在食品藥品制造、糧食加工業(yè)中，為保障產(chǎn)品品質(zhì)、控制質(zhì)量成本，檢測(cè)環(huán)節(jié)對(duì)于質(zhì)量管理必不可少。
為檢出種類多、形態(tài)不一的缺陷，以往制造企業(yè)一般采用檢測(cè)設(shè)備輔助人工質(zhì)檢的辦法，使用傳統(tǒng)算法的檢測(cè)設(shè)備可快速進(jìn)行相對(duì)簡(jiǎn)單、可量化的缺陷檢測(cè)，人工質(zhì)檢則進(jìn)行復(fù)雜、難以量化的缺陷檢測(cè)，但人工質(zhì)檢成本高，在速度與準(zhǔn)確率等方面難以適應(yīng)大批量生產(chǎn)的產(chǎn)線需求。
如何以機(jī)械替代人工，提高復(fù)雜缺陷檢測(cè)的效率與準(zhǔn)確率？AI人工智能的分支之一，深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)已快速發(fā)展至可以融入產(chǎn)線之中，高效完成復(fù)雜缺陷的檢測(cè)任務(wù)。
深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)可達(dá)數(shù)千層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人的思維過(guò)程和行為，結(jié)合光學(xué)裝置以及傳感器之后，可以模擬人工識(shí)別分析圖像，檢測(cè)難以量化特征、無(wú)規(guī)律的缺陷，比如發(fā)芽花生中的花生芽形狀不一、特征難以量化，傳統(tǒng)算法難以應(yīng)對(duì)，但智能檢測(cè)設(shè)備通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別其中的細(xì)微差異，區(qū)分發(fā)芽花生與正?；ㄉ?。
基于深度學(xué)習(xí)算法的智能檢測(cè)設(shè)備與人工檢查相比較，視覺(jué)感知范圍更廣，同時(shí)在速度、準(zhǔn)確率、環(huán)境適應(yīng)性等方面有大幅提升，能夠快速融入高速、高產(chǎn)量的自動(dòng)化產(chǎn)線。
太易檢測(cè)致力于光譜在線檢測(cè)技術(shù)研究，將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于食品檢測(cè)、糧食分選等領(lǐng)域，針對(duì)不同的產(chǎn)品，太易檢測(cè)還可通過(guò)個(gè)性化方案與配置，為客戶針對(duì)性地解決檢測(cè)問(wèn)題。
太易智能X射線異物檢測(cè)機(jī)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，有效提升檢測(cè)精度，除常規(guī)的異物檢測(cè)功能之外，還可對(duì)說(shuō)明書(shū)漏放、雪糕裂縫、奶酪棒缺失、小包裝食品封口漏油夾料等復(fù)雜的質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行檢測(cè)。
小包裝食品檢測(cè)案例
太易智能視覺(jué)檢測(cè)機(jī)，可對(duì)桶面等產(chǎn)品的熱縮膜外包裝進(jìn)行360°無(wú)死角的缺陷檢測(cè)，還可根據(jù)客戶需求，定制噴碼檢測(cè)、高歪蓋檢測(cè)、液位檢測(cè)等解決方案，旨在為生產(chǎn)企業(yè)解決現(xiàn)實(shí)難題，提升生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量。
