MVTEC HALCON

机器视觉深度学习实现高水平质量控制

Robotics & Vision Technologies (RVT) 使用 MVTec HALCON 为西班牙冷冻面团和烘焙产品制造商开发了自动化质量控制系统。每分钟可检测 140 件产品,进行 2D/3D 检测并用深度学习分类,实现 100% 检测并提升效率 30%。
HALCON
食品和饮料
分类
深度学习

西班牙公司 Robotics & Vision Technologies (RVT)Robotics & Vision Technologies (RVT) 是我们代理商 INFAIMON S.L. 的合作伙伴,也是 MVTec 的认证集成商之一。RVT 开发的应用运用人工视觉、机器人技术和增强现实技术改善工业领域的自动化流程。

RVT 为西班牙一家业内领先的冷冻面团和烘焙产品制造商开发了一套基于机器视觉和深度学习算法的质量控制系统。

项目挑战

该项目的最大挑战是如何在客户的整个生产过程中实现最高水平的质量控制。为此,必须在生产的不同阶段控制产品的所有视觉参数。这需要获得 2D 和 3D 计量参数、通过视觉分析可测量参数并通过人工智能分析不可测量的参数。

此外,产品识别和正确分类方面也存在诸多困难,可归结为以下几个原因:

  • 天然产品和手工制品各不相同
  • 根据产品类型对各种参数进行计量控制
  • 控制烘烤程度等主观参数。

系统任务

项目开发的系统可执行以下任务:

  • 在生产线上识别产品。
  • 根据产品类型,对每种产品进行多种测量。
  • 利用人工智能(即深度学习),按照不同的视觉参数对产品进行分类。

这套系统可以全天候工作,每分钟最多可分析 140 件产品。它能自动分拣出不合格产品,并且几乎无需维护。

软件功能

软件开发大量运用了 MVTec HALCON 库, 以便根据客户需求定制界面并构建可以轻松添加新参考的向导。

在这套解决方案中,HALCON 负责执行 2D 和 3D 计量以及基于深度学习的分割和分类。如此即可根据视觉外观对(使用传统机器视觉方法)分割后的面包进行分类。如果没有集成的深度学习功能,就无法实现这种分类,即使能实现也需要巨量编程工作。

硬件装置

整套系统包括高分辨率彩色线扫描相机和特殊照明,可以分析非常细微的颜色和纹理参数。它还包括 3D 计量系统和高性能处理单元。

解决方案优势

  • 控制所有质量参数
  • 释放的产能现在可以用在其他方面。
  • 产量增加 30%
  • 对生产全程进行分析
  • 实施以前无法进行的计量控制。

感谢Robotics&Vision Technologies提供文字和图像。

发布日期: 九月 11, 2020

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