磁性材料檢測廠家推薦貨源 邁迅威視覺有口皆碑

噴碼檢測

噴碼視覺檢測不但在日化行業有廣泛的應用，在其他行業如制藥，化工等各行各業都有廣泛的應用。邁迅威視覺的瓶底讀碼檢測系統在無需對原有產線機構進行大范圍改造的基礎上，以極低的成本，簡單的操作和維護方式，更好的解決了客戶的噴碼難題。輔以相應的視覺檢測工具，該系統能實現各行業外觀檢測應用中的多方面高速檢測要求。

檢測內容：

噴碼缺失，噴碼變形，字符位置偏移，重影，字體模糊，字符錯誤

噴碼檢測系統功能：

1，  缺陷產品圖片保存功能，

2，  產品良品次品實時統計功能。

3，  工作報表

4，  遠程監控

5，  可安裝自動剔除裝置

6，  可接受定制

設備參數：

檢測速度：

1500個/分鐘

檢出率：100%

功率：220V

氣壓：0.6Mpa

產品應用范圍：食品行業，藥品行業，化妝品行業，電子行業，化工行業，農產品等任何需要噴碼的行業產品。

厚鋼板生產流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 精準定位字符地區.對于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優化算法分割字符,并根據聚類算法體制糾正分割結果.運用bp神經元網絡對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準確度,考慮即時在線監測的要求.厚鋼板生產流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 精準定位字符地區.對于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優化算法分割字符,并根據聚類算法體制糾正分割結果.運用bp神經元網絡對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準確度,考慮即時在線監測的要求.

解決低質量圖像給識別任務帶來的困難,構造了一個由圖像增強網絡(EnCNN)和手寫體數字識別網絡(LeNet-5)組成的低質量圖片識別框架.將圖像增強網絡嫁接在識別網絡前,并使用提出的策略進行模型學習.使得低質量圖像在被識別前圖像質量得到較大的改善,終實現低質量手寫體圖像識別率的提高.實驗部分將提出的方法和在單純使用低質量圖像或高清圖作為訓練集進行訓練的方法進行了對比,實驗表明在低質量圖像上,提出的方法有更高的數字識別率,且有更強的泛化能力.