Die Produktfehlererkennung ist ein wichtiger Anwendungsbereich der Bildverarbeitung, der die manuelle Inspektion ersetzen kann, um Produktfehler zu erkennen, die Produktqualität zu kontrollieren,Verringerung der Arbeitskosten, und verbessern die Flexibilität und das Intelligenzniveau der Maschine.
Die Fehlererkennung im Bereich der Bildverarbeitung ist eine berührungslose und zerstörungsfreie automatische Erkennungstechnologie, die ein wirksames Mittel zur Erreichung der Automatisierung, Digitalisierung und Intelligenz von Geräten darstellt.In der industriellen Produktion, erhält ein System zur Fehlererkennung mit Maschinensicht das Oberflächenbild eines Produkts mit Hilfe einer geeigneten Lichtquelle und eines Bildsensors,extrahiert die Merkmalinformationen aus dem Bild mit entsprechenden Bildverarbeitungsalgorithmen, und führt anschließend eine Diskriminierung durch, wie z. B. die Lage von Oberflächenfehlern, die Erkennung, die Einstufung auf der Grundlage der Merkmalinformationen.
Das technische Team von SINO BRIGHT EXCEED verfügt über umfangreiche Erfahrung in Projekten zur visuellen Inspektion und umfassende technische Expertise.und kann Kunden eine umfassende Lösung für die Fehlererkennung im Bereich der Bildverarbeitung von der Hardware bis zur Software anbietenZu den Hauptfunktionen des SINO BRIGHT EXCEED-Fehlererkennungssystems für Bildverarbeitung gehören die Fehlererkennung, Erkennung und Klassifizierung, Statistik und Analyse sowie die Echtzeitüberwachung.
Das visuelle Defektdetektionssystem nimmt Fotos der Produktoberfläche und analysiert die Bilder mit Hilfe von Bildverarbeitungstechnik, um zu erkennen, ob Defekte wie Kratzer, Dellen, Blasen,Farbenunterschiede, Verunreinigungen usw. auf der Oberfläche des Erzeugnisses.
Das visuelle Defekterkennungssystem kann die Abmessungen von Produkten mithilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen messen, einschließlich Länge, Breite, Höhe, Durchmesser usw.und dann feststellen, ob sie die Spezifikationsanforderungen erfüllen.
Das visuelle Defekterkennungssystem kann verschiedene Arten von Defekten erkennen und anhand ihrer Merkmale klassifizieren.Es hilft, die Ursache des Problems während des Produktionsprozesses zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zur Verbesserung der Produktqualität zu ergreifen.
Das visuelle Defekterkennungssystem kann die Anzahl und Arten von Defekten während des Produktionsprozesses statistisch analysieren und die Ausbeute und Defektquote von Produkten berechnen.Die gesammelten Daten sind wichtig für die Analyse und Verbesserung der Produktionsprozesse der Unternehmen.
Das visuelle Defekterkennungssystem kann den Produktionsprozess in Echtzeit überwachen, Probleme zeitnah erkennen und beheben, groß angelegte Qualitätsprobleme vermeiden und Risiken wirksam managen.
Die AOI-Aussehinspektionsmaschine ist eine intelligente Lösung für die Aussehinspektion von Produkten, die die Technik der Aussehinspektion mit maschinellem Bildverständnis und die Automatisierungsausrüstung perfekt kombiniert.Es kann alle Oberflächen abdecken, die auf dem Produkt erkannt werden müssen, die die herkömmliche manuelle visuelle Inspektionsmethode effektiv ersetzt und automatisch die Aufgaben der Produktinspektion, Fehlererkennung, Datenerhebung usw. erledigt.
Das visuelle Inspektionssystem kann auf der Grundlage von Deep Learning mehr als 80 Arten von Erscheinungsfehlern identifizieren, darunter Kratzer, Falten, Schäden, Schmutz, Fremdkörper, fehlende Ecken,Konvexe und konkave Punkte, und fehlende Muster, wodurch eine umfassende Kontrolle der Qualität des Erscheinungsbildes des Produkts erreicht wird.
Die AOI-Erscheinungsprüfmaschine kann Online-Mängelerkennung, Online-Analyse fehlerhafter Artikel sowie Datenerhebung und Statistik von Produktmängeln erreichen.Es hilft Unternehmen, Produktfehler von ihrer Quelle aus zu verhindern. Die Erscheinungsinspektionsmaschine hat die Vorteile genauer Detektionsergebnisse, eines breiten Sichtbereichs und einer schnellen Detektionsgeschwindigkeit,die die Arbeitskosten effektiv senken und das Intelligenzniveau verbessern können.
