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Identificação de KIT e KLT
Insight em uma aplicação publicada ou palestra do arquivo CRETEC.
Conteúdo do arquivo: A informação refere-se ao status da publicação original. Por favor, coordene a execução atual, o escopo dos serviços e disponibilidade com CRETEC.
Identificação de KIT e KLT
Tipo de projeto:
Artificial Intelligance
Data
2019
Objectivo para o processamento de imagens:
Geral:
Vários KLTs e bandejas são entregues por caminhão de diferentes clientes.
Os KLTs e bandejas são separados por trabalhadores e limpos pelo cliente com vários requisitos técnicos.
Após a limpeza, estes são novamente casados e devem ser classificados em paletes em pura variedade, esticados com folha de papel alumínio e armazenados.
O objetivo é obter paletes puros durante o armazenamento, que são registrados precisamente no software para que possam ser atualizados na rede.
O número varia constantemente, à medida que diferentes clientes pegam novamente as mercadorias limpas e paletizadas.
Além disso, o cliente também acessa internamente o armazém.
Uma vez que no passado não era realmente possível determinar o estoque atual, um sistema está agora a ser introduzido que atualmente determina o estoque, a fim de registrar o estoque exato (por exemplo. E.g. Evite viagens vazias.
Entre outras coisas, o motorista do caminhão deve ser capaz de ver em uma tela se as mercadorias solicitadas já foram completamente limpas e armazenadas.
ESTRUTURA DA DESCRIÇÃO PORMENORIZADA:
Estação 2: pareamento de recipientes e bandejas
Nesta estação, os recipientes KLT são pareados com as bandejas.
Neste caso, as bandejas são automaticamente identificadas e reconhecidas colocando-as no cinto do mestre da bandeja antes ou após a limpeza (aprox. 350 tipos diferentes
Na estação, portanto, as bandejas que estão sendo conduzidas atualmente no sistema devem ser automaticamente reconhecidas.
Esta informação deve ser então criada como um código EAN e um adesivo impresso em uma impressora de etiqueta.
Uma entrada / seleção de um trabalhador em uma tela não é prática, porque o tempo necessário é muito grande e os erros devem ser evitados de forma confiável.
Portanto, recomendamos o uso de uma rede neural de aprendizagem independente que garanta o reconhecimento após a aprendizagem dos parâmetros.
Outra vantagem desta tecnologia é o simples ensino de novas peças adicionais ou bandejas desviantes, que é fácil de implementar para reconhecimento futuro.
A célula de processamento de imagem CRETEC QBIC é então posicionada acima da fita e isolada da luz externa para garantir a detecção ideal.
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