Эффективность ручной классификации дисков низкая, а уровень ошибок высокий. Система машинного зрения имеет преимущества простой структуры, высокого уровня распознавания, высокой точности и сильной помехоустойчивости, что соответствует требованиям автоматического производства.
Поделиться
I. Контекст проекта:
Описание требования:
1. После производства и транспортировки колес необходимо классифицировать различные типы колес для последующей сортировки и упаковки.
2. Эффективность ручного метода обнаружения низкая, высокие трудозатраты, низкая точность.
Технические требования:
1. Точность распознавания: >99.9%
2. Типы идентификации колес: >200 видов
II. Архитектура решения:
Система детекции типа диска использует камеру высокого разрешения в 1,3 мегапикселя от Haitianxiang, в сочетании с источником света большой площади со средними отверстиями, и применяет инструменты глубокого обучения для классификации различных типов колес в состоянии случайной смешанной подачи на конвейере производственной линии.
III. Преимущества программы:
1. Точные распознавания: при первоначальном обучении модели каждого типа собиралось 80-100 образцов, общий уровень распознавания может достигать более 99%, через полевые итерации окончательная точность распознавания превышает 99.99%.
2. Большая емкость распознавания: алгоритмы классификации глубокого обучения используют сверточные нейронные сети и большие данные для повышения способности к распознаванию.
EN
