KITSとKLTSの認識

KITSとKLTSの認識 プロジェクト: 人工知能 日付 2019 画像処理の課題: 一般的に: さまざまなトラックやトラックは、さまざまなクライアントによってトラックで提供されます。 KLTとトライは工事者によって分離され、さまざまな技術的要件でクライアントによって洗浄されます。 清掃後、これらは再婚し、種類の清掃をパレットに分類し、フィルムでストレッチし、保管する。 すべての目的は、ソフトウェアに正確に記録されている種類の純粋なパレットを保管し、ネットワークに更新することができるようにすることです。 数は常に変化し、さまざまな顧客が清潔でパレットされた商品を取り戻すためです。 さらに、お客様は内部で倉庫へのアクセスも行います。 過去に現在の倉庫が実際に検出されなかったため、現在の倉庫を検出するシステムが導入され、正確な倉庫を記録する(例えば、現在の倉庫を検出するシステムが導入される)。 BSPです。 空き出しを避けるため) 例えば、スタッパー運転手は、受領された注文の際に、要求された商品がすでに完全に洗浄され、保管されているかどうかをスクリーン上で見ることができます。 単位で開きます: 駅 2: 結婚式 KLTとトライはこの駅で結婚する。 この場合、トライは自動的に、トライマスターのバンドに配置することによって、掃除の前に、またはその後、識別され、認識されます(例えば、 350 異なるタイプ) 駅内では、現在運転しているトラックを自動的に検出する予定です。 この情報は、その後、EANコードとして作成され、ラベルプリンターに貼り付けを印刷する。 スクリーン上のワークターの入力/選択は、時間のコストがあまりにも大きく、エラーを信頼性の高い方法で防止するため、実用的に実行できない。 したがって、私たちは、パラメーターを学んだ後、検出を確保する独立学習神経ネットワークの使用を推奨します。 このテクノロジーのもう一つの利点は、追加の新しい部品や異なるトライの簡単な学習であり、将来の検出のために簡単に実行することができます。 画像処理セル CRETEC QBIC は、最適な検出を確保するために、バンドの上に位置し、外部光から切り離されます。