Phát hiện khuyết điểm bề mặt thép, nhôm và dải kim loại

Giới thiệu

Mục đích của dự án này là sử dụng trí tuệ nhân tạo của hệ thống thị giác VisionBank giúp phát hiện các khuyết điểm bề mặt trên và dưới của vành đai thép.

Giải pháp hệ thống

1. Chiều rộng sản phẩm: khoảng 12mm, tốc độ chạy 10m/phút. Việc kiểm tra là kiểm tra ngẫu nhiên, và thiết kế sơ bộ sẽ chụp và phân tích hình ảnh mỗi giây một lần.

 

2. Phạm vi phát hiện bao gồm phần trên và dưới của sản phẩm.

 

3. Các dạng khuyết điểm bao gồm: rỗ và màu sắc loang lổ bất thường. Ngoài ra còn có các họa tiết màu đen trên bề mặt của sản phẩm đủ tiêu chuẩn, cần được lọc ra để tránh báo động giả.

Sản phẩm được kiểm tra

Sản phẩm được chấp nhận

Sản phẩm không được chấp nhận

Chi tiết ứng dụng

Tên dự án: Phát hiện khuyết điểm bề mặt dải thép Wuxi Sopa

 

Danh mục sản phẩm: Phát hiện lỗi – Sản phẩm bị móp, thay đổi màu sắc

 

Trường nhìn: 20mm * 15mm

 

Độ chính xác phát hiện: 0,01mm (có thể nhìn thấy bằng mắt thường)

 

Tốc độ di chuyển: 100 m / phút

Kết quả kiểm tra

Tất cả các vùng khuyết điểm được phần mềm phân tích (đánh dấu màu đỏ).

Hiển thị dữ liệu theo kích thước chu vi và bỏ qua các khu vực có chu vi nhỏ hơn 20.

Khả năng dò tìm độ chính xác thấp, dù có một vết xước nhỏ vẫn đạt tiêu chuẩn.

Thanks for reading!
NỘI DUNG KHÁC

Xem thêm nhiều ứng dụng thành công khác

Xem thêm những khó khăn của các ứng dụng Machine Vision và cách các sản phẩm của chúng tôi khắc phục điều đó.

Về Trang Chủ

Tìm hiểu thêm về Techvico và các sản phẩm của chúng tôi.