させるために検出の結果を分析するために集められる処理し、分析することイメージを測定されるべき目的の工程そして動きを制御するのに結果を使用する。
点検細部
ガラス ビンの欠陥の点検機械の主要な検出機能は次のとおりである:
