Hvilket utstyr er bedre for å teste forseglingen av bokser?

Nylig sendte en kunde en boksprøve for forseglingsverifisering, i håp om å bruke visuelle inspeksjonsmetoder for å avgjøre om boksens munnforsegling er fullstendig og pålitelig. Basert på denne etterspørselen, bygget Zhixiang Vision teknologiteam raskt et sett medSmart kameraforseglingssystem og omfattende testing og verifisering av prøver.

Gjennom denne testen presterte det smarte kameraet godt når det gjelder bildeklarhet, kantgjenkjenningsevner og stabilitet, og dekket vellykket kundens inspeksjonsbehov. La meg forklare denne planen for deg.

1.Bestem programdesign

Deteksjonsløsningen bruker selskapets smartkameraer som kjerneutstyr, med industrielle nettverkskabler og strømadaptere for å oppnå dataoverføring og strømforsyning.
Kameraet er fast installert fra bunn til topp, ca. 50 mm unna krukkemunningen. Denne avstanden ble bestemt etter flere runder med feilsøking, noe som ikke bare kan sikre bildeklarheten til kanten av krukkemunningen, men også effektivt unngå at faktorer som refleksjoner og skygger påvirker gjenkjenningsstabiliteten.

Det smarte kameraet integrerer funksjoner som linse, lyskildekontroll og prosesseringsenhet, slik at den totale løsningen kan fungere uavhengig uten behov for en ekstern industriell datamaskin. Den er mer egnet for produksjonslinjer med begrenset plass og høyt tempo, for eksempel matemballasje.

2.Bildeytelsen er stabil

I denne testen demonstrerte det smarte kameraet utmerket bildeytelse:

Høy bildeskarphet: overgangsområdet, konkave punkter og fine strukturer på kanten av boksmunningen kan vises tydelig;

God støydempende effekt: bildebehandlingen forblir stabil under forskjellige lyskildemiljøer;

Sterk refleksjonsevne mot høylys: Metallmaterialet i boksmunnen er utsatt for speilrefleksjon. Etter lysstyrkekompensasjon og algoritmeforbedring har bildet fortsatt god lesbarhet.

Disse fordelene sikrer et pålitelig grunnlag for etterfølgende forseglingsvurderinger.

3.for testalgoritmerStøtte

Den innebygde visuelle algoritmen til smartkameraet er optimert for deteksjon av boksmunnsel. Gjennom funksjonsekstraksjon og komparativ analyse av boksens munnområde oppnås sanntidsbestemmelse:

Grønt merke: god forsegling, ingen unormale egenskaper

Rødt merke: dårlig tetning, deformasjon eller tetningsspalte

Algoritmen inkluderer hovedsakelig følgende tekniske moduler:

Kantgjenkjenning

Nøkkelkantene på tankmunningen er låst gjennom høypassfiltrering og gradientoperasjon for å oppnå strukturell integritetsvurdering.

Form- og konturanalyse

Tilpass den sirkulære konturen av boksmunningen for å oppdage om det er forskyvning, deformasjon eller depresjon.

Lysstyrke Ensartethet

Analyser lysstyrkeendringene i tetningsringområdet til tankmunningen for å identifisere om det er skyggeforskjeller forårsaket av løs forsegling.

Etter flere prøveoppføringer etablerte systemet en referansemodell for produktet, noe som gjorde resultatene av algoritmevurderingen mer stabile og nøyaktige.

4.Testresultatytelse​

Etter flere runder med kontinuerlig testing viste deteksjonssystemet god stabilitet:

Bildehastigheten samsvarer jevnt med prosesseringshastigheten, og det er ingen etterslep eller tap av bilder.

Identifikasjon av forseglingsavvik har høy nøyaktighet og god repeterbarhet

Algoritmen opprettholder stabil utgang på tvers av forskjellige grupper av prøver

De overordnede testresultatene demonstrerer fullt ut tilpasningsevnen og fordelene til smarte kameraer i slike scenarier for gjenkjenning av metallemballasjeforseglinger.

5.Testing industri

Forsegling er en viktig sikkerhetsindikator i matemballasjeindustrien. Med denne smarte kameraløsningen kan du oppnå:

Bytt ut manuell inspeksjon for å redusere feilvurderinger og tapte inspeksjoner

Realiser online deteksjon i sanntid og forbedre produksjonseffektiviteten

Reduser lønnskostnadene og forbedre kvalitetskonsistensen

Støtte dataregistrering, sporing og statistisk analyse

Den svært integrerte løsningen med smarte kameraer er spesielt egnet for scenarier med raske produksjonslinjer, komplekse miljøer og strenge inspeksjonskrav, noe som gir mer pålitelige kvalitetssikringsmuligheter til mat- og drikkevareprodusenter.