Nel processo di produzione dei noodles istantanei, la linea di confezionamento inserisce automaticamente il cucchiaio, ma c'è una certa probabilità che ci siano più cucchiai o cucchiai difettosi, il che può influire sull'uso normale dei noodles istantanei.
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1). Contesto del progetto:
Descrizione del requisito:
Nel processo di produzione dei noodles istantanei, la linea di confezionamento inserisce automaticamente il cucchiaio, ma c'è una certa probabilità che ci siano più cucchiai o cucchiai danneggiati, influenzando così l'uso normale dei noodles istantanei. Attualmente, ogni stazione prevede due ispezioni manuali, il costo del lavoro è alto, la stabilità della rilevazione è scarsa e l'efficienza è bassa. La fabbrica spera di introdurre la visione artificiale per sostituire il lavoro umano e migliorare le linee di produzione.
Requisiti tecnici:
Il ritmo di produzione deve essere superiore a 6 pacchetti/s.
La percentuale di rilevazione mancata dovrebbe essere inferiore allo 0,01%.
2). Architettura della soluzione:
1. Schema di installazione:
2. Rendering dell'immagine:
3). Vantaggi del programma:
La posizione della forchetta è varia, la sua collocazione è casuale e può essere ostruita in misura diversa dal pacchetto contenente il prodotto. La luminosità dell'immagine varia dopo un prolungato utilizzo della sorgente luminosa. Dopo l'introduzione del deep learning soluzioni , le prestazioni complessive sono state ulteriormente migliorate.
Manifestarsi in:
1. Superare il problema che il colore della forchetta per noodles istantanei è simile a quello del pane piatto.
2. superare l'occlusione, la decadenza della luce e altri problemi di trasformazione della scena.
3. precisione eccellente di riconoscimento, con un tasso di mancata rilevazione inferiore al 0,01%.
4. alta efficienza di rilevamento, l'algoritmo impiega meno di 30 ms.
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