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首頁新聞中心如何提升塑料瓶缺陷檢測中的生產效率及質量?

如何提升塑料瓶缺陷檢測中的生產效率及質量?

2020-08-18 15:49

飲料瓶缺陷檢測.jpg

生活中,隨著人們對飲料的需求越來越大,那么針對塑料瓶的產品質量的要求也越來越高了,因此,很多生產飲料的廠家紛紛都通過塑料瓶缺陷檢測系統來對瓶口、瓶身以及瓶蓋表面缺陷瑕疵進行檢測。下面國辰機器人就針對塑料瓶缺陷檢測的解決方案為大家簡單介紹。

然而,由于原材料質量差,機械設備不穩定以及人工操作水平不足等原因,塑料制品在注塑成型過程中易于出現產品質量缺陷。常見的注塑成型缺陷包括填充不充分、氣泡、裂縫、翹曲和尺寸變化。

傳統的人工視覺缺陷檢測方法費時費力,而且會因效率檢測提供了可能,深度卷積神經網絡作為深度學習中最經典,運用場景最廣泛的結構之一,在過去的時間里成功應用于圖像檢測和分類等領域。也為工業缺陷檢測提供了一種可行的方法。

塑料瓶缺陷檢測系統采用300萬像素的工業相機采集藥法提取特品塑料瓶的圖像樣本,并進行預處理。因為塑料瓶通常具有樣色特性,所以采用HSV色彩空間轉換,從而在樣本圖像上提取顏色特征,利用Otsu閾值分割征部分,利于神經網絡訓練,降低網絡訓練難度并且提高速度。

以上就是國辰機器人為大家介紹的內容了,通過以上這種方法能夠有效的代替傳統的人工檢測,來提高生產效率和產品質量,解決了人工方法效率低、速度慢,以及受檢測人員主觀性制約等不確定因素帶來的誤檢及漏檢,從而實現更好的塑料瓶缺陷檢測工作。

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