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    SICK 2D Deep learning 应用介绍

    SICK Inspector系列相机是可编程、可配置,集相机、镜头、光源、处理器为一体的 2D 视觉传感器系列,适用于大多数工业任务。图像分辨率涵盖 100 万至 1200 万像素,IP 65 防护等级的紧凑型外壳、灵活高品质的光学设计:是针对高要求自动化环境的出色之选。其中,超紧凑型 InspectorP61x 可安装在狭窄的安装空间内,同时能够轻松便捷地进行检查、定位和测量任务的调试工作。


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    SICK Nova 2D 集成了halcon图像处理库,并开放了工具插件功能,可二次开发,确保了功能的独特性和完善性。在网页端输入相机IP地址对传感器进行即时配置,无需下载软件安装包。即使是非专业人士,也可以在网页上直观的配置。

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    1►产品优势

    在包含传统2D图像分析、结果输出和通信工具的前提下,Nova 2D 视觉额外增加了Ai分类+Ai异常检测工具;相机内部支持100张图像样本训练,深度学习的训练过程可直接在相机内部完成,无需外接工控机。


    ● Ai异常检测训练实现无监督学习,无需标注NG样本,仅需良好图片即可实现异常检测。

    ● 智能相机中汇集了深度学习技术所有流程,包括:图像采集、标注、训练、评估以及识别。

    ● 训练时长短,平均2min内实现模型训练。

    ● 操作便捷,流程简单,即使是无图像处理经验的工程师也能轻松上手。


    2►深度学习丰富的应用场景

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    电子行业

    装配核验


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    汽车行业

    缺陷检测

    3►成功案例

    应用一:木材分类

    ► 应用描述:木材翻转机,需要确认木板方向。

    ► 客户需求:自动对木板进行分类(基于年轮结构),以便快速在加工机器前保证木板的排列。

    ► 客户痛点:传统视觉无法按照标准进行完全分类;人眼识别,效率低,无法保证准确率。

    ►SICK解决方案及优势:

    InspectorP621+Intelligent Inspection Upgrade License+ dStudio token。

    ● 基于深度学习的分类工具用来训练不同方向的木材,可以快速根据上下环不同来分辨种类 ,提升了速度节拍。

    ● 在基于云的训练服务dStudio中训练的深度学习神经网络,操作简单便捷,降低错误率。


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    应用二:瓶子分类

    ► 应用描述:在洗瓶机进料区 区分为新玻璃瓶和旧玻璃瓶。

    ► 客户需求:区分新瓶与旧瓶以控制分流清洗;避免了机器重新启动导致的额外水消耗。

    ► 客户痛点:人工操作非常慢,回流瓶的吞吐量不够;机器用水消耗大。

    ►SICK解决方案及优势:

    InspectorP621+Intelligent Inspection Upgrade License+ dStudio token。

    ● 减少了人工干预,提高了洗瓶机的吞吐量。

    ● 控制了机器用水量,提高产能效率。


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    应用三:装配核验

    ► 应用描述:奶粉罐白色勺子的漏检/标签的完整性检测。

    ► 客户需求:准确快速的检验出装配是否一致;不同位置和背景下检测出是否配置好勺子。

    ► 客户痛点:检测物背景复杂不一致,传统视觉误判率高。

    ►SICK解决方案及优势:

    InspectorP621+Intelligent Inspection Upgrade License

    ● 基于深度学习的异常检测工具,通过学习OK样本进行训练,在相机中直接完成训练并输出结果。

    ● 加快了生产速度节拍,提高了生产效率的质量和效益,有效避免了人工的出错误率。

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