在机器视觉工业检测案例中
医疗设备因其行业特殊性
对产品质量和卫生标准要求极高
此次带来的检测案例是
【吸塑包装后的输液器外观检测】
为此我司在其后道包装人工产线上
定制了一套AI视觉自动化方案
推出了一台【输液器外观检测机】
设备与用户车间吸塑包装后的传送带相接
用于检测输液器本身缺陷与包装异常
设备详解视频
设备的匹配检测效率为4000-4500pcs/min
结合AI深度学习算法的加持
具体可检测的项目多达16种,分别是:
滴斗组装不到位、管弯折、蓝盖破损、
蓝盖缺件、无调节架、无静脉针、静脉针无护套
整体针多件、整体针缺失、整体针无护套
包装封边压管、包装封边褶皱,包装封口褶皱
包装内黑点、包装内油墨污点、包装内毛发
综合检测精准度目前为99.5%
案例1:滴斗安装不到位
案例2:整体针缺失
案例3:包装内毛发
案例4:油墨污点
此次AI深度学习算法的加入
可避免由于吸塑包装在自然光下的反光和不透光
导致的误判误检
因此用户无需再添置一台中道生产时的检测设备
而可在包装后统一检测
在不影响车间生产效率的同时
也降低了车间设备投入与空间占用
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