自动缺陷检测分类系统ADC
打扫码批次管理系统
AR数字化车间及智能巡检
智慧农业
“智慧农业”为农产品建立“身份证”制度,实现对产地环境、农业投入品、农事生产过程、质量检测、加工储运等关键环节全程可追溯,帮助企业打造高端品牌,政府实现全程安全监管

自动缺陷检测分类系统ADC是一种运用人工智能(AI)及机器学习(Machine Learning)技术,搭配自动缺陷检测分类系统ADC是一种运用人工智能(AI)及机器学习(Machine Learning)技术,搭配高效能的GPU计算能力,进行产品瑕疵检测,同时将检测结果依据Defect Code进行分类的系统。 该系统可以通过模型训练系统具备缺陷判别知识,ADC可进行缺陷自动分类与判别,能够全覆盖实时检测各种产品缺陷。
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皮带秤远程调零系统


将工业质检与人工智能技术相结合,开展基于深度学习的目标检测智能缺陷定位识别技术研究、基于卷积神经网络的缺陷分类技术研究以及基于机器视觉的检测系统硬件技术研究,完成系统对被检产品的缺陷定位识别、检测、分类、复判,模型管理,数据集管理等功能,不仅减小被检产品位置偏移、角度旋转和光照变化等因素对识别效果的影响,还能实现系统自动更新优化算法,在线“边用边训”,满足复杂多变的检测需求,从而提高工业生产中的自动化和智能化水平。
对某车间进行基于AR实时监测,监测车间实时生产运行数据,生产运行数据包括:生产相关(实时生产牌名、批次、相关重点工艺标准等);设备状态(运行电流、频率、外检类(设备完好性及运行状态)等);物料情况(实时物料监测、物料重量估算等)、异常报警(重要指标(断流)监测报警、设备运行类警示报警)等。通过AR摄像头对以上数据的实时监测,并远程传输至集控中心(或推送至相关专业人员的移动终端),使相关数据能够得到最大程度的知悉并加以分析,最终形成完整的相关数据模型,为实现“无人工厂”奠定了基础。
烟盒五面检测方案

盒五面检测应用主要是为了确保烟盒的外观质量,因为在购买时,烟盒的外观的好坏会影响消费者的购买体验。这种检测系统采用六个相机同步检测烟条的五个面,通过采集卡与相机分离的方式,明显提高了系统的检测能力,解决了数据量和实时性的问题。

烟盒五面检测应用主要是为了确保烟盒的外观质量,因为在购买时,烟盒的外观的好坏会影响消费者的购买体验。这种检测系统采用六个相机同步检测烟条的五个面,通过采集卡与相机分离的方式,明显提高了系统的检测能力,解决了数据量和实时性的问题。

烟盒五面检测视频2
烟盒五面检测视频1
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