Markthintergrund
In der automatisierten Produktion der modernen Verpackungsindustrie ist es beispielsweise sehr notwendig, zu erkennen, ob das Füllprodukt vor dem Verlassen der Fabrik mit Flüssigkeit gefüllt ist.Die Qualität der Verpackung der Füllflasche beeinflusst unmittelbar oder mittelbar die Qualität der inneren ProdukteDer Prozess ist oft unerlässlich, aber solche wiederholten Arbeiten werden oft manuell ausgeführt, und selbst wenn die Zahl der Mitarbeiter steigt, ist es nicht möglich, die Produkte zu testen.Die Qualitätsprüfungsergebnisse können nicht zu 100% bestanden werdenDas von unserem Unternehmen selbstständig entwickelte und entwickelte automatische Kontrollsystem für die Bildverarbeitung bietet eine Lösung.
Diese Reihe von Online-Fehlererkennungssystemen für Bildverarbeitung kann verwendet werden, um zu erkennen, ob während des Herstellungsprozesses von PET-Flaschen Kappen, hohe Kappen, verzerrte Kappen und verzerrte Sicherheitskappen vorhanden sind.Die Kappen sind deformiert.Nach der Installation ist der Flüssigkeitsgehalt unzureichend, und die Codierung ist schlecht, fehlt und fehlt
Kontrollprinzip
Das System zur Überwachung der Bildverarbeitung bezieht sich auf die Umwandlung des erfassten Ziels in ein Bildsignal durch Bildverarbeitungsprodukte (CMOS und CCD),Übertragung an ein eigenes Bildverarbeitungssystem, und wandelt es nach Informationen wie Pixelverteilung und Helligkeit in ein digitales Signal um.
Das Bildsystem führt verschiedene Operationen an diesen Signalen durch, um die Merkmale des Ziels zu extrahieren, und steuert anschließend die Vor-Ort-Betriebsvorgänge der Ausrüstung entsprechend den Ergebnissen der Diskriminierung.und führt eine visuelle Inspektion durch, Größenmessung, Defekterkennung und Systempositionierung.
Nachweisdetails&Umweltanforderungen
| Modell |
Nummer der Kamera |
Erfassungsbereich |
Nachweisinhalt |
Genauigkeit der Erkennung |
Detektionsgenauigkeit |
Erkennungsgeschwindigkeit |
| KVIS-C -SC11 |
1 Satz |
Flaschenmaul |
Schwarze Flecken, Flecken, Überschneidungen, Schürfen, Mangel an Material usw. |
≥ 0,5 mm |
Qualifiziertes Produkt 99,5% |
160 Stück/min |
| Falscherkennung weniger als 0,5% |
| 1 Satz |
Boden der Flasche |
Schwarze Flecken, Flecken, Fremdstoffe usw. |
≥ 0,5 mm |
Qualifiziertes Produkt 99,5% |
| Falscherkennung weniger als 0,5% |
| 4 Sätze |
Oberfläche der Flasche |
Schwarze Flecken, Flecken, fehlende, usw. |
≥ 0,5 mm |
Qualifiziertes Produkt 99,5% |
| Falscherkennung weniger als 0,5% |
| 4Satz |
Unterer Bereich der Flasche |
Schwarze Flecken, Flecken usw. |
≥ 0,5 mm |
Qualifiziertes Produkt 99,5% |
| Falscherkennung weniger als 0,5% |
| 1 Satz |
Außenboden der Flasche |
Schwarze Flecken, Flecken |
≥ 0,5 mm |
合Qualifiziertes Produkt 99,5% |
| Hohl |
≥ 1 mm |
Qualifiziertes Produkt 99,5%
|
| Betriebsparameter der Anlage |
| Abmessungen |
2.4×1.0×1.8 ((m) |
Leistung und Frequenz |
220V 20A 50HZ |
| Gesamtleistung |
3.5 kW |
Luftdruck |
0.5~0.8MPa Reinigung und Ölfreiheit |
| Betriebstemperatur |
-20 °C bis 60 °C |
Arbeitsfeuchtigkeit |
Unter 50% relative Luftfeuchtigkeit |
| Probendiameter |
10 mm bis 120 mm |
Probehöhe |
20 mm bis 200 mm |
Unsere Vorteile
1.AI-Algorithmus: hohe Stabilität, Anpassung an die Umgebung und Hintergrundstörungen; nach dem Training können verschiedene Defektproben automatisch erkannt werden
2.Datenisierung: Unabhängige Datenbank, Speicherung mehrerer Proben, Analyse von nicht guten Produkten und Speicherung der Historie
3.Multi-Orientierung: 360° umfassend innerhalb und außerhalb der Proben
4.Hohe Präzision: Die Detektionsgenauigkeit kann hoch sein
5.Modularisierung, kann die Detektionsfunktion flexibel entsprechend den tatsächlichen Bedürfnissen des Kunden erhöhen oder verringern
6Einfache Bedienung: Einfache Bedienung und Wartung
7.Sicherheit: Herstellung von medizinischen Materialien, die vollständig mit der Produktionsumgebung für medizinische Vorräte übereinstimmen
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