Lectura del código DPM de piezas de automóviles
Identificación de DPM, lector de código, trazabilidad, precisiónEn el aspecto de la producción de ensamblaje de automóviles, el lector de códigos de la serie id5000 se utiliza para resolver la trazabilidad de diversas condiciones de trabajo. Mientras tanto, es compatible con varios procesos e interfiere...
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Fondo
Descripción del requisito:
- Condición de trabajo: resolver la aplicación de lectura de código que se adapta a varias condiciones de trabajo
- Proceso: identificación DPM de láser, impresión mecánica, inyección de tinta, etc.
- Medio ambiente: teniendo en cuenta la contaminación por petróleo, la textura, la pérdida de área estática, la distorsión y otras interferencias
Requisitos técnicos:
- La tasa de reconocimiento del código QR es de hasta el 99,99 %
- Decodificación de unidades < 60 ms
Estructura
El lector de código inteligente de la serie ID5000 / 3000Pro se selecciona para el esquema de lectura de código DPM de los componentes del automóvil. El producto integra iluminación, sensor, lente y decodificador. Tiene un excelente rendimiento de reconocimiento, corrección de defectos, filtrado de suciedad, corrección de distorsión y corrección inteligente de errores. Tiene una alta capacidad de decodificación y un algoritmo de posicionamiento de milisegundos. No necesita fuente de luz externa, subcontrol multicanal y fuente de luz multicolor de blanco, rojo y azul.
Ventajas
- Integración: iluminación, CCD, lente e integración del decodificador;
- Accesorios: subcontrol multicanal, fuente de luz multicolor blanca, roja, azul y accesorios ópticos multipolarizados para adaptarse a múltiples condiciones de trabajo;
- Clasificación: Norma de calificación de calidad general internacional de la ISO, que guía la gestión de los procesos;
- Alternancia: puede ser compatible con más condiciones de trabajo y diferencias de material, y cambiar automáticamente los parámetros;
- Nivel: alto grado de protección de proyectiles, despliegue de entornos más severos.
Prueba de tipo de cubo
aprendizaje profundo, clasificación, tasa de reconocimientoPara mejorar la productividad del reconocimiento del cubo de la rueda, se utiliza un sistema de visión artificial para el reconocimiento inteligente del cubo de la rueda del automóvil, que tiene las ventajas de una estructura simple, una alta tasa de reconocimiento...
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Fondo
Descripción del requisito:
1. Después de la producción y el transporte de concentradores, es necesario clasificar los diferentes tipos de concentradores para la clasificación y el embalaje posteriores.
2. El método de detección manual tiene baja eficiencia, alto costo de mano de obra y baja precisión.
Requisitos técnicos:
1. Precisión de reconocimiento: > 99,9 %
2. Tipos de identificación del cubo de la rueda: > 200
Estructura
El sistema de detección de tipo de cubo de rueda utiliza Hikrobot 5 millones de cámaras de alta resolución, fuente de luz de superficie de apertura media de área grande y herramienta de clasificación de aprendizaje profundo para realizar la identificación y clasificación automática de varios cubos de rueda en el estado de flujo mixto aleatorio en la cinta transportadora de la línea de producción.
Ventajas
- Precisión de reconocimiento: se recogen entre 80 y 100 muestras para cada tipo de entrenamiento de modelo inicial, y la tasa de reconocimiento integral puede alcanzar más del 99 %. A través de la iteración de campo, la tasa de precisión de identificación final es superior al 99,99 %.
- Gran capacidad de reconocimiento: el algoritmo de clasificación de aprendizaje profundo utiliza las ventajas de la red neuronal convolucional y las muestras de big data para mejorar la capacidad de reconocimiento.
