Hiệu quả của việc phân loại mâm xe thủ công thấp và tỷ lệ lỗi cao. Phương án thị giác máy tính có ưu điểm về cấu trúc đơn giản, tỷ lệ nhận diện cao, độ chính xác cao và khả năng chống nhiễu mạnh, có thể đáp ứng yêu cầu của sản xuất tự động.
Chia sẻ
I. Bối cảnh dự án:
Mô tả yêu cầu:
1. Sau khi sản xuất và vận chuyển bánh xe, các loại bánh xe khác nhau cần được phân loại cho việc sắp xếp và đóng gói tiếp theo.
2. Hiệu quả nhận dạng bằng phương pháp kiểm tra thủ công thấp, chi phí nhân công cao, độ chính xác thấp.
Yêu cầu kỹ thuật:
1. Độ chính xác nhận diện: >99.9%
2. Loại nhận diện bánh xe: >200 loại
II. Kiến trúc giải pháp:
Hệ thống phát hiện loại mâm sử dụng camera độ phân giải cao 1.3 triệu pixel của Haitianxiang, kết hợp với nguồn sáng bề mặt lỗ trung bình có diện tích lớn, và sử dụng công cụ phân loại học sâu để thực hiện nhận diện và phân loại tự động nhiều loại bánh xe trong trạng thái hỗn hợp ngẫu nhiên trên băng chuyền của dây chuyền sản xuất.
III. Ưu điểm chương trình:
1. Nhận diện chính xác: Việc huấn luyện mô hình ban đầu đã thu thập 80-100 mẫu của mỗi loại, tỷ lệ nhận diện tổng thể có thể đạt hơn 99%, thông qua quá trình lặp lại tại hiện trường, độ chính xác nhận diện cuối cùng có thể đạt hơn 99.99%.
2. Khả năng nhận diện lớn: Các thuật toán phân loại học sâu tận dụng mạng nơ-ron cuộn và các mẫu dữ liệu lớn để cải thiện khả năng nhận diện.
EN
