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  1. 深度學習如何將包裝解決方案的檢測自動化. 包裝產品越來越需要有自己的自訂檢測系統,以使品質完美、避免發生過檢、改善產量,以及降低召回風險。. 包裝生產線沿線的部分基本機器視覺應用,包括驗證包裝上的標籤存在、正確、整齊黏貼並可讀取。. 其他 ...

  2. 專為製造業構建深度學習應用的軟體,必須具有四項核心功能: 1.特徵定位與裝配驗證. 機器視覺與深度學習軟體並非只能用來尋找瑕疵。 還可以使用訓練圖像與學習演算法,將 特定元件定位 ,協助指示機器人手臂以與元件適當對位。 半導體、智慧型手機及藥物等產品想要達到高度精準,這點至關重要。 這些應用也能掃描某位置上的許多不同產品,並告知機器人不停放上相同的產品,直到放滿貨架或紙箱為止。 還可以計算包裝中所有元件的數量,確保毫無遺漏。 最佳的定位與驗證工具能夠應對基於規則的視覺系統與品質控制人員難以處理的各種光線和表面。 深入閱讀 : 使用深度學習裝配驗證工具識別各種不同元件或組件配置. 2.缺陷探測和分割. 在生產環境中, 識別缺陷 也許是機器學習軟體最受歡迎的功能。

  3. 固定式讀碼器. 具備視覺的讀碼器不僅簡單易用,而且成本等同於雷射掃描器. 食品會在生產完成後,裝箱並堆積在貨盤進行運送。. 貨盤掃瞄系統是用來記錄貨盤離開工廠,然後發送到正確的倉儲或配送中心。. 貨盤經常會以膠帶或塑膠等熱縮的反光材質包覆 ...

  4. 透過提高可追溯性,保護產品安全性,消除包裝和標籤缺陷,並維系合規性. 食品飲料生產商在市場不斷發展時面臨許多挑戰。. 過渡到更具永續性的包裝材料的持續趨勢,以減少塑膠廢棄物,應對持續存在的勞工力供應問題和斷演進的法規要求,這些法規要求在 ...

  5. 3D-A5000 系列. 以良好的效能,精準度及耐用度解決三維應用。. 消費性產品的製造廠商與裝置供應廠商兩方,不約而同都選擇採用機器視覺來提升填充装置的自動化。. 這些應用包括檢驗容器缺陷,判斷包裝位置與朝向,及檢測遺漏或填充不足的產品. 在填充之前 ...

  6. 工廠或製造業環境下導入技術(AI/Deep Learning),不再是可有可無,而是企業不可或缺。 根據近期的 Forbes Insights 研究報告,93% 的汽車業與製造業界受訪者將 AI 分類為「相當重要」或「對成功至關重要」。

  7. 精準又可靠地檢測、識別和引導元件. 裝瓶製造廠商可在產品沿著高速生產線移動時,飛快地裝填、加蓋及密封產品。. 檢測過液體液位均一度後,物必要判斷瓶蓋的放置位置是否正確,以及安全密封環是否適當旋緊。. 未正確密封的瓶蓋會損及安全與品質,並 ...

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