BukaMV
Perisai
Lensa
Robotika
Buku
Video
Unduh
Dokumen
Forum
OpenMV.io
GithubDalam skenario inspeksi industri presisi, deteksi titik persilangan pada lapisan anyaman kabel atau selubung jaring konduktif merupakan aspek kunci dalam kontrol kualitas. Metode inspeksi manual tradisional memiliki efisiensi rendah dan tingkat kesalahan tinggi, sulit memenuhi persyaratan akurasi real-time dari jalur produksi berkecepatan tinggi. Menanggapi masalah ini, perusahaan manufaktur industri mengadopsi SingTown
Teknologi pengenalan kamera cerdas OpenMV, melalui algoritma penglihatan mesin dan pengenalan gambar AI, secara akurat mengidentifikasi koordinat spasial titik persilangan dua kabel tebal 0,5mm, serta secara otomatis menghilangkan area tengah, hanya mengekstrak data titik persilangan bagian atas dan bawah. Solusi ini dapat dipasang pada pos pemeriksaan jalur produksi, memantau integritas struktur anyaman kabel secara real-time, memberikan dasar yang andal untuk penentuan posisi otomatis, koreksi kesalahan, dan pemeriksaan penampilan selanjutnya.

Sistem deteksi anyaman kabel yang dibangun oleh perusahaan manufaktur industri berdasarkan kamera pintar OpenMV SingTown telah berhasil mendeteksi titik persilangan kabel.
Sistem dipasang di atas area inspeksi jalur produksi untuk menempatkan kamera resolusi tinggi di atas area inspeksi jalur produksi, sehingga gambar tekstur permukaan kabel dapat dikumpulkan secara real-time melalui lensa resolusi tinggi.
Gambar yang dikumpulkan diidentifikasi secara otomatis oleh sistem bawaan menggunakan algoritma visi mesin AI: dengan menggabungkan teknologi deteksi tepi dan pemasangan geometri, area persilangan dua garis tebal 0,5mm pada permukaan kabel dapat dikenali secara akurat.
Dengan menggunakan operasi morfologi dan fungsi ekstraksi koordinat modul OpenMV, sistem dapat dengan cepat menentukan posisi persimpangan, hanya mempertahankan titik persilangan efektif di ujung atas dan bawah, serta mengeluarkan data koordinat akuratnya ke sistem kontrol secara real-time.
Dalam lingkungan produksi dinamis, sistem ini menunjukkan stabilitas tinggi dan kemampuan anti-gangguan, mampu mencapai respons milidetik dalam kondisi pemasangan jarak dekat.
Data koordinat persilangan yang terdeteksi dapat digunakan untuk penyesuaian otomatis sudut pelilitan kabel, koreksi penyimpangan posisi, dan deteksi cacat, sehingga secara signifikan meningkatkan efisiensi inspeksi dan konsistensi produk.
SingTown OpenMV Smart Camera dengan desain miniaturisasi dan algoritma visi komputer yang kuat, memiliki kemampuan penyebaran tepi yang kuat, menyediakan solusi cerdas yang dapat disebarkan secara fleksibel, berpresisi tinggi, dan berbiaya rendah untuk inspeksi otomatisasi industri.

Penjaga AI Berbasis OpenMV: Pemberitahuan Otomatis untuk Tempat Penting yang Belum Ditutup
Secara otomatis menentukan apakah pintu tempat penting tetap terbuka dalam waktu lama dan memberikan peringatan secara tepat waktu.

Peringatan segera ketika personel melewati batas, OpenMV mewujudkan “rasa keamanan batas”
Mengidentifikasi perilaku melewati batas oleh personel atau peralatan melalui garis peringatan virtual.

“Petugas Penegak Peraturan AI” telah hadir, sistem pengenalan otomatis untuk kegiatan usaha yang melanggar batas jalur jalan berbasis OpenMV
Mengenali secara otomatis praktik berdagang di badan jalan untuk mendukung tata kelola kota sehari-hari.

Tabung gas diletakkan sembarangan? Manfaatkan OpenMV untuk memicu peringatan bahaya secara otomatis
Mengidentifikasi secara otomatis lokasi penempatan tabung gas yang tidak sesuai, sehingga potensi bahaya kebocoran gas dapat terdeteksi lebih awal.

Melakukan pekerjaan bertegangan tanpa memakai sarung tangan isolasi? OpenMV akan segera memberikan peringatan!
Mengenali secara otomatis apakah pekerja mengenakan sarung tangan isolasi guna membantu operasi yang aman.

Menggunakan kamera cerdas OpenMV untuk mengidentifikasi cacat pada permukaan pelat aluminium secara real-time
Mendeteksi secara daring goresan, lekukan, dan cacat lainnya pada permukaan pelat aluminium guna mendukung pengendalian kualitas.