ארכיון פרסום
זיהוי של KITs ו- KLTs
ראה יישום שפורסם או הרצאה מתוך ארכיון CRETEC.
תוכן ארכיון: המידע מתייחס למצב הפרסום המקורי. הצבעה על ביצועים, טווח ביצועים וזמינות בבקשה CRETEC.
זיהוי של KITs ו- KLTs
סוג הפרויקט :
אינטליגנציה מלאכותית
תאריך
2019
תפקידי עיבוד תמונה:
באופן כללי :
מגוון רחב של רכבים וטריקים מסופקים על ידי לקוחות שונים באמצעות משאית.
ה- KLTs ו- Trays נפרדים על ידי יצרנים ונשטפים על ידי הלקוח עם דרישות טכניות שונות.
לאחר ניקוי, הם נשואים מחדש, והם צריכים להיות מגוון טהור על פלטות, מוטבע עם פוליה ומאוחסן.
המטרה של כל זה היא להשיג בעת אחסון מגוון של פלטות טהורות, אשר נרשמו במדויק בתוכנה כדי להיות מעודכנים ברשת.
המספר משתנה כל הזמן, שכן לקוחות שונים מחזירים את הסחורה הנקיה והפליטה.
בנוסף, הלקוח מקבל גישה פנימית למאגר.
מאז בעבר המלאי הנוכחי לא היה באמת לזהות, עכשיו יש להציג מערכת אשר לזהות את המלאי הנוכחי כדי לאסוף את המלאי המדויק (לדוגמה.
BSP
להימנע מלהתפרץ)
כך, בין היתר, נהג הספינה, בעת קבלת הזמנה, יוכל לראות על מסך אם המוצר הנדרש כבר נשטף לחלוטין ומוחסן.
פתיחה בודדת:
תחנה 2: חתונה
אובמה וטרי מתחתנים בתחנה זו.
במקרה זה, יש לזהות או לזהות באופן אוטומטי את הטרייה על ידי הגדרת הטרייה על הטרייה, לפני או אחרי ניקוי (למשל.
350 סוגים שונים)
בתחנת הרכבת יש לזהות באופן אוטומטי את המסלולים שנמצאים במפעל.
מידע זה נועד לאחר מכן ליצור כקוד EAN ולהדפיס קובץ על מדפסת תווית.
כניסה / בחירה של מעבד על מסך אינו אפקטיבי, כי הזמן הוא גדול מדי, שגיאות צריכות להימנע באופן אמין.
לכן, אנו ממליצים על שימוש ברשת נוירלית למידה עצמאית, אשר לאחר למידה של הפרמטרים, להבטיח זיהוי.
יתרון נוסף של טכנולוגיה זו הוא הקלה ללמוד חלקים חדשים נוספים או רצועות נפרדות, אשר קל ליישם עבור זיהוי עתידי.
תאי עיבוד התמונה CRETEC QBIC ממוקמים מעל הקו ומופרדים מהאור הזר כדי להבטיח זיהוי אופטימלי.
לשאול על יישום זה