A tecnologia de aprendizado profundo oferece aos dispositivos de detecção "olhos inteligentes"

Julho 18, 2022
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Na fabricação de alimentos e medicamentos e na indústria de processamento de alimentos, a fim de garantir a qualidade do produto e controlar o custo da qualidade, o link de teste é essencial para o gerenciamento da qualidade.

Existem dois defeitos para o link de teste tradicional nessas empresas. Uma está adotando a inspeção de qualidade artificial, que custa alto, mas não pode ser aplicada na linha de produção em massa pela baixa velocidade e precisão. O outro é o equipamento de teste tradicional, que só pode ser usado para inspeção de defeitos de tipo simples e único.

Como substituir mão de obra artificial por maquinário para melhorar a eficiência e a precisão da detecção de defeitos complexos? A tecnologia de algoritmo de aprendizado profundo foi desenvolvida rapidamente para ser integrada à linha de produção, para concluir com eficiência a tarefa de detecção de defeitos complexos.

Algoritmo de aprendizado profundo com milhares de camadas de rede neural, simula o processo de pensamento e o comportamento das pessoas. Combinado com dispositivos ópticos e sensores, a máquina de inspeção com algoritmo de aprendizado profundo pode simular imagem de análise de reconhecimento artificial, detectar recursos difíceis de quantificar e defeitos irregulares. Tome o amendoim germinado como exemplo. O broto de germinação de amendoim em forma não é o mesmo, em qualidade é difícil de contar, então o algoritmo tradicional é difícil de lidar. Mas o equipamento de detecção inteligente com algoritmo de aprendizado profundo pode identificar as diferenças sutis, distinguir amendoins de germinação e amendoins normais.

Comparado com a inspeção manual, o equipamento de detecção inteligente baseado no algoritmo de aprendizado profundo tem uma faixa mais ampla de percepção visual e é muito aprimorado em velocidade, precisão, adaptabilidade ambiental e outros aspectos, que podem se integrar rapidamente a sistemas automatizados de alta velocidade e alto rendimento linhas de produção.

A Techik está comprometida com a pesquisa da tecnologia de detecção on-line espectral e aplica algoritmos de aprendizado profundo para detecção e classificação de alimentos. Para diferentes produtos, a Techik também pode resolver os problemas de detecção dos clientes por meio de soluções e configurações personalizadas.


Aprendizado profundo + detecção de raios-X

A máquina inteligente de inspeção por raios X da Techik aplica o algoritmo de aprendizado profundo para melhorar efetivamente a precisão da detecção. Além da função de detecção de corpo estranho convencional, ele também pode detectar problemas complexos de qualidade, como vazamento manual, rachadura de sorvete, barra de queijo em falta, vazamento de óleo e clipe de vedação de alimentos em embalagens pequenas.


Aprendizado profundo + classificação de alimentos

Techik máquina de classificação visual inteligente com algoritmo de aprendizado profundo, pode aprender com nozes, sementes, fitoterapia chinesa, pimenta, como forma do material, cor, características de textura e, em seguida, identificar com precisão os pontos irregulares / bloco de cores, forma irregular, forma sutil , e diferenças de cor, como defeitos complexos. Os classificadores de cores da Techik também podem atender a diferentes demandas dos clientes, definindo a faixa de defeitos personalizada para atender aos requisitos de diferentes classificações de matérias-primas.


Aprendizado profundo + detecção de defeitos na embalagem externa

A máquina de detecção visual inteligente da Techik pode realizar a detecção de defeitos 360 na embalagem de filme termoencolhível da superfície do macarrão instantâneo do balde e outros produtos, e também pode personalizar a detecção de injeção de código, detecção de cobertura inclinada alta, detecção de nível de líquido e outras soluções de acordo com as necessidades do cliente, com o objetivo de resolver problemas práticos para empresas de produção, melhorar a eficiência da produção e a qualidade do produto.


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