缺陷檢測

   藥片缺陷檢測是藥片生產過程中的關鍵環(huán)節(jié)，其檢測結果的好壞直接影響著藥品的質量。常見的人工檢測方法：成本和效率不成比例， 容易產生誤檢和漏檢等現象，無法滿足現代企業(yè)對產品質量的要求。機器視覺檢測憑借其自動化程度高、成本低、可替代3-4個人工等特點，廣泛運用于實際生產中。邁迅威視覺科技專注機器視覺檢測數十年，我司的藥品缺陷檢測設備可用于檢測產品表面的裂紋，缺塊，黑點等各種缺陷。核心部分均采用級別的316不銹鋼，可滿足廣大客戶的需求。





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時間碼缺陷檢測依然以人力主導.目前的用以檢驗時間碼缺陷的算法受制于算法復雜度和準確度,沒法在工業(yè)領域得到很大范疇的運用.對于那樣的狀況,明確提出了一種新的根據迭代更新配準的t-rotate iterative closest point(PRICP)算法.該算法把時間碼抽象性為點特點,根據對模版和特點點開展配準來快速檢測時間碼的缺陷,引進深度學習進一步提高了該算法的性,魯棒性及缺陷歸類能力.該算法早已取得成功運用于青島啤酒廠生產流水線條碼時間的缺陷檢測中,當場運作數據顯示該算法在魯棒性和層面顯著好于別的方式 ,適用好幾個連通域信息內容碼的迅速缺陷檢測,另外不會受到標準及情況管束,抗噪音能力強,可立即運用于別的的視覺效果行業(yè).

厚鋼板生產流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 精準定位字符地區(qū).對于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優(yōu)化算法分割字符,并根據聚類算法體制糾正分割結果.運用bp神經元網絡對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準確度,考慮即時在線監(jiān)測的要求.厚鋼板生產流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 精準定位字符地區(qū).對于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優(yōu)化算法分割字符,并根據聚類算法體制糾正分割結果.運用bp神經元網絡對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準確度,考慮即時在線監(jiān)測的要求.

根據電子器件管理平臺,可以對產品的生產制造、貨運物流、市場銷售及其應用等階段開展監(jiān)管。噴碼字符做為一種常見產品管控碼,其檢驗、鑒別在賦碼管控系統(tǒng)軟件中擁有至關重要的影響力。對于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據軟件系統(tǒng)設計方案的,該方式 不利機器設備當場智能化系統(tǒng)管理方法。因而,文中設計方案了一套根據FPGA和單脈沖藕合神經元網絡(PCNN)的噴碼字符識別技術。文中關鍵研究方向及結果為:(1)對于基本方式 在圖像二值分割時,實際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎理論來分割圖像。,根據MATLAB對PCNN算法的基礎實體模型剖析,對于不一樣灰度值像素數火時刻不一樣的特點,開展圖像的二值分割。隨后,運用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎理論,明確PCNN在分割圖像時,什么時候為二值分割圖像。該方式 完成了圖像的全自動分割,且實際效果非常好。(2)對于傳統(tǒng)式投射分割方式 只有分割持續(xù)字符,沒法分割點陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運用噴碼字符中點陣裂縫與字符間隔的關聯,根據操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨字符,便于于字符svm算法及鑒別。改善后的算法不但可以分割持續(xù)字符,并且非常好的解決了傳統(tǒng)式投射算法沒法分割點陣字符的難題。(3)對于噴碼字符的點陣特點,文中明確提出改善的網格圖特點算法,并徹底改變字符鑒別標準。