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OpenMV.io
GithubOpenMVSchildeLinseRobotikBuchVideoHerunterladenDokumenteForumOpenMV.ioGithubMenschliche Augen zu "Intelligenten Augen" aufgerüstet, SingTown-Technologie steigert Effizienz der Kabelinspektion.
Bei der Herstellung und Montage von Kabeln sind manuelles Zählen und die Überprüfung der Anordnung ineffizient und fehleranfällig, was den Anforderungen der Hochpräzisionsfertigung und der Online-Qualitätskontrolle kaum gerecht wird. Um dies zu lösen, haben Kabelhersteller die OpenMV-Intelligente-Kamera-Erkennungstechnologie von SingTown eingeführt. Diese Lösung nutzt KI-gestützte Maschinensicht und Bilderkennungsalgorithmen, um automatisches Zählen, Abstandsmessung und Anordnungserkennung für mehrere Drähte zu ermöglichen, wodurch die Erkennungseffizienz und Konsistenz erheblich verbessert werden.
Kabelherstellungsunternehmen nutzen die OpenMV-Intelligente-Kamera-Erkennungstechnologie von SingTown, um automatische Kabelzählung, Abstandserkennung und Überwachung der Anordnungsqualität zu erreichen.
Die Kamera ist oberhalb des Detektionsbereichs installiert und blickt vertikal auf die Kabelanordnungszone. Die Detektionsziele sind Drähte mit einem Durchmesser von 1–5 mm, die in Gruppen von 12 mit einem Abstand von etwa 24 mm angeordnet sind. Unter den Drähten ist eine schwarze Blende angebracht, um den Kontrast zu erhöhen.
Das System nutzt Kantenerkennung, Graustufensegmentierung und morphologische Analysealgorithmen, um die Position und Menge jedes Drahtes präzise zu identifizieren und festzustellen, ob Verzerrungen, Fehlen oder abnormale Abstände vorliegen.
Die OpenMV-Intelligente Kamera verfügt über Edge AI, die lokale Berechnungen und Echtzeitbildverarbeitung ermöglicht. Sie gibt Erkennungssignale direkt an das Steuerungssystem aus, um automatische Alarmierung oder Ausschuss zu erreichen. Ihre Erkennungslatenz liegt unter 200 Millisekunden, was sie für Hochgeschwindigkeitsproduktionslinien geeignet macht.
Durch die OpenMV-Intelligente-Kamera-Erkennungstechnologie von SingTown Technology haben Kabelherstellungsunternehmen eine intelligente Aufwertung von manueller Inspektion zu KI-gestützter visueller automatischer Inspektion erreicht, wodurch die Effizienz der Qualitätskontrolle und das Produktionsintelligenzniveau gesteigert wurden.
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