OpenMV
Štíty
Čočka
Robotika
Rezervovat
Video
Stáhnout
Docs
Forum
OpenMV.io
GithubVadné místo na hliníkovém plechu, které se dostane do následujícího výrobního kroku, často znamená vyšší náklady na přepracování. Ruční vizuální kontrola je nestabilní a těžko se přizpůsobuje vysokorychlostním výrobním linkám. OpenMV přesouvá schopnost rozpoznávání vad přímo do zařízení.

Během výroby, zpracování a následného povrchového zpracování hliníkových desek mají povrchové vady, jako jsou škrábance, prohlubně a stlačeniny, negativní vliv nejen na estetickou kvalitu výrobku, ale také na následné montážní operace, pevnost konstrukce a přijetí výrobku zákazníkem. Pokud nejsou tyto vady včas odhaleny v raných fázích výroby, často dojde ke zvýšení nákladů na přepracování nebo dokonce k likvidaci celé dávky výrobků, což podniku způsobuje významné ztráty.
Tradiční způsob vizuální kontroly prováděný člověkem je vysokou mírou závislý na zkušenostech a soustředění obsluhy; v dlouhodobém a náročném výrobním prostředí se snadno vyskytují případy nezjištěných vad nebo nesouladů v kritériích posouzení, což činí tento způsob kontroly nevhodný pro splnění moderních požadavků výroby na stabilitu a konzistenci kvality.
Na základě inteligentních kamer OpenMV od společnosti SingTown lze na výrobní lince hliníkových desek provádět nepřetržitou a stabilní vizuální kontrolu v reálném čase. Kamera je umístěna na klíčovém místě kontroly na výrobní lince a v reálném čase pořizuje obrazy povrchu hliníkových desek pohybujících se vysokou rychlostí, čímž poskytuje jasné a stabilní základní údaje pro analýzu vad.
OpenMV na straně zařízení provádí algoritmy pro zlepšení hranic, porovnání povrchové textury a shodu znaků vad; umožňuje tak podrobnou analýzu povrchu hliníkových desek. Porovnáním normální textury a neobvyklých znaků systém účinně zvětšuje jemné rýhy, vrypy nebo stlačeniny – vady, které jsou těžko rozeznatelné pouhým okem – a tím zvyšuje citlivost a přesnost detekce.
Při detekci vadných charakteristik nesplňujících kvalitní standardy může OpenMV okamžitě na straně zařízení vydávat výsledky rozpoznání a současně ovládat zařízení pro třídění, odstraňování nebo vydávání výstrah na výrobní lince, čímž se vadné výrobky včas izolují a kvalitní problémy řeší již v předchozí fázi, aby nedošlo k jejich přenosu do následujícího výrobního kroku.
Vzhledem k tomu, že veškerá detekční logika běží na straně kamery, tento přístup nevyžaduje výpočetní výkon cloudu, čímž efektivně snižuje zpoždění systému a zajišťuje reálnou odezvu i v prostředí vysokorychlostních výrobních linek. OpenMV přesouvá průmyslové vizuální detekční schopnosti na úroveň zařízení a poskytuje výrobním podnikům řešení pro kontrolu kvality s nízkým zpožděním, vysokou konzistencí a jednoduchou nasaditelností, čímž podporuje trvalou optimalizaci a stabilní provoz výrobního procesu.

AI stráž na platformě OpenMV: automatické upozornění na neuzavřené důležité prostory
Automaticky zjistí, zda jsou dveře na klíčových místech dlouhou dobu otevřené, a včas upozorní.

Upozornění při překročení hranice osobou – OpenMV vysvětluje pojem „bezpečnostní hranice“
Rozpoznání překročení hranice osobou nebo zařízením pomocí virtuální varovné čáry.

„AI městský dozor“ je tady: automatický systém pro rozpoznávání neoprávněného provozování podnikání na veřejných prostranstvích založený na platformě OpenMV
Automatické rozpoznávání činností provozovaných na veřejném prostoru, které podporují každodenní správu města.

Nesprávné umístění plynové lahve? Využijte OpenMV k automatickému spuštění varování před nebezpečím
Automatické rozpoznání nesprávného umístění plynových lahví a předčasné zjištění bezpečnostních rizik spojených s plynem.

Provádíte práci pod napětím bez izolačních rukavic? OpenMV okamžitě vydá výstrahu!
Automatické rozpoznání, zda pracovník používá izolační rukavice, za účelu podpory bezpečného provozu.

Využití inteligentní kamery OpenMV k reálnému rozpoznávání vad na povrchu hliníkových desek
Online rozpoznávání vad na povrchu hliníkových desek, jako jsou škrábance a vzniklé prohlubně, za účelem podpory řízení kvality.