Технология глубокого обучения дает устройствам обнаружения «умные глаза»

В пищевой и фармацевтической промышленности, а также в пищевой промышленности, чтобы обеспечить качество продукции и контролировать стоимость качества, связь с тестированием имеет важное значение для управления качеством.

У традиционных тестовых каналов на этих предприятиях есть два дефекта. Одним из них является внедрение искусственного контроля качества, который стоит дорого, но, тем не менее, не может быть применен на линии массового производства из-за низкой скорости и точности. Другое - это традиционное испытательное оборудование, которое можно использовать только для простой проверки дефектов одного типа.

Как заменить искусственный труд машинами, чтобы повысить эффективность и точность выявления сложных дефектов? Технология алгоритмов глубокого обучения была быстро разработана для интеграции в производственную линию для эффективного выполнения задачи обнаружения сложных дефектов.

Алгоритм глубокого обучения с тысячами слоев нейронной сети, моделирующий мыслительный процесс и поведение людей. В сочетании с оптическими устройствами и датчиками инспекционная машина с алгоритмом глубокого обучения может имитировать изображение анализа искусственного распознавания, обнаруживать трудно поддающиеся количественной оценке особенности и нерегулярные дефекты. Возьмем в качестве примера прорастание арахиса. Бутон всхожести арахиса по форме не одинаков, по качеству сосчитать сложно, поэтому с традиционным алгоритмом справиться сложно. Но интеллектуальное оборудование для обнаружения с алгоритмом глубокого обучения может определить тонкие различия, отличить проросший арахис от обычного арахиса.

По сравнению с ручной проверкой, интеллектуальное оборудование обнаружения, основанное на алгоритме глубокого обучения, имеет более широкий диапазон визуального восприятия и значительно улучшено в скорости, точности, адаптации к окружающей среде и других аспектах, что может быстро интегрироваться в высокоскоростные и высокопроизводительные автоматизированные системы. производственные линии.

Techik занимается исследованием технологии спектрального онлайн-обнаружения и применяет алгоритмы глубокого обучения для обнаружения и сортировки пищевых продуктов. Для различных продуктов Techik также может решить проблемы обнаружения для клиентов с помощью индивидуальных решений и конфигурации.

Глубокое обучение + рентгеновское обнаружение

Интеллектуальная рентгеновская инспекционная машина Techik применяет алгоритм глубокого обучения для эффективного повышения точности обнаружения. В дополнение к обычной функции обнаружения инородных тел, он также может обнаруживать сложные проблемы с качеством, такие как ручная утечка, растрескивание мороженого, отсутствие сырного батончика, утечка масла и запечатывание небольших упаковок пищевых продуктов.

Глубокое обучение + сортировка продуктов

Интеллектуальная визуальная сортировочная машина Techik с алгоритмом глубокого обучения может изучать орехи, ядра семян, китайские травяные лекарства, перец, такие как форма материала, цвет, характеристики текстуры, а затем точно определять неправильные пятна / цветовые блоки, неправильную форму, тонкую форму. и цветовые различия, такие как сложные дефекты. Сортировщики цвета Techik также могут удовлетворить различные требования клиентов, персонализировав диапазон дефектов, чтобы удовлетворить требования различной классификации сырья.

Глубокое обучение + обнаружение дефектов внешней упаковки

Интеллектуальная машина визуального обнаружения Techik может выполнять обнаружение 360 дефектов на упаковке термоусадочной пленки поверхности лапши быстрого приготовления и других продуктов, а также может настраивать обнаружение впрыска кода, обнаружение высокого наклона крышки, обнаружение уровня жидкости и другие решения в соответствии с потребностями клиента, направленный на решение практических задач для производственных предприятий, повышение эффективности производства и качества продукции.