Máquina de inspección de cámara basada en IA antes de la carga y apilamiento de la taza IML

Máquina de inspección de cámara basada en IA antes de la carga y apilamiento de la taza IML

Características del equipo

El equipo:

1) Cámara: Usamos nuestra propia cámara desarrollada (el chip es de Japón), que tiene un reconocimiento de imagen más claro y es más compatible con nuestro propio software.

2) Fuente de luz: Tenemos un equipo óptico dedicado para desarrollar varias fuentes de luz para adaptarse a los requisitos de la escena óptica de diferentes escenas industriales.

3) Computadora integrada: el equipo de KEYE desarrolló de forma independiente la caja de computación NPU de la computadora integrada, que reemplazó a la computadora industrial tradicional PLC;No tiene miedo de cortes repentinos de energía y escenas de alta temperatura, y puede adaptarse mejor al ambiente de altas temperaturas en la India en verano.

El software:

1) Algoritmo: utilizamos el último algoritmo de aprendizaje profundo de IA. La mayoría de los productos solo necesitan una pequeña cantidad de aprendizaje de muestra para completar un nuevo modelo de producto;La máquina puede aprender continuamente algunos defectos y buenas muestras como el cerebro humano, haciendo que el efecto de detección sea cada vez mejor.

2) Software: El último software KEYE V16.0 puede realizar una variedad de estadísticas de datos y funciones de interacción humano-computadora, y el funcionamiento de la pantalla táctil es más simple.

3) Plataforma en la nube KEYE: la plataforma en la nube de IA puede crear su propia cuenta de plataforma en la nube para cada cliente, y las imágenes de cada operación de capacitación se guardarán en su propia cuenta;incluso si el algoritmo se pierde debido a algoritmos de software u otros problemas, todos los datos anteriores pueden ser recuperados a través de una cuenta independiente de la plataforma en la nube (el equipo de KEYE tiene técnicos que mantienen regularmente esta plataforma).

4) Servicio postventa: Proporcionar un servicio remoto a largo plazo, los clientes solo necesitan mantener el dispositivo en una buena conexión de red.

Mantenimiento de la máquina

• Limpieza: Limpie cuidadosamente el polvo de la máquina (lentes/cinturón transportador); Método de limpieza: Limpie la máquina con un paño suave empapado con un poco de alcohol
• Control del sistema de suministro de aire: mantener la presión del aire, la presión debe mantenerse en 0,6-0,8mpa. limpieza del sistema de aire que incluye el tanque de aire y el filtro de aire.El sistema de suministro de aire debe ser drenado a tiempo., y el elemento de filtro debe ser reemplazado regularmente.
• Inspección en servicio: durante el funcionamiento, compruebe si la máquina de desbloqueo de tapa funciona normalmente y si hay algún bloqueo.Tiene que resolverse a tiempo..
• Mantenimiento después de la operación: apagar el sistema de forma ordenada y limpiar todo el sistema.

Socios de cooperación

KEYETECH siempre se ha comprometido con la aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la tecnología de la visión,sustitución de los ojos humanos y la decisión cerebral por la visión artificial y los cálculos de razonamiento de IA, y la integración de la detección de calidad y clasificación a los productos industriales en la fabricación tradicional para hacer que la producción más digitalización, inteligencia, visualización y persistencia.También mejora en gran medida la eficiencia y precisión de la detección industrial, y mejora el nivel inteligente de la industria manufacturera.

** Nuestra compañía ha servido a muchas empresas conocidas como Coca-Cola, P&G, Unilever, ALPLA, Shriji Polymer, Berry Global, Aptar, LAMIPAK, TPAC, PACT Group, etc.

Tiempo de entrega

Se espera que el ciclo de producción de toda la máquina dure 60 días. Si se añaden requisitos de inspección adicionales o se necesitan más ajustes, el tiempo se prolongará en consecuencia.Después de que el equipo llegue al sitio del cliente, nuestra empresa organiza personal postventa para completar la instalación y el ajuste en el sitio del cliente.