Технологията за дълбоко обучение дава на устройствата за откриване "умни очи"

В производството на храни и лекарства и хранително-вкусовата промишленост, за да се гарантира качеството на продукта и да се контролират разходите за качество, връзката за тестване е от съществено значение за управлението на качеството.

Има два дефекта за традиционната тестова връзка в тези предприятия. Единият е възприемането на изкуствена проверка на качеството, която е висока, но не може да се приложи в масовата производствена линия поради ниската скорост и точност. Другото е традиционно оборудване за тестване, което може да се използва само за проста проверка на единичен тип дефект.

Как да заменим изкуствения труд с машини, за да подобрим ефективността и точността на комплексното откриване на дефекти? Технологията за алгоритъм за дълбоко обучение е разработена бързо, за да бъде интегрирана в производствената линия, за ефективно изпълнение на задачата за откриване на сложни дефекти.

Алгоритъм за задълбочено обучение с хиляди слоеве невронни мрежи, симулира мисловния процес и поведението на хората. Комбинирана с оптични устройства и сензори, машината за инспекция с алгоритъм за задълбочено обучение може да симулира изображение за анализ на изкуствено разпознаване, да открие функции, които са трудни за количествено определяне, и нередовни дефекти. Вземете за пример фъстъци с покълване. Формата на пъпката на фъстъка за покълване не е същата, качеството е трудно да се преброи, така че традиционният алгоритъм е труден за справяне. Но интелигентното оборудване за откриване с алгоритъм за задълбочено обучение може да идентифицира фините разлики, да разграничи покълналите фъстъци от нормалните фъстъци.

В сравнение с ръчната инспекция, интелигентното оборудване за откриване, базирано на алгоритъм за дълбоко обучение, има по-широк диапазон на визуално възприятие и е значително подобрено по отношение на скоростта, точността, адаптивността към околната среда и други аспекти, които могат бързо да се интегрират във високоскоростни и високоефективни автоматизирани производствени линии.

Techik се ангажира с изследването на спектралната онлайн технология за откриване и прилага алгоритми за задълбочено обучение за откриване на храни и сортиране на храни. За различни продукти Techik може също така да реши проблемите с откриването на клиентите чрез персонализирани решения и конфигурация.

Дълбоко обучение + рентгеново откриване

Интелигентната рентгенова инспекционна машина Techik прилага алгоритъм за дълбоко обучение за ефективно подобряване на точността на откриване. В допълнение към конвенционалната функция за откриване на чужди тела, той може също така да открие сложни проблеми с качеството, като ръчно изтичане, пукнатина на сладолед, липсващо блокче сирене, изтичане на масло и щипка от запечатване на малка опаковка храна.

Задълбочено обучение + сортиране на храни

Интелигентна машина за визуално сортиране на Techik с алгоритъм за дълбоко обучение, може да се учи от ядки, ядро ​​от семена, китайска билкова медицина, пипер, като форма на материала, цвят, характеристики на текстурата и след това точно да идентифицира неправилните петна / цветен блок, неправилна форма, фина форма и цветови разлики като сложни дефекти. Цветните сортировчици Techik могат също така да отговорят на различно търсене на клиенти, персонализирано определяне на диапазона на дефектите, за да отговорят на изискванията на различна класификация на суровините.

Задълбочено обучение + откриване на дефекти на външната опаковка

Интелигентната машина за визуално откриване на Techik може да извърши 360-градусово откриване на дефекти върху опаковката от термосвиваемо фолио на повърхността на кофата за инстантни юфка и други продукти и може също така да персонализира откриването на инжектиране на код, откриване на високо наклонено покритие, откриване на нивото на течността и други решения според нуждите на клиента, с цел решаване на практически проблеми за производствените предприятия, подобряване на ефективността на производството и качеството на продукта.