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        2021 IAS展
        機器視覺

        康耐視2021精選案例|包裝及其他行業篇

          2021年07月22日  

          隨著消費者對產品包裝的要求越來越高,包裝生產工藝也在不斷進步,各類提高產品包裝速度和美觀程度的包裝機械設備應運而生。又因《中國制造2025》規劃路線的出臺,制造業改革之船正式起航,智能包裝迎來了發展的春天。

          高度自動化、高效化、節能化的包裝設備已然受到食品、飲料、醫藥等下游行業青睞,傳統的包裝設備逐步與工業機器人及工業自動化、機器視覺、智能倉儲&智能物流、運動控制技術等結合,使得包裝行業智能制造不斷發展改進。本期康耐視2021精選案例集,就將為大家詳細介紹機器視覺在包裝及其他行業領域內的智能應用案例。

        1/ In-Sight 7000視覺系統助力奶粉生產線提速10% 高效解決“三期”檢測問題

          挑戰:激光標刻的“三期”信息存在遺漏,而“三期”信息檢測要求快速穩定,操作簡便,人工檢測存在漏檢且成本高,易遭到客戶投訴的風險;要求檢測方案切實適合企業需求,避免功能過剩和設備投資浪費。

          效果:實現了“三期”信息的有效檢測,可準確剔除缺陷產品,生產成本和客戶投訴風險大為降低;還能適應不同種規格產品,滿足工廠快速切換產品的要求;高效的檢測效率推動企業產能擴張,生產線提速10%,進一步的提升市場競爭力。

        2/ 康耐視VisionPro視覺軟件配合協作機器人實現自動化焊接

          挑戰:人工記憶焊接孔位置,容易出錯;每種標準的產品焊接參數不同,容易混淆;工人重復勞動、強度大。

          效果:實現焊接自動化,每個崗位可減少3個人工;焊接工藝參數實時讀取,焊機數量、產品信號可追溯;焊接效率提升了50%,焊接質量和經濟效益顯著提高。

        3/ 康耐視VisionPro視覺軟件檢測三元催化器過濾孔的通透性

          挑戰:打光難度大,只能照亮部分工件區域,效果不好;工件種類較多,機械定位不準、不易調節;傳統方法無法完成通透性精準檢測工作。

          效果:檢測精度高,開發周期短,維護難度??;通透性檢測效率高,穩定性好;產品合格率提升了30%以上,產量和生產效率均大幅提升。

        4/ VisionPro Deep Learning幫助中科玻璃解決酒瓶標簽缺陷檢測難題

          挑戰:“三班倒”的人工檢測占用大量企業人力成本和管理費用,且人工目檢方式效率低,易導致漏檢、錯檢,流入市場的不良品給企業帶來不利影響,同時人工檢測方式也限制了企業產能提升,嚴重影響生產效率;而傳統機器視覺產品無法檢測酒瓶標簽的復雜缺陷,經典深度學習網絡部署又復雜。

          效果:實現了酒瓶標簽的快速高效檢測,大幅度提高產品的良品率,用戶投訴率為0;滿足現場高速生產的需要,切實有效地取代了“三班倒”的人工檢測模式,為企業節省大量的人工成本; 促進產能擴張,由原來日均產量1萬件大幅提升至2萬多件;部署簡單,現場工程師簡單培訓就能上手,實現了在現場快速應用。

        5/VisionPro Deep Learning實現電機電磁牽引線表面瑕疵的高效在線檢測

          挑戰:如何在高速情況下,檢測多個種類缺陷并進行分類分析;如何在安裝受限的情況下,對電磁線的各個面進行檢測并獲取好的圖像效果;如何與外部設備配合,能夠讓相機與光源配合獲取各個面的同步圖片;在類似缺陷中,如何進行更好的區分并分析各個瑕疵。

          效果:增加VisionProDeepLearning瑕疵檢測后,對于不合格有瑕疵的產品,都能夠迅速識別,明顯加強了產品質量管控;實現24小時不間斷檢測及測量,減少人工成本;簡單易用的操作方式及開發的參數窗口,可以更加容易的根據生產需要來進行調整;能夠更好的區分并分析各個瑕疵。

        6/ VisionPro Deep Learning解決建材行業礦棉吸聲板的缺陷檢測挑戰

          挑戰:人工目檢方式效率低、檢測不穩定,嚴重影響生產節拍和產品質量;而礦棉吸聲板產品種類較多,視覺訓練需要很長時間;缺陷種類多又導致分類耗時耗力,產品模板優化時間較長。

          效果:先進視覺技術替代人工目檢,提升產線自動化水平;模板訓練速度快,檢測精度高,操作簡單易上手;提高了產品合格率和生產效率,縮減了人工成本,提升了客戶對產品的滿意度。

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        標簽:康耐視  我要反饋
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