自治机器视觉(lamv)是一种新的质量保证方法,设计为自动多,但是自主,从确定理想数量的样本学习的系统需要一个项目的特点。gydF4y2Ba
可靠的质量与自治机器视觉检查塑料gydF4y2Ba
Yonatan凯悦,CTO |gydF4y2BaInspektogydF4y2Ba
对于传统的机器视觉解决方案,检查闪亮的表面可以挑战由于反射表面上,扭曲图像和导致不准确的缺陷检测。因为这个问题是常见的塑料,它经常gydF4y2Ba防止塑料制造商使用自动化质量保证(QA)的方法。Yonatan凯悦,首席技术官gydF4y2BaInspektogydF4y2Ba,讨论了自动机器视觉系统如何帮助。gydF4y2Ba
机器视觉系统的支柱质量保证和常用检查所有塑料加工方法的结果,包括注塑、旋转成型、挤压、压缩等等。这些系统可以识别产品制造缺陷使用相机从不同的角度分析产品。处理的数据集成软件,检测有缺陷的产品,然后删除手动或自动生产线。gydF4y2Ba
然而,有几个缺点使用传统的机器视觉系统检查塑料。一个常见的问题是高度反光的表面的检查。光反射创建一个被某些视觉干扰系统的相机的物理特性检查部分。系统可能会反过来把这些特性划分为缺陷,产生错误的拒绝。同样,检查产品的倒影也会导致某些地区出现隐藏,从而防止检查。这意味着塑料包装或其他时尚物品,系统无法应付反思可以是一个严重的疼痛。gydF4y2Ba
除此之外,这一事实相同的生产线可以创建条目的不同颜色和形状是有问题的对传统机器视觉解决方案,只能检查一个产品。这是特别常见的塑料注塑,模具通常是制造各种各样的产品所取代。gydF4y2Ba
为了解决这个问题,工作人员需要执行质量保证,单独或与机器视觉系统,一丝不苟地检查每个产品,拒绝错误的。这个过程可以详尽的和重复的人类,导致错误。有缺陷的产品可以发送到公司和拒绝进一步,造成物流链的中断和放大浪费。gydF4y2Ba
自治机器视觉gydF4y2Ba
自治机器视觉(lamv)是一种新的质量保证方法,设计为自动多,但自主,从系统确定的理想数量的样品需要学习一个项目的特点,自动调整相机和照明设置来获得最好的图像产品的检查。系统的自动算法优化相机和照明设置采取最好的图像对象的检查,然后检测和定位对象没有任何操作符的输入。gydF4y2Ba
唯一lamv系统目前市场上,INSPEKTO S70,刚刚推出市场上新的和改进的设置,让它清晰和信息最闪的物体的图像,这样他们可以可靠地检查。S70 Gen.2配备5000 k led控制脉冲宽度调制和安排在几个不同的领域。这允许系统自动控制照明的方向和需要几个图像不同光照方向和强度。然后融合的图像创建一个单一reflection-less HDR图像。此专利技术使系统检验的理想高度反光的塑料。创新的照明系统是为了避免人眼看不到任何闪烁或光线变化,所以附近的工人不会被突如其来的光线变化。gydF4y2Ba
lamv系统灵活,适用于一个巨大的各种各样的用例,它们还可以允许多个产品在生产线上检查在同一位置,与传统系统的能力。这使得它们非常适合应用程序在同一生产线生产各种物品,如在塑料注塑。gydF4y2Ba
自治机器视觉的人工智能gydF4y2Ba
Inspekto系统的核心是三个独立和协作的基于AI引擎驾驶专用光电系统,技术自主机器视觉AI (AMV-AI)。第一引擎负责调整光电系统的操作参数在实时采取明确的和高度信息的图像对象检查即使在不断变化的环境条件。第二个是检测和校准AI模块,系统可以识别的部分它看到的直播视频摄像头和识别的最佳时刻获取图像执行最后一次任务,检查。最后,检查AI引擎检查部分通过比较它与示例图像温习中设置gydF4y2Ba,而不涉及任何专家或AI-training过程。gydF4y2Ba
由于系统是非常划算的,制造商可以选择实现不只一个,但一些沿着生产线检查系统,确保总质量保证塑料制品和优化生产。这意味着可以早期发现缺陷,而不是结束的时候,所以有缺陷的产品进一步的资源被浪费,可以删除之前完成它们。质量随着时间的推移,这种方法使植物能够显著减少生产废料以及节省的能量,否则用于产生有缺陷的项目。gydF4y2Ba
自治机器视觉还允许生产工厂以减少停机时间。安装一个传统机器视觉系统及其所需的软件可能需要几周甚至几个月。lamv系统可以设置只有45分钟,平均需要20到30好(好)样例项目和nokia(缺陷)。gydF4y2Ba
不需要编程、培训或创建规则和收集系统训练叛逃部分这些看起来如何。此外,lamv系统继续改善随着时间的推移,通过收集大量的数据产品检查。gydF4y2Ba
使用的易用性和成本效益lamv检查塑料制品就会成为一种动力制造商实现最先进的技术来避免浪费材料,有助于提高制造业的可持续发展。gydF4y2Ba
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