喷码视觉检测在日化,制药,化工,食品饮料等各行各业都有广泛的应用。迈迅威视觉的喷码检测系统可以直接安装在喷码机之后,以极低的成本,简单的操作和维护方式,更好的解决客户在喷码过程中遇到的问题。
检测内容:
喷码缺失,字符位置偏移,重影,字体模糊,喷码变形,字符错误
设备参数:
检测速度:
快1500个/分钟
检出率:
功率:220V
产品应用范围:食品行业,药品行业,化妆品行业,电子行业,化工行业,农产品等任何需要喷码的行业产品。
现如今食用油激光喷码检测方法仍是传统的人力资源灯检法,存在成本上升,不稳定,精度低,工作员激起等难点,早就不能考虑到生产商和消费者的要求,因而方案设计一种依据机器视觉技术技术性和自动化控制自动控制系统的食用油激光喷码检测分拣系统软件软件.借助Matlabscript节点,采用LabVIEW和MATLAB软件混和程序流程撰写的方法进行喷码标志符检测,LabVIEW软件进行图像搜集,工控触摸屏制作和数据信息数据分析功效,MATLAB软件进行图象处理和图像识别技术功效,充分利用各软件优势,降低程序流程撰写设计开发难易度.LabVIEW依据VISA串口通讯将喷码质量信息传输至PLC(ProgrammableLogicController,可编程逻辑控制器),控制自动式分拣机构将喷码不合格的食用油除去,从而保证和提高产品质量.实验数据显示,系统软件软件适当检测和分拣率可稳定保证90%以上.
工业产品的包装上常含有产品编号、序列号、生产及截止日期等重要的喷码信息,而在产品包装的喷印过程中受到可能出现的机械故障、环境变化、运输磨损等不确定因素影响,喷码的喷印效果可能会出现变化。因此,产品包装在完成喷码的喷印后,需要对喷码进行检测才能保证喷码的正确可读。包装信息错误的产品将会对企业的生产效率、物流仓储、品牌形象等方面造成一系列不利影响。传统喷码检测方法使用人工方式辨别喷码质量的好坏,由于其在效率、失误率、人力成本等方面的劣势,并不适合应用在企业的大规模包装生产流水线上。
解决低质量图像给识别任务带来的困难,构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前,并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善,终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比,实验表明在低质量图像上,提出的方法有更高的数字识别率,且有更强的泛化能力.
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