كفاءة تصنيف العجلات يدويًا منخفضة ومعدل الخطأ مرتفع. تتميز خطة الرؤية الآلية بمزايا مثل البُنية البسيطة، معدل التعرف العالي، الدقة العالية وقدرة التحمل القوية ضد الإزعاج، مما يمكنها من تلبية متطلبات الإنتاج التلقائي.
شارك
أولاً. خلفية المشروع:
وصف الطلب:
1. بعد إنتاج ونقل الإطارات، تحتاج أنواع مختلفة من الإطارات إلى التصنيف لفرزها وتعبئتها لاحقًا.
2. كفاءة طريقة الكشف اليدوي منخفضة، تكلفة العمل مرتفعة، ودقة الكشف منخفضة.
المتطلبات الفنية:
1. دقة التعرف: >99.9%
2. نوع التعرف على العجلات: >200 نوع
ثانياً. معمارية الحل:
تستخدم نظام الكشف عن نوع العجلة كاميرا بدقة 1.3 ميجابكسل من هايتينغشيانغ، مع مصدر ضوء سطحي ذو فتحات متوسطة مساحة كبيرة، وتستخدم أدوات تصنيف التعلم العميق لتحقيق التعرف والتصنيف التلقائي لأنواع متعددة من العجلات في حالة تدفق عشوائي ومختلط على ناقل خط الإنتاج.
ثالثاً. مزايا البرنامج:
1. التعرف الدقيق: تم جمع 80-100 عينة من كل نوع أثناء تدريب النموذج الأولي، ويمكن للنسبة الشاملة للتعرف الوصول إلى أكثر من 99%، ومن خلال التكرار الميداني، يمكن للدقة النهائية للتعرف أن تتجاوز 99.99%.
2. سعة التعرف الكبيرة: خوارزميات تصنيف التعلم العميق تستخدم شبكات العصبونات المت convotion والعينات الكبيرة من البيانات لتحسين قدرة التعرف.
EN
