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 del forchetta è diversa, la posizione è casuale e può essere parzialmente ostruita dal pacco di materiale. La luminosità dell'immagine cambierà dopo un lungo utilizzo della fonte di luce. Dopo l'introduzione delle soluzioni basate su deep learning, 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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