健松智能冷凍撻皮AI視覺外觀瑕疵檢測解決方案,打破傳統視覺技術,采用AI算法,實現由系統自適應、自定義的快速深度學習和迭代。將人工智能技術和機器視覺技術相結合,讓系統能夠識別、分析和理解圖像中的內容,進行撻皮外觀的辨識并定位出瑕疵,實現對產品外觀質量的檢測。不良品由機器人自動拾取剔除到指定區域,避免人工分揀可能出現的誤判和漏判,保證產品質量的穩定性和一致性。
檢測精度
AI視覺檢測系統使用動態飛拍技術,實現蛋撻表面最小0.5mm以上的瑕疵檢測,在輸送帶連續運行下對破損、起泡、頭發、異物、裂紋等瑕疵保持1s/pcs的檢測節拍,可通過調整NG判定指標,進一步對缺陷輪廓特征做進一步過濾。
方案優勢 ■ 構建通用模型,用AI算法代替傳統算法,完成撻皮一致性預處理,實現通用模型的共用。
■ 提升檢測效率,減少對人工的依賴,保證撻皮質量的穩定性和一致性。
■ 可以及時發現撻皮是否存在黑點、破損、起泡、異物等問題,幫助企業減少客戶投訴
■ 采用健松智能專利拾取技術。
方案特點
■ 可辨識復雜瑕疵:滿足產線在高速生產下的瑕疵檢測;
■ 提高檢測準確率:AI自主學習,精確識別并定義幾十種以上的瑕疵種類;
■ 提高檢測準確率:持續搜集瑕疵樣本,不斷自主迭代,提升檢測效率;
■ 通用大模型: 建立瑕疵數據庫,進行瑕疵類別精確標注,積累通用大模型;