Ефективність ручної класифікації колесного вузла низька, а рівень помилок високий. схема машинного зору має переваги простої структури, високого рівня розпізнавання, високої точності та сильної антиінтерференційної здатності, які можуть задовольняти вимоги автоматичного виробництва.
Поділитися
一. фону проекту:
Опис вимог:
1. після виробництва та транспортування колес необхідно класифікувати різні види колес для подальшого сортування та упаковки.
2. ручний метод виявлення ефективність ідентифікації низька, високі витрати на працю, низька точність.
технічні вимоги:
1. точність розпізнавання: > 99,9%
2. тип ідентифікації колес: > 200 видів
二. архітектура рішення:
Система виявлення типу вузла використовує 1,3 мільйона камери з високою роздільною здатністю Haitianxiang, в поєднанні з великою площею поверхневого джерела світла середньої діри, і використовує інструменти класифікації глибокого навчання для автоматичної ідентифікації та класифікації різних колес у стані випадкового зміша
3. переваги програми:
1. точне розпізнавання: початкова підготовка моделі кожного типу зразків зібраних 80-100, рівень всеосяжного розпізнавання може досягати більш ніж 99%, через полеву ітерацію, кінцева точність розпізнавання більше 99,99%.
2.велика здатність розпізнавання: алгоритми класифікації глибокого навчання використовують конвульційні нейронні мережі та зразки великих даних для поліпшення здатності розпізнавання.
EN
