수작업 휠 허브 분류의 효율성이 낮고 오류율이 높다. 기계 비전 방식은 구조가 간단하고 인식률이 높으며 정확도가 높고 강력한 항간섭 능력을 갖추고 있어 자동 생산의 요구를 충족시킬 수 있다.
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일. 프로젝트 배경:
요구 사항 설명:
1. 휠 생산 및 운송 후, 다양한 종류의 휠을 후속 정렬 및 포장을 위해 분류해야 합니다.
2. 수작업 검출 방식은 식별 효율이 낮고, 인건비가 높으며, 정확도가 낮습니다.
기술 요구사항:
1. 인식 정확도: >99.9%
2. 휠 식별 유형: >200 종류
이. 솔루션 아키텍처:
허브 유형 검출 시스템은 Haitianxiang의 130만 화소 고해상도 카메라를 사용하며, 중공 표면 광원과 결합하여 딥러닝 분류 도구를 통해 컨베이어 벨트 상에서 무작위 혼합 상태인 다양한 휠의 자동 식별 및 분류를 실현합니다.
삼. 프로그램 장점:
1. 정확한 인식: 각 유형의 샘플에 대해 초기 모델 훈련 시 80-100개를 수집했으며, 종합 인식률은 99% 이상 달성할 수 있으며, 현장 반복을 통해 최종 인식 정확도는 99.99% 이상입니다.
2. 큰 인식 능력: 딥 러닝 분류 알고리즘은 컨볼루션 신경망과 빅 데이터 샘플을 활용하여 인식 능력을 향상시킵니다.
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