2D 品項偵測與分類

準確偵測品項存在與否、進行分類、並區分品項

袋子與紙箱放置於傳輸帶上、品項偵測系統之下

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2D + AI 智慧相機處理檢測和分類應用,簡單易用無與倫比。

In-Sight D900

In-Sight D900

採用 In-Sight ViDi 深度學習視覺軟體

物流工廠必須快速準確地偵測與分類各式各樣的品項。但是,由於品項在寄送時有多種包裝方式(包含盒子、防撞信封與塑膠袋),常常無法準確偵測容器(搬運箱、托盤等)中有無品項,適當分類品項,以及正確區分品項至下一目的地。

因為有各種不同的包裝方式,以及托盤與傳輸帶的多變背景,偵測品項不太容易執行。但是如果無法正確進行分類與發送,就可能會讓品項卡在交叉輸送帶分類機或輸送帶等意料之外的地方,最終造成阻塞或設備損壞。

邊緣學習可以將偵測、分類和貨件分類流程加以自動化,讓您避免這些問題。

邊緣學習屬於 AI 的範疇,可使用一組預先訓練的演算法,在裝置上或「在邊緣」進行處理作業。比起傳統的深度學習型解決方案,這項技術的設定簡單,需要的圖像組更少而且訓練和驗證的期間更短。

支援邊緣學習技術的康耐視 In-Sight 2800 Detector,運用基於範例的簡單訓練與強大的 AI 演算法,解決不易偵測 2D 品項與進行物品分類應用的問題。

本系統可以準確偵測貨件分類機,或者使用搬運箱或托盤的流程中是否有品項存在,即便背景為低對比色或其他多變的模樣都不會影響準確度。邊緣學習也可以讓 In-Sight 2800 Detector 針對不同包裝類型進行訓練,讓品項在入倉及出倉的流程中,能夠接受適當的分類。交叉輸送帶分類機的间隙中有無品項,或是輸送帶有無阻塞等流程中的問題,也可以被偵測出來。



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