Automatisierte Aoi Vision System Machine For-Produkte gemacht von den Federn

Automatisierte Aoi Vision System Machine For-Produkte gemacht von den Federn

Inspektions-Prinzip

In der Federklassifikationsindustrie gibt es nicht verhältnismäßig leistungsfähige Maschine und die Ausrüstung, zum von Federgraden zu klassifizieren. Die traditionelle Weise ist, auf manuelle Entdeckung und Klassifikation zu bauen, die niedrige Entdeckungs-Leistungsfähigkeit hat und der Genauigkeit nicht garantieren kann. Um die Leistungsfähigkeit der Feder zu verbessern sortierend, wird die Entdeckungsgenauigkeit verbessert.

Badminton ist eine allgemeine Sportausrüstung. In der Auswahl von Badmintonmaterialien, werden die Badmintonbälle, die von den Entenfedern gemacht werden, von vielen Schulen und von Familien wegen ihrer erschwinglichen Preise bevorzugt. Aber, bevor die Entenfedern in Badminton gemacht werden, muss jede Entenfeder gesäubert werden, geblichen worden, getrocknet und maß. Klassifizieren Sie dann das Entenfederniveau (Niveau 1, 2, 3, 4, 5, 6), Radius, Faltendrucken, Zutat und andere Kategorien und Ortfedern der selben Größe und des Winkels zusammen. Deshalb überschreiten die behandelten Entenfedern durch eine sortierende Maschine mit 26 Sensoren, und der Luftstrom des Förderbandes kann die Federn in die Löcher durchbrennen und klassifiziert dann die Entenfedern entsprechend verschiedenen Entdeckungsanforderungen.

Ausrüstung Overviews&Parameters

Traditionelle Bildverarbeitungsalgorithmen müssen verschiedene Bildverarbeitungsregeln für verschiedene Szenen entwerfen. Mit dem Anstieg der Szenen werden die Bildverarbeitungsregeln mehr und mehr komplex, und die Anerkennungsrate ist niedriger und niedriger. Der tiefe Lernen- Algorithmus, der durch diese Maschine verbessert verwendet wird erheblich, die Genauigkeit der Federklassifikation, indem er viele Beispieldaten ausbildet, die leistungsfähiger als traditionelle Bilderkennungsalgorithmen ist-. Der Algorithmus hat die Funktion der Bestimmung und der Klassifizierung von verschiedenen Arten von Entenfedern, indem er verschiedene Niveaus von Entenfederbildern, ohne den Code zu addieren oder zu ändern, und die Vorlagen ausbildet, wenn er leistungsfähiger die Automatisierung der Entenfederentdeckung verwirklicht.

In der Federklassifikationsindustrie gibt es nicht verhältnismäßig leistungsfähige Maschine und die Ausrüstung, zum von Federgraden zu klassifizieren. Die traditionelle Weise ist, auf manuelle Entdeckung und Klassifikation zu bauen, die niedrige Entdeckungs-Leistungsfähigkeit hat und der Genauigkeit nicht garantieren kann. Um die Leistungsfähigkeit der Feder zu verbessern sortierend und die Entdeckungsgenauigkeit zu verbessern, entwickelte Keyi-Technologie die sortierende Maschine der leistungsfähigen intelligenten Feder. Die Ausrüstung verwendet hauptsächlich die künstliche Intelligenz, die tief lernt, Federspezies, mit hoher Entdeckungs-Leistungsfähigkeit und Präzision zu klassifizieren, die manuelle Entdeckung effektiv ersetzen und die Entdeckungs-Leistungsfähigkeit erheblich verbessern können. Die Ausrüstung nimmt das tiefe Lernen, das erheblich die Genauigkeit der Federklassifikation verbessert, indem es viele Beispieldaten ausbildet, an und ist- leistungsfähiger als traditionelle Bilderkennungsalgorithmen.

Bearbeitungsprozeß