Автоматическая машина визуального контроля пластиковых крышек для бумажных стаканчиков

Автоматическая машина визуального контроля для крышек из пластика и бумаги
Конкретные параметры обнаружения следующие:

1. Обнаружениепродукты
Продукты для обеденных тарелок, бумажно-пластиковый материал, белые и основные цвета, разделены на различные спецификации, одноразовые обеденные тарелки значительно облегчили жизнь людей. Сегодня, чтобы сэкономить средства, предприятия почти начали использовать одноразовые тарелки, чтобы сэкономить средства, и принести некоторые уникальные узоры или напечатанный логотип бренда. В большом количестве рыночного спроса опыт потребителей напрямую влияет на строгие требования торговцев к качеству упаковки. Чтобы повысить эффективность производства, производитель изменил трудоемкий и трудоемкий ручной контроль и вместо этого решил применить интеллектуальное оборудование для обнаружения к своей собственной производственной линии. До сих пор Keye Tech занимается индустрией обнаружения упаковки и выпустила много оборудования для обнаружения, связанного с обеденными тарелками. , В отрасли есть хорошие профессиональные примеры. Интеллектуальные алгоритмы больших данных могут использоваться для обновления данных обнаружения в режиме реального времени и своевременного выявления возможных проблем в производственной линии.

Теперь возьмем собранные образцы диаметром 155 мм, 175 мм и 235 мм в качестве примеров (подробности см. в фактических образцах), чтобы представить детали нашего оборудования для обнаружения.

Для достижения совместимого обнаружения вышеуказанных трех продуктов необходимо задействовать механизм автоматизации переднего и заднего конца, регулировку машины обнаружения к положению интерфейса и фокусного расстояния камеры, переключение приложения программного обеспечения обнаружения и т. д., а фактическая работа требует, чтобы персонал на месте работы клиента умело работал.

2. Принцип обнаружения
Благодаря стыковке механизма подачи и разделения продукты передаются на конкретную станцию обнаружения стабильным и упорядоченным образом в направлении вверх, а затем передает захваченное изображение образца в программное обеспечение обработки изображений через промышленную камеру высокого разрешения, сравнивает со стандартизированным образцом и различает дефектный продукт и хороший продукт, а также управляет соответствующими пневматическими компонентами для отбраковки дефектных продуктов и, наконец, собирает квалифицированные продукты. Платформа транспортировки задней части машины обнаружения может штабелировать механизм лотка для приема материала.

Программное обеспечение устанавливает стандарт сравнения для образцов, операторы могут контролировать точность сравнения и выбирать стандарт точности, который лучше всего подходит для них, тем самым контролируя процент дефектов.

3. Обнаружениедетали
Наш план проектирования предусматривает 3 комплекта промышленных камер высокого разрешения и высокопроизводительные стробоскопические источники света для проведения полного визуального обнаружения дефектов внешнего вида продуктов для обеденных тарелок. Скорость обнаружения составляет 150 штук в минуту. Оборудование может работать 7*24 часа, а неквалифицированные продукты могут автоматически отбраковываться онлайн.

Весь комплект оборудования для обнаружения включает механические части, визуальное электронное оборудование и программное обеспечение системы обнаружения. Вход и выход машины обнаружения могут быть интегрированы с механизмом автоматизации (подробности см. на конструктивных чертежах) и могут быть подключены к вышестоящему и нижестоящему производству в соответствии с конкретными производственными потребностями клиентов на месте.


Общая схема оборудования выглядит следующим образом:
1. Стандарты обнаружения
Черные пятна, пятна, волосы, посторонние предметы, примеси (разных цветов), желтые пятна будут проанализированы и обработаны в соответствии с показателями обнаружения черных пятен. Разница в контрастности значений серого должна быть больше 40 для эффективного обнаружения. Если образец имеет прозрачные масляные пятна или светлые черные пятна, а разница в контрастности значений серого низкая (ниже 40), эффект обнаружения не может быть достигнут.

При фактическом обнаружении из-за критического состояния колебаний определенных данных элемента обнаружения, влияющего на суждение, это вызовет определенную вероятность ошибочного обнаружения продукта. Параметр настройки системного программного обеспечения можно настроить для достижения фактического эффекта.

2. Инструкции по использованию камеры:

• Обнаружение задней части обеденной тарелки: с помощью механизма автоматического разделения тарелок отдельный продукт поступает в механизм стеклянного поворотного стола стабильным и упорядоченным образом и транспортируется на станцию обнаружения задней части. Под продуктом размещается комплект промышленных камер, которые используются с визуальным передним источником света. После сбора изображения система обрабатывается.

3. Оборудование для обнаружения необходимо регулярно обслуживать и чистить во время использования (например, чистка конвейерной ленты, чистка камеры и т. д.), а функция подсчета может быть реализована после тестирования готового продукта.


4. Состав системы

(1) Механическая часть:
Механическая часть является основным компонентом системы, который несет все устройства передачи и электронное оборудование (промышленные камеры, источники света, промышленные компьютеры, сенсорные экраны, электрические коробки и т. д.). Поддерживающий механизм стеклянного поворотного стола в оборудовании может открыть перспективу изображения продукта и заставить промышленные камеры эффективно собирать изображения для анализа и обработки.

(2) Аппаратная часть:
Аппаратная часть включает камеры, объективы, источники света, высокоскоростные воздушные клапаны, компьютеры, сенсорные экраны и другие электрические устройства.

5. Изображения, собранные реальной машиной (часть схемы только для справки):
Фронтальные черные пятна и грязь

О нас

История развития

Технологический центр состоит из отдела алгоритмов, отдела программного обеспечения, отдела оптики, отдела оборудования и отдела механики.обеспечение того, чтобы алгоритм ИИ мог постоянно обновляться;.

Организационная структура