Ang Deep Learning Technology ay Nagbibigay ng Mga Detection Device na "Smart Eyes"

Sa industriya ng paggawa ng pagkain at gamot at pagpoproseso ng pagkain, upang matiyak ang kalidad ng produkto at kontrolin ang kalidad ng gastos, ang pagsubok na link ay mahalaga para sa pamamahala ng kalidad.

Mayroong dalawang depekto para sa tradisyunal na link ng pagsubok sa mga negosyong ito. Ang isa ay gumagamit ng artipisyal na inspeksyon ng kalidad, na mataas ang gastos ngunit gayunpaman ay hindi mailalapat sa mass production line para sa mababang bilis at katumpakan. Ang isa pa ay tradisyunal na kagamitan sa pagsubok, na magagamit lamang para sa simple at isang uri ng inspeksyon ng depekto.

Paano palitan ang artipisyal na paggawa ng makinarya upang mapabuti ang kahusayan at katumpakan ng kumplikadong pagtuklas ng depekto? Ang teknolohiya ng malalim na pag-aaral ng algorithm ay mabilis na binuo upang maisama sa linya ng produksyon, upang mahusay na makumpleto ang gawain ng pagtuklas ng mga kumplikadong depekto.

Deep learning algorithm na may libu-libong layer ng neural network, gayahin ang proseso ng pag-iisip at pag-uugali ng mga tao. Kasama ng mga optical device at sensor, ang makina ng inspeksyon na may malalim na algorithm sa pag-aaral ay maaaring gayahin ang imahe ng pagsusuri ng artipisyal na pagkilala, tuklasin ang mga feature na mahirap i-quantify, at mga hindi regular na depekto. Kunin ang pagtubo ng mani bilang isang halimbawa. Ang usbong ng pagtubo ng mani sa hugis ay hindi pareho, sa kalidad ay mahirap bilangin, kaya ang tradisyonal na algorithm ay mahirap makayanan. Ngunit ang intelligent detection equipment na may malalim na algorithm sa pag-aaral ay maaaring makilala ang mga banayad na pagkakaiba, makilala ang germination mani at normal na mani.

Kung ikukumpara sa manu-manong inspeksyon, ang intelligent detection equipment batay sa deep learning algorithm ay may mas malawak na hanay ng visual na perception, at lubos na napabuti sa bilis, katumpakan, environmental adaptability at iba pang aspeto, na maaaring mabilis na maisama sa high-speed at high-yield automated mga linya ng produksyon.

Nakatuon ang Techik sa pananaliksik ng spectral na teknolohiya sa online detection, at inilalapat ang mga algorithm ng malalim na pag-aaral sa pagtuklas ng pagkain at pag-uuri ng pagkain. Para sa iba't ibang produkto, malulutas din ng Techik ang mga problema sa pagtuklas para sa mga customer sa pamamagitan ng mga personalized na solusyon at configuration.

Deep learning + X-ray detection

Ang Techik intelligent X-ray inspection machine ay naglalapat ng malalim na algorithm ng pag-aaral upang epektibong mapabuti ang katumpakan ng pagtuklas. Bilang karagdagan sa kumbensyonal na function ng pag-detect ng dayuhang katawan, maaari din itong makakita ng mga kumplikadong problema sa kalidad tulad ng manual leakage, ice cream crack, cheese bar na nawawala, oil leakage at clip ng maliit na pakete ng food sealing.

Malalim na pag-aaral + pag-uuri ng pagkain

Techik intelligent visual sorting machine na may malalim na algorithm sa pag-aaral, maaaring matuto mula sa mga mani, buto kernel, Chinese herbal medicine, paminta, tulad ng materyal na hugis, kulay, mga katangian ng texture, at pagkatapos ay tumpak na tukuyin ang mga irregular spot / color block, irregular na hugis, banayad na hugis , at mga pagkakaiba sa kulay tulad ng mga kumplikadong depekto. Ang mga tagapag-uri ng kulay ng Techik ay maaari ding matugunan ang iba't ibang pangangailangan ng customer, isinapersonal na pagtukoy ng saklaw ng depekto upang matugunan ang mga kinakailangan ng iba't ibang pag-uuri ng hilaw na materyal.

Malalim na pag-aaral + pagtukoy ng depekto sa panlabas na packaging

Ang Techik intelligent visual detection machine ay maaaring magsagawa ng 360 defect detection sa thermal shrink film packaging ng bucket instant noodles surface at iba pang mga produkto, at maaari ring i-customize ang code injection detection, high slanting cover detection, liquid level detection at iba pang solusyon ayon sa pangangailangan ng customer, naglalayong malutas ang mga praktikal na problema para sa mga negosyo ng produksyon, mapabuti ang kahusayan sa produksyon at kalidad ng produkto.