Máquina de inspección visual para el moldeado de celulosa de placas redondas

Normas de inspección

Aplicación de la cámara

1. Detección del área delantera: el reverso del material que entra en la bandeja está hacia arriba y está suspendido en el aire por la correa de presión negativa.Un conjunto de cámaras industriales se dispone directamente debajo de la bandeja, y el uso de una fuente de luz visual se utiliza para recopilar imágenes del área frontal para su procesamiento.
2. Detección de la zona trasera: una vez detectada la zona delantera, la paleta cae sobre la cinta trasera suavemente, y el lado trasero sigue mirando hacia arriba.Un conjunto de cámaras industriales se coloca directamente sobre el palet, y con el uso de una fuente de luz visual, se recoge la imagen de la zona reversa para su procesamiento.
3. Detección de la zona del bisel: el reverso del palet está orientado hacia arriba, y 4 conjuntos de cámaras industriales están dispuestas en un círculo sobre el palet,que se utilizan en combinación con la fuente de luz visual para recoger imágenes de la zona cónica para su procesamiento

Parámetros de configuración

Ventajas del algoritmo de IA

• Precisión de los resultados: en comparación con los algoritmos de visión tradicionales, la estabilidad de los algoritmos de aprendizaje profundo se ha mejorado en gran medida.y puede adaptarse a perturbaciones generales en el medio ambiente y el fondoAl mismo tiempo, la precisión del algoritmo también es superior a la de los algoritmos tradicionales de visión.
• Versatilidad del algoritmo: para diferentes defectos, solo se necesita recoger un pequeño número de muestras de defectos.El algoritmo adoptado es un marco de algoritmo unificado;
• Rápido desarrollo: como no es necesario desarrollar algoritmos para diferentes defectos, todo el ciclo de desarrollo se acorta en gran medida,y los proyectos de defectos visuales generales sólo necesitan 2-3 horas para ponerse en línea para la prueba;
• Confiabilidad ambiental: debido a la garantía de la potencia de cálculo de la GPU, todo el sistema puede funcionar en un entorno de alta temperatura durante mucho tiempo con un margen de potencia de cálculo suficiente.

Ventajas de la plataforma en la nube de big data

• El modelo tiene una amplia aplicabilidad: al distinguir si existe o no una plantilla, puede cubrir básicamente los requisitos de detección de defectos de superficie,y nuevos modelos de defectos se pueden añadir arbitrariamente;
• La robustez del modelo es buena: mediante el ajuste de la consistencia de la señal del sistema, se garantiza básicamente que no haya necesidad de ajustes precisos en el sitio,y puede funcionar normalmente cuando se conecta;
• Se requieren menos muestras de formación: en el caso de que no se pueda obtener un gran número de muestras de defectos,la síntesis automática de muestras puede utilizarse para satisfacer las necesidades de aprendizaje profundo con muestras de entrenamiento de gran volumen de datos;
• Velocidad rápida de razonamiento del modelo: Controlar el costo de la implementación del modelo y proporcionar a los clientes una plataforma de implementación rentable tanto como sea posible con la premisa de satisfacer las necesidades.