La tecnologia di deep learning offre ai dispositivi di rilevamento "occhi intelligenti"

Nell'industria alimentare e farmaceutica e nell'industria di trasformazione degli alimenti, al fine di garantire la qualità del prodotto e controllare i costi della qualità, il collegamento dei test è essenziale per la gestione della qualità.

Ci sono due difetti per il collegamento di test tradizionale in queste aziende. Uno sta adottando un'ispezione di qualità artificiale, che costa molto ma tuttavia non può essere applicata alla linea di produzione di massa per la bassa velocità e precisione. L'altro è l'apparecchiatura di collaudo tradizionale, che può essere utilizzata solo per un'ispezione di difetti di tipo semplice e semplice.

Come sostituire il lavoro artificiale con macchinari per migliorare l'efficienza e l'accuratezza del rilevamento di difetti complessi? La tecnologia dell'algoritmo di apprendimento profondo è stata sviluppata rapidamente per essere integrata nella linea di produzione, per completare in modo efficiente l'attività di rilevamento di difetti complessi.

Algoritmo di deep learning con migliaia di strati di rete neurale, simula il processo di pensiero e il comportamento delle persone. In combinazione con dispositivi e sensori ottici, la macchina di ispezione con algoritmo di deep learning può simulare immagini di analisi del riconoscimento artificiale, rilevare caratteristiche difficili da quantificare e difetti irregolari. Prendi l'arachide di germinazione come esempio. Il germoglio della germinazione a forma di arachidi non è lo stesso, in termini di qualità è difficile da contare, quindi l'algoritmo tradizionale è difficile da affrontare. Ma le apparecchiature di rilevamento intelligenti con algoritmo di apprendimento profondo possono identificare le sottili differenze, distinguere le arachidi da germinazione e le arachidi normali.

Rispetto all'ispezione manuale, l'apparecchiatura di rilevamento intelligente basata sull'algoritmo di apprendimento profondo ha una gamma più ampia di percezione visiva ed è notevolmente migliorata in termini di velocità, precisione, adattabilità ambientale e altri aspetti, che possono integrarsi rapidamente nell'automazione ad alta velocità e ad alto rendimento linee di produzione.

Techik è impegnata nella ricerca della tecnologia di rilevamento spettrale online e applica algoritmi di deep learning al rilevamento e allo smistamento degli alimenti. Per diversi prodotti, Techik può anche risolvere i problemi di rilevamento per i clienti tramite soluzioni e configurazioni personalizzate.

Deep learning + rilevamento dei raggi X

La macchina di ispezione a raggi X intelligente Techik applica l'algoritmo di apprendimento profondo per migliorare efficacemente la precisione del rilevamento. Oltre alla tradizionale funzione di rilevamento di corpi estranei, è anche in grado di rilevare complessi problemi di qualità come perdite manuali, crepe nel gelato, barrette di formaggio mancanti, perdite d'olio e sigillatura di piccoli imballaggi per alimenti.

Deep learning + smistamento degli alimenti

La macchina selezionatrice visiva intelligente Techik con algoritmo di apprendimento profondo, può imparare da noci, semi di semi, erboristeria cinese, pepe, come forma del materiale, colore, caratteristiche della trama e quindi identificare con precisione i punti irregolari / il blocco di colore, la forma irregolare, la forma sottile e differenze di colore come difetti complessi. Le selezionatrici di colori Techik possono anche soddisfare le diverse richieste dei clienti, definendo una gamma di difetti personalizzata per soddisfare i requisiti di diverse classificazioni delle materie prime.

Deep learning + rilevamento dei difetti dell'imballaggio esterno

La macchina di rilevamento visivo intelligente Techik può eseguire il rilevamento di 360 difetti sull'imballaggio con film termoretraibile della superficie degli spaghetti istantanei del secchio e di altri prodotti e può anche personalizzare il rilevamento dell'iniezione del codice, il rilevamento del coperchio inclinato elevato, il rilevamento del livello del liquido e altre soluzioni in base alle esigenze del cliente, con l'obiettivo di risolvere problemi pratici per le imprese di produzione, migliorare l'efficienza produttiva e la qualità del prodotto.