máquina de inspección por visión

Con la rápida implementación de la tecnología de inteligencia artificial y el desarrollo continuo de la industria de los robots inteligentes, máquinas de inspección visual están desatando una vitalidad aún más fuerte. La estructura típica de equipo de inspección visual El diseño consta principalmente de cinco partes, a saber: iluminación, lentes, cámara, adquisición de imágenes y unidades de hardware informático. ¿Qué es la inspección visual?Sistema de inspección visual se refiere al uso de productos de visión artificial (es decir, dispositivos de captura de imágenes, divididos en CMOS y CCD) para convertir el objetivo capturado en una señal de imagen, que se transmite a un sistema de procesamiento de imágenes dedicado y se convierte en una señal digital basada en la distribución de píxeles. brillo, color y otra información; El sistema de imágenes realiza varias operaciones en estas señales para extraer características del objetivo y luego controla las acciones del equipo en el sitio en función de los resultados de la discriminación.  Proceso de personalización del sistema visual.1. Pruebas de softwareEl proceso cíclico de garantizar la corrección de los procesos de software y las relaciones lógicas de aplicación correctas, descubrir vulnerabilidades en el sistema, realizar modificaciones de investigación y desarrollo y verificar pruebas.2. Pruebas de hardwareRealice pruebas de confiabilidad del hardware en el propio hardware (pruebas de envejecimiento, pruebas de compatibilidad, pruebas de tasa de fallas) y el entorno para determinar si el software puede ejecutarse en múltiples entornos de configuración de hardware.3. Prueba de depuración conjuntaPruebe la función de depuración conjunta de software y hardware para verificar la exactitud de la lógica de comunicación de señales eléctricas y de software, la fuente de luz, la cámara y otras funciones de activación de hardware como fotografía y escaneo, así como las estadísticas de los resultados de detección.4. Prueba de modelo Centrarse en las pruebas funcionales, las pruebas de rendimiento, la evaluación de los indicadores del modelo y el análisis de los resultados de los indicadores del modelo.  ¿Cómo realizar pruebas del sistema de inspección visual?Requerimientos del clienteTipo de aplicación: comprenda de manera precisa y detallada los cambios en los estándares de prueba de productos, las dimensiones externas y otros factores que afectan las pruebas, y evalúe preliminarmente si pueden cumplir con los requisitos.Requisitos de etapa: demandas de los clientes sobre eficiencia de inspección visual, cuantificando el tiempo requerido para los pasos de inspección visual.Requisito de precisión: controlar la precisión de la detección de defectos del producto.Espacio de instalación: Confirme si existen restricciones en la instalación de equipos visuales en el entorno del sitio. Cdiseño conceptualAnálisis de requisitos: Organice los requisitos clave del cliente y analice su viabilidad.Diseño de hardware: Selección de plataforma del sistema visual, cámara, lente y fuente de luz.Diseño de software: utilice software visual de terceros o desarrolle software de procesamiento visual de forma independiente.Verificación de viabilidad: configure entornos de software y hardware, personalice las interfaces de interacción persona-computadora y realice pruebas preliminares para determinar si pueden satisfacer las necesidades del cliente. Implementación de algoritmosDesarrollo de plataforma en la nube: recopile imágenes de muestra de defectos de productos, cargue y almacene imágenes, seleccione imágenes, anote, cargue, entrene, pruebe, optimice y aplique. 

Detección de defectos de apariencia del cuerpo de la botellaEl inspección de defectos de apariencia de la botella El cuerpo es un problema común en la producción diaria. Para los fabricantes de industrias como la farmacéutica, productos lácteos, bebidas alcohólicas, condimentos y productos químicos de uso diario, debido a la creciente demanda de refinamiento, calidad y producción continua en lotes del empaque de los productos, el mercado ha impuesto estándares más altos para las pruebas de calidad de las fábricas de botellas. . La aparición de máquinas de inspección por visión artificial basadas en algoritmos de inteligencia artificial se ha convertido en una nueva herramienta para ayudar a las empresas a lograr una producción eficiente. Solución de inspección de defectos de visión del cuerpo de la botellaBasado en la teoría de la visión por computadora y el reconocimiento de patrones, y equipado con la unidad informática de borde AI desarrollada por KeyeTech, cumple plenamente con el soporte de potencia informática bajo los requisitos de alta definición y alta velocidad. Tiene las ventajas de una alta potencia informática, alta estabilidad y bajo consumo de energía, y optimiza el problema de la distribución de la potencia informática en el procesamiento colaborativo de múltiples cámaras. Plataforma de software y hardware(1) Cámara industrial CCD/CMOS de alta precisión de desarrollo propio (cámara+lente)(2) Fuentes de luz de superficie, fuentes de luz circulares y otras fuentes de luz LED de desarrollo propio(3) Modo de aprendizaje semisupervisado(4) Unidad informática de borde de IA de desarrollo propio, una plataforma informática integrada de alto rendimiento para escenarios industriales(5) Creación independiente de una plataforma de formación en la nube de IA  Contenidos de detecciónDefectos de la botella: puntos negros, diferencia de color, impurezas, hilos, anillos de elevación, muescas, residuos, rebabas, burbujas, agujeros, espesor desigual, deformación, tamaño, código de pulverización, marca registrada, número de molde, etc. Material de la botella: PET, PE, PP, HDPE, PC, etc. Amplias aplicacionesKeye Tech Tecnología de inspección visual de defectos por IA Se utiliza ampliamente en industrias como la farmacéutica, productos lácteos, condimentos, bebidas alcohólicas y productos químicos de uso diario.Ventajas de la soluciónAlta eficienciaLa unidad informática de borde de IA de desarrollo propio tiene una velocidad más rápida, un menor consumo de energía, una mayor capacidad de computación continua, sin fallas de energía a altas temperaturas y un funcionamiento estable. Alta integraciónAl integrar luz, maquinaria, electrónica, informática y software, hemos creado una plataforma de inteligencia artificial con mayor integración, computación más rápida y capacidades de procesamiento más sólidas. Fuerte compatibilidad de datosEl modo de aprendizaje semisupervisado resuelve eficazmente el problema de las muestras de datos pequeñas y el etiquetado difícil. Alta flexibilidadAdmite un cambio rápido de escenarios de detección Fácil de operar3 minutos para comenzar, con soporte de operación y mantenimiento remoto 7x24 horas.