캔디 생산 후 곰팡이에 남아 있는 사탕 잔류를 검사하는 것은 중요한 품질 관리 단계입니다. 전통적인 시각 알고리즘은 번거로운 디버깅과 높은 배포 비용을 특징으로합니다.고해상도 영상화장치, 유연한 통합 기능과 강력한 내장 인공지능 검사 도구, SICK Inspctor8512 스마트 카메라는 안정적인,곰팡이에서 사탕 잔류를 검출하는 정확하고 전문적인 솔루션.
캔디 제조 과정에서 제품 품질, 탈형 효과 및 식품 안전성을 보장하기 위해 곰팡이에서 캔디 잔류 검사가 중요합니다.특별한 곰팡이 구조와 가혹한 생산 라인 조건은 전통적인 시각 알고리즘에 여러 가지 도전을 가져옵니다.:
다양한 형태의 제품 및 곰팡이
복잡한 곰팡이 구조와 다양한 종류의 사탕은 전통적인 알고리즘의 보편성이 떨어집니다. 그들은 다양한 시나리오에 적응하지 못합니다.지루한 디버깅과 높은 적응 비용과 함께.
비슷한 색상과 질감으로 인해 구별성이 낮습니다.
캔디의 색은 낮은 콘트라스트를 가진 곰팡이 재료와 비슷합니다.잔류 사탕을 안정적으로 식별하는 것이 불가능합니다..
장비 통합 및 호환성 부족
여러 산업 통신 프로토콜을 지원해야 하며, 전통적인 기기는 통신 성능이 제한되어 있습니다.복잡한 시스템 구성으로 인해 어렵고 비용이 많이 드는 배포 및 유지보수.
현장에서의 엄격한 신뢰성 요구 사항
검사 결과는 품질 관리와 생산 추적성에 직접 영향을 미칩니다. 작업실 온도, 습도,빛과 다른 환경 요인은 전통적인 솔루션의 안정성을 쉽게 손상시킵니다..
명확한 이미지
인공지능 객체 탐지 도구를 추가하고 곰팡이 표면에 잔류한 과자 잔류를 식별하기 위해 곰팡이의 다른 위치에서 잔류한 과자 샘플로 모델을 미리 훈련합니다.Inspctor8512 스마트 카메라는 Nova 이미지 처리 소프트웨어로 장착되어 있습니다, 사용자가 빠르게 맞춤형 처리 워크플로를 구축할 수 있도록 풍부한 이미지 처리 알고리즘을 통합합니다.
포괄적 인 이미지 처리 알고리즘
과자의 사진이 확인되지 않았습니다.
캔디의 NG 이미지가 검출됐어요
디지털 IO 출력 신호, TCP/IP, PROFINET 및 EtherNet/IP를 포함한 적용 가능한 통신 모드를 통해 PLC 또는 호스트 컴퓨터에 검출 결과를 전송한다.캡처된 이미지는 후속 추적 및 조사를 위해 FTP를 통해 호스트 컴퓨터에 저장 할 수 있습니다..
12 메가 픽셀 고해상도 영상: 12MP 고화질 CMOS 센서와 외부 고성능 조명으로 장착되어, 곰팡이 틈과 가장자리에 잔류 된 과자를 명확하게 캡처합니다.
최소한의 웹 시각적 구성: SICK Nova 플랫폼을 기반으로 웹 인터페이스를 채택합니다. 전문 프로그래밍이 필요하지 않습니다.기술 및 일반 직원이 신속하게 매개 변수를 설정하고 검사 솔루션을 구축 할 수 있도록하는 것.
인공지능 지능 탐지: 인공지능 객체 탐지 도구를 채택합니다. 복잡한 규칙 프로그래밍 없이 샘플 트레이닝을 통해 곰팡이 사탕 잔해를 정확하게 식별합니다.안정적이고 신뢰할 수 있는 검사 성능을 제공합니다..
유연한 광적 적응: 수동 조정 가능한 초점 거리로 표준 C 마운트 렌즈 인터페이스.다양한 외부 렌즈와 조명 모듈과 호환되어 다양한 곰팡이 설치 및 검사 요구 사항을 충족합니다..
쉬운 산업 통합: 듀얼 포트 EtherNet/IP 및 PROFINET을 포함한 주류 산업 버스를 지원합니다. 고속 I/O와 결합하여생산 라인 PLC 및 제어 시스템에 빠르게 연결 할 수 있습니다..
캔디 생산 후 곰팡이에 남아 있는 사탕 잔류를 검사하는 것은 중요한 품질 관리 단계입니다. 전통적인 시각 알고리즘은 번거로운 디버깅과 높은 배포 비용을 특징으로합니다.고해상도 영상화장치, 유연한 통합 기능과 강력한 내장 인공지능 검사 도구, SICK Inspctor8512 스마트 카메라는 안정적인,곰팡이에서 사탕 잔류를 검출하는 정확하고 전문적인 솔루션.
캔디 제조 과정에서 제품 품질, 탈형 효과 및 식품 안전성을 보장하기 위해 곰팡이에서 캔디 잔류 검사가 중요합니다.특별한 곰팡이 구조와 가혹한 생산 라인 조건은 전통적인 시각 알고리즘에 여러 가지 도전을 가져옵니다.:
다양한 형태의 제품 및 곰팡이
복잡한 곰팡이 구조와 다양한 종류의 사탕은 전통적인 알고리즘의 보편성이 떨어집니다. 그들은 다양한 시나리오에 적응하지 못합니다.지루한 디버깅과 높은 적응 비용과 함께.
비슷한 색상과 질감으로 인해 구별성이 낮습니다.
캔디의 색은 낮은 콘트라스트를 가진 곰팡이 재료와 비슷합니다.잔류 사탕을 안정적으로 식별하는 것이 불가능합니다..
장비 통합 및 호환성 부족
여러 산업 통신 프로토콜을 지원해야 하며, 전통적인 기기는 통신 성능이 제한되어 있습니다.복잡한 시스템 구성으로 인해 어렵고 비용이 많이 드는 배포 및 유지보수.
현장에서의 엄격한 신뢰성 요구 사항
검사 결과는 품질 관리와 생산 추적성에 직접 영향을 미칩니다. 작업실 온도, 습도,빛과 다른 환경 요인은 전통적인 솔루션의 안정성을 쉽게 손상시킵니다..
명확한 이미지
인공지능 객체 탐지 도구를 추가하고 곰팡이 표면에 잔류한 과자 잔류를 식별하기 위해 곰팡이의 다른 위치에서 잔류한 과자 샘플로 모델을 미리 훈련합니다.Inspctor8512 스마트 카메라는 Nova 이미지 처리 소프트웨어로 장착되어 있습니다, 사용자가 빠르게 맞춤형 처리 워크플로를 구축할 수 있도록 풍부한 이미지 처리 알고리즘을 통합합니다.
포괄적 인 이미지 처리 알고리즘
과자의 사진이 확인되지 않았습니다.
캔디의 NG 이미지가 검출됐어요
디지털 IO 출력 신호, TCP/IP, PROFINET 및 EtherNet/IP를 포함한 적용 가능한 통신 모드를 통해 PLC 또는 호스트 컴퓨터에 검출 결과를 전송한다.캡처된 이미지는 후속 추적 및 조사를 위해 FTP를 통해 호스트 컴퓨터에 저장 할 수 있습니다..
12 메가 픽셀 고해상도 영상: 12MP 고화질 CMOS 센서와 외부 고성능 조명으로 장착되어, 곰팡이 틈과 가장자리에 잔류 된 과자를 명확하게 캡처합니다.
최소한의 웹 시각적 구성: SICK Nova 플랫폼을 기반으로 웹 인터페이스를 채택합니다. 전문 프로그래밍이 필요하지 않습니다.기술 및 일반 직원이 신속하게 매개 변수를 설정하고 검사 솔루션을 구축 할 수 있도록하는 것.
인공지능 지능 탐지: 인공지능 객체 탐지 도구를 채택합니다. 복잡한 규칙 프로그래밍 없이 샘플 트레이닝을 통해 곰팡이 사탕 잔해를 정확하게 식별합니다.안정적이고 신뢰할 수 있는 검사 성능을 제공합니다..
유연한 광적 적응: 수동 조정 가능한 초점 거리로 표준 C 마운트 렌즈 인터페이스.다양한 외부 렌즈와 조명 모듈과 호환되어 다양한 곰팡이 설치 및 검사 요구 사항을 충족합니다..
쉬운 산업 통합: 듀얼 포트 EtherNet/IP 및 PROFINET을 포함한 주류 산업 버스를 지원합니다. 고속 I/O와 결합하여생산 라인 PLC 및 제어 시스템에 빠르게 연결 할 수 있습니다..
