수동 바퀴 허브 분류의 효율은 낮고 오류율은 높습니다. 기계 비전 시스템은 간단한 구조, 높은 인식률, 높은 정확성 및 강력한 반 간섭 능력의 장점을 가지고 있으며 자동 생산의 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.
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一. 프로젝트 배경:
요구사항 설명:
1. 바퀴 생산 및 운송 후, 차기 분류 및 포장을 위해 다양한 종류의 바퀴를 분류해야합니다.
2. 수동 탐지 방법 식별 효율은 낮고 노동 비용이 높고 정확도가 낮습니다.
기술 요구 사항:
인식 정확성: > 99.9%
2. 바퀴 식별 유형: >200 종류
2.. 솔루션 아키텍처:
허브 타입 감지 시스템은 1300만개의 하이티안시안의 고해상도 카메라를 사용하고, 중공 구멍 표면 광원 넓은 영역과 결합하여, 생산 라인의 컨베이어 벨트에서 무작위 혼합 흐름 상태에서 다양한 바퀴의 자동 식별 및 분류를 실현하기 위해 딥 러닝 분류 도구를 사용합니다.
3.. 프로그램 장점:
정확한 인식: 각 유형의 샘플의 초기 모델 훈련 80-100 수집, 포괄적 인 인식 비율은 99% 이상 도달 할 수 있습니다. 현장 반복을 통해 최종 인식 정확도는 99.99% 이상입니다.
2.대량 인식 능력: 딥러닝 분류 알고리즘은 인식 능력을 향상시키기 위해 종전 신경망과 빅 데이터 샘플을 활용합니다.
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