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功能简介:
采用的光机成像结构,配合强大的人工智能瑕疵检测软件,实现玻璃小球外观缺陷的智能识别和分类。
工作流程:
人工通过料盘将小球放入升降料仓中,系统自动分盘上料,由机器视觉算法识别和计算出小球空间位置坐标,机械手自动吸取小球至测量工位,通过光学非接触检测系统对小球外观进行测量成像,机械手根据人工智能瑕疵检测软件精准识别出的各种外观缺陷和完品,将其放入不同料盘中。
产品特点:
1.采用光学非接触检测方式,有效避免对小球外观造成损伤;
2.融合深度学习技术,精准识别和区分瑕疵类型,避免人工误检;
3.采用料仓方式,换料间隔时间长,减少人工成本;
4.预留MES系统接口,方便工作信息智能监测;
5.整机结构稳定可靠,控制及分析软件易于操作。
性能参数:
设备型号 | QJ-DGW-01 | ||||||
检测方法 | 机器视觉+AI识别 | ||||||
检测类型 | 良品、坑点、划痕、破边、砂目、洗剂印、脏污 | ||||||
玻璃小球规格 | Ф4mm-9mm | ||||||
UPH | 600 | ||||||
上下料方式 | 料仓 | ||||||
设备重量 | 650㎏ | ||||||
整机尺寸 | 1220mm(L) * 1120mm(W) * 1700mm(H) | ||||||
工作电压 | AC220V/50HZ | ||||||
工作气压 | 0.5MPa~0.7MPa | ||||||
额定功率 | 4 KW | ||||||
环境温度 | 10-40℃ | ||||||
环境湿度 | ≤80% 不结露 |