KI für das Leben
 
|
| Herkunftsort: | Porzellan |
| Markenname: | KEYE |
| Zertifizierung: | NO |
| Modellnummer: | KVIS-B |
| Min Bestellmenge: | 1 Satz |
|---|---|
| Preis: | negotiable |
| Verpackung Informationen: | Räucherung-freies Holz |
| Lieferzeit: | 4 bis 6 Wochen |
| Zahlungsbedingungen: | L/C, T/T |
| Versorgungsmaterial-Fähigkeit: | 1 eingestellt pro 4 Wochen |
| Name: | Erkennung von Opaque-Flaschenfehlern | Farbe: | Grau |
|---|---|---|---|
| Material: | SS 304 | Struktur: | Stabil |
| Macht: | Elektrisch | Spannung: | Anpassung an nationale Standards |
| Zahlung: | L/C, T/T, Paypal | Verpackung: | Hölzernes Paket |
| Hervorheben: | Undurchsichtiges Flaschen-Kontrollsystem,Lineare Kameras füllen Kontrollsystem ab,Seitenwand-Flaschen-Kontrollsystem |
||
Außenseitenwand Inspektion Opaque Flaschen Defekte Erkennung In Linearkameras
Produkthintergrund
Bei der Brauerei gibt es viele Faktoren, die die Produktqualität beeinflussen, wie z. B. die Rohstoffqualität, das Handwerk, die Brautechnologie usw.Flaschenfehler und Schmutz (Flaschenöffnung), Flaschenkörper und Flaschenboden) sind ebenfalls ein Schlüsselfaktor für die Qualität von Bier.und die nicht qualifizierten Erzeugnisse müssen vor der Bierfüllung abgewiesen werdenDie meisten Brauereien in meinem Land verwenden zurzeit noch eine manuelle Qualitätsprüfung leerer Bierflaschen, die ineffizient, langsam und arbeitsintensiv ist.
Maschinelle Bildverarbeitung eignet sich sehr gut für Messungen, Inspektionen und Identifizierungen im Massenproduktionsprozess.und die Anwendung von Linear-Array-CCD in kontinuierlicher und Scanning Online-Messung ist sehr vorteilhaftDie Verwendung von Machine Vision Detection Methode kann die Produktionseffizienz und die Produktionsautomatisierung erheblich verbessern, und Machine Vision ist leicht, Informationsintegration zu erreichen,die die Produktqualität und die Produktionseffizienz erheblich verbessern könnenDaher, für die sehr sich wiederholende Arbeit der Bierflaschenerkennung,Es ist von großer Bedeutung, in der Praxis ein Set von Bierflaschenentdeckungsgeräten zu entwickeln, um automatische Entdeckung leerer Flaschen durch Anwendung der Theorie des maschinellen Sehens zu realisieren..
Kontrollprinzip
Maschinelles Sehen bedeutet, Maschinen anstelle menschlicher Augen zu messen und zu beurteilen.Das Bildverarbeitungssystem bezieht sich auf die Umwandlung des erfassten Ziels in ein Bildsignal durch ein Bildverarbeitungssystem (d. h., Bildfanggerät, aufgeteilt in CMOS und CCD), und überträgt es an ein eigenes Bildverarbeitungssystem.Das Bildsystem führt verschiedene Operationen an diesen Signalen durch, um die Merkmale des Ziels zu ermitteln, und kontrolliert anschließend die Vor-Ort-Einrichtungen nach den Ergebnissen der Diskriminierung.
Systemmerkmale
1) Das Material ist Glas, was für viele herkömmliche Detektionstechnologien ein schwieriges Problem darstellt;
2) Die Erkennung leerer Bierflaschen setzt auf Echtzeit und Online, um die vollständige Kontrolle des Prozesses zu gewährleisten und die Produktionseffizienz und die Produktqualifizierungsrate zu verbessern.Die Produktionsgeschwindigkeit vieler Bierproduktionslinien beträgt mehr als 36,000 Flaschen/Stunde, was durch viele herkömmliche Prüfmethoden nicht erreicht werden kann;
3 Die Form der leeren Flasche ist komplex, was für die Kontaktaufnahme nicht geeignet ist.und die berührungslose Methode ist ein Problem, das nicht durch traditionelle Detektionstechnologie gelöst werden kann.
Gemäß den Merkmalen und Anforderungen der Erkennung leerer Bierflaschen erfolgt die Erkennung in der Praxis hauptsächlich in vier Aspekten.
Die Erkennungsverbindungen und die Erkennungsinhalte sind kurz wie folgt aufgeführt:
1. Bottelmundkontrolle: Bottelmundverschlussoberflächenkontrolle, Fadenkontrolle
2- Feststellung der Flaschenwand: Feststellung der Verunreinigung der inneren und äußeren Oberfläche, Abnutzungserkennung, Feststellung der Verpackungskennzeichnung
3. Flaschenbodenerkennung: Schmutz am Flaschenboden, Risse
4- Nachweis von Restflüssigkeit in der Flasche: Restleche, Restöl, Restwasser
Nachweisdetails&Umweltanforderungen
| Modell | Nummer der Kamera | Erfassungsbereich | Nachweisinhalt | Genauigkeit der Erkennung | Detektionsgenauigkeit | Erkennungsgeschwindigkeit |
| KVIS-C -SC11 | 1 Satz | Flaschenmaul | Schwarze Flecken, Flecken, Überschneidungen, Schürfen, Materialmangel 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 Erkennungsfunktion 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
Ansprechpartner: Ms. Amy Zheng
Telefon: +86 17355154206/+86 186 5518 0887
