Objekterkennung und -sortierung in 2D

Präzise Erkennung des Vorhandenseins oder Fehlens, Objektklassifizierung und -sortierung

Auf einem Förderband unter einem Objekterkennungssystem platzierte Beutel und Kartons

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IS2800 Detector Produktbeschreibung

In-Sight 2800 Detector

2D + KI Smartkamera für Erkennungs- und Sortieranwendungen mit unübertroffener Benutzerfreundlichkeit.

In-Sight D900

In-Sight D900

Ausgestattet mit der In-Sight ViDi Deep-Learning-basierten Bildverarbeitungssoftware

Logistikeinrichtungen müssen eine Vielzahl von Objekten schnell und genau erkennen und sortieren. Da Objekte jedoch in einer Vielzahl von Verpackungen versandt werden können, einschließlich Kartons, gepolsterter Umschläge und Polybeuteln, ist es oft schwierig, die Vorhandensein oder Fehlen von Objekten innerhalb eines Containers (Behälter, Schale usw.) genau zu erkennen, diese Objekte ordnungsgemäß zu klassifizieren und sie korrekt zum nächsten Bestimmungsort zu leiten.

Aufgrund der unterschiedlichen Verpackungsarten und der verschiedenen Hintergründe von Schalen oder Förderbändern können Objekte schwer zu erkennen sein. Wenn Objekte jedoch nicht korrekt sortiert oder weitergeleitet werden, können sie in unerwarteten Bereichen enden, sich z. B. in einem Cross-Belt-Sortierer oder -Förderer verfangen und letztendlich zu einem Stau oder Schäden an der Anlage führen.

Mit Hilfe von Edge-Learning kann der Vorgang der Erkennung, Klassifizierung und Sortierung von Paketen automatisiert werden, sodass diese Art von Problemen vermieden werden können.

Edge Learning ist eine Untergruppe von KI, bei der die Verarbeitung mit Hilfe eines Satzes von vortrainierten Algorithmen im Gerät oder „at the edge“ (an der Peripherie) erfolgt. Die Technologie ist einfach einzurichten und erfordert kleinere Bildsätze und kürzere Trainings- und Validierungszeiten als herkömmliche Deep-Learning-basierte Lösungen.

Der In-Sight 2800 Detector von Cognex basiert auf Edge-Learning-Technologie und unterstützt schwierige 2D-Objekterkennungs- und Objektsortierungsanwendungen durch ein einfaches, beispielbasiertes Trainieren und leistungsstarke KI-Algorithmen.

Dieses System kann das Vorhandensein und Fehlen von Objekten in der Versandsortierung und den zugehörigen Prozessen mit Hilfe von Behältern oder Schalen genau erkennen, selbst bei unterschiedlichen Hintergründen oder geringem Kontrast. Durch Edge Learning kann der In-Sight 2800 Detector für eine beliebige Anzahl verschiedener Verpackungen trainiert werden, um eine ordnungsgemäße Sortierung bei Prozessen der Eingangs- und Ausgangslogistik zu ermöglichen. Auch Prozessprobleme können erkannt werden, wie z. B. das Vorhandensein von Objekten im Balg eines Cross-Belt-Sortierers oder ein Transportstau.



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