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    SICK 2D Deep learning 應用介紹

    SICK Inspector系列相機是可編程、可配置,集相機、鏡頭、光源、處理器為一體的 2D 視覺傳感器系列,適用于大多數工業任務。圖像分辨率涵蓋 100 萬至 1200 萬像素,IP 65 防護等級的緊湊型外殼、靈活高品質的光學設計:是針對高要求自動化環境的出色之選。其中,超緊湊型 InspectorP61x 可安裝在狹窄的安裝空間內,同時能夠輕松便捷地進行檢查、定位和測量任務的調試工作。


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    SICK Nova 2D 集成了halcon圖像處理庫,并開放了工具插件功能,可二次開發,確保了功能的獨特性和完善性。在網頁端輸入相機IP地址對傳感器進行即時配置,無需下載軟件安裝包。即使是非專業人士,也可以在網頁上直觀的配置。

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    1?產品優勢

    在包含傳統2D圖像分析、結果輸出和通信工具的前提下,Nova 2D 視覺額外增加了Ai分類+Ai異常檢測工具;相機內部支持100張圖像樣本訓練,深度學習的訓練過程可直接在相機內部完成,無需外接工控機。


    ● Ai異常檢測訓練實現無監督學習,無需標注NG樣本,僅需良好圖片即可實現異常檢測。

    ● 智能相機中匯集了深度學習技術所有流程,包括:圖像采集、標注、訓練、評估以及識別。

    ● 訓練時長短,平均2min內實現模型訓練。

    ● 操作便捷,流程簡單,即使是無圖像處理經驗的工程師也能輕松上手。


    2?深度學習豐富的應用場景

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    電子行業

    裝配核驗


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    汽車行業

    缺陷檢測

    3?成功案例

    應用一:木材分類

    應用描述:木材翻轉機,需要確認木板方向。

    客戶需求:自動對木板進行分類(基于年輪結構),以便快速在加工機器前保證木板的排列。

    客戶痛點:傳統視覺無法按照標準進行完全分類;人眼識別,效率低,無法保證準確率。

    ?SICK解決方案及優勢:

    InspectorP621+Intelligent Inspection Upgrade License+ dStudio token。

    ● 基于深度學習的分類工具用來訓練不同方向的木材,可以快速根據上下環不同來分辨種類 ,提升了速度節拍。

    ● 在基于云的訓練服務dStudio中訓練的深度學習神經網絡,操作簡單便捷,降低錯誤率。


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    應用二:瓶子分類

    應用描述:在洗瓶機進料區 區分為新玻璃瓶和舊玻璃瓶。

    客戶需求:區分新瓶與舊瓶以控制分流清洗;避免了機器重新啟動導致的額外水消耗。

    客戶痛點:人工操作非常慢,回流瓶的吞吐量不夠;機器用水消耗大。

    ?SICK解決方案及優勢:

    InspectorP621+Intelligent Inspection Upgrade License+ dStudio token。

    ● 減少了人工干預,提高了洗瓶機的吞吐量。

    ● 控制了機器用水量,提高產能效率。


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    應用三:裝配核驗

    應用描述:奶粉罐白色勺子的漏檢/標簽的完整性檢測。

    客戶需求:準確快速的檢驗出裝配是否一致;不同位置和背景下檢測出是否配置好勺子。

    客戶痛點:檢測物背景復雜不一致,傳統視覺誤判率高。

    ?SICK解決方案及優勢:

    InspectorP621+Intelligent Inspection Upgrade License

    ● 基于深度學習的異常檢測工具,通過學習OK樣本進行訓練,在相機中直接完成訓練并輸出結果。

    ● 加快了生產速度節拍,提高了生產效率的質量和效益,有效避免了人工的出錯誤率。

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