učinkovitost ročne razvrstitve vozlišča je nizka in stopnja napak je visoka. shema strojnega vida ima prednosti preproste strukture, visoke stopnje prepoznavanja, visoke natančnosti in močne sposobnosti za preprečevanje motenj, ki lahko izpolnjujejo zahteve avtomatske proizvodnje.
Delitev
一. ozadje projekta:
opis zahtev:
1. po proizvodnji in prevozu koles je treba razvrstiti različne vrste koles za naknadno razvrščanje in pakiranje.
2. metodom ročnega odkrivanja je učinkovitost identifikacije nizka, stroški dela visoki, natančnost nizka.
tehnične zahteve:
1. natančnost prepoznavanja: > 99,9%
2. tip identifikacije kolesa: > 200 vrst
二. arhitektura rešitev:
sistem za odkrivanje tipa vozlišča uporablja 1,3 milijona visoko ločljive kamere Haitianxiang, v kombinaciji z velikim površinskim svetlobnim virom s srednjo luknjo, in uporablja orodja za klasifikacijo globokega učenja za avtomatsko identifikacijo in klasifikacijo različnih koles v stanju naključnega mešanega toka na nosilnem
三. prednosti programa:
1. natančno prepoznavanje: začetno usposabljanje modela vsake vrste vzorcev, zbranih 80-100, stopnja celovitega prepoznavanja lahko doseže več kot 99%, skozi poljsko ponavljanje, končna natančnost prepoznavanja več kot 99,99%.
2.velika sposobnost prepoznavanja: algoritmi za razvrščanje poglobljenega učenja izkoristijo konvolucijske nevronske mreže in vzorce velikih podatkov za izboljšanje sposobnosti prepoznavanja.
EN
