采用的光機成像結構，配合強大的人工智能瑕疵檢測軟件，實現玻璃小球外觀缺陷的智能識別和分類。
功能簡介：
采用的光機成像結構，配合強大的人工智能瑕疵檢測軟件，實現玻璃小球外觀缺陷的智能識別和分類。
工作流程：
人工通過料盤將小球放入升降料倉中，系統自動分盤上料，由機器視覺算法識別和計算出小球空間位置坐標，機械手自動吸取小球至測量工位，通過光學非接觸檢測系統對小球外觀進行測量成像，機械手根據人工智能瑕疵檢測軟件精準識別出的各種外觀缺陷和完品，將其放入不同料盤中。
產品特點：
1.采用光學非接觸檢測方式，有效避免對小球外觀造成損傷；
2.融合深度學習技術，精準識別和區分瑕疵類型，避免人工誤檢；
3.采用料倉方式，換料間隔時間長，減少人工成本；
4.預留MES系統接口，方便工作信息智能監測；
5.整機結構穩定可靠，控制及分析軟件易于操作。
性能參數：
| 設備型號 | QJ-DGW-01 | ||||||
| 檢測方法 | 機器視覺+AI識別 | ||||||
| 檢測類型 | 良品、坑點、劃痕、破邊、砂目、洗劑印、臟污 | ||||||
| 玻璃小球規格 | Ф4mm-9mm | ||||||
| UPH | 600 | ||||||
| 上下料方式 | 料倉 | ||||||
| 設備重量 | 650㎏ | ||||||
| 整機尺寸 | 1220mm(L) * 1120mm(W) * 1700mm(H) | ||||||
| 工作電壓 | AC220V/50HZ | ||||||
| 工作氣壓 | 0.5MPa~0.7MPa | ||||||
| 額定功率 | 4 KW | ||||||
| 環境溫度 | 10-40℃ | ||||||
| 環境濕度 | ≤80% 不結露 | ||||||
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