эффективность ручной классификации колесного узла низкая, а уровень ошибок высокий. схема машинного зрения имеет преимущества простой структуры, высокой скорости распознавания, высокой точности и сильной способности противодействия помехам, которые могут удовлетворить требованиям автоматического производства.
Поделиться
一. История проекта:
описание требований:
1. после производства и транспортировки колес необходимо классифицировать различные виды колес для последующей сортировки и упаковки.
2. методы ручного обнаружения эффективность идентификации низкая, высокая стоимость труда, низкая точность.
технические требования:
1. точность распознавания: > 99,9%
2. тип идентификации колеса: >200 видов
二. архитектура решения:
Система обнаружения типа узла использует 1,3 миллиона камер высокого разрешения Haitianxiang, в сочетании с большой площадью средне-отрывного поверхностного источника света, и использует инструменты классификации глубокого обучения для автоматической идентификации и классификации различных колес в состоянии случайного смешанного
Преимущества программы:
1. точное распознавание: первоначальное обучение модели каждого типа образцов собрал 80-100, общий показатель распознавания может достичь более 99%, через полевой итерации, окончательная точность распознавания более 99,99%.
2.большая способность распознавания: алгоритмы классификации глубокого обучения используют конвульсионные нейронные сети и большие образцы данных для улучшения способностей распознавания.
EN
