CLASSIFICATION DE PRODUITS PAR TAILLE ET COULEUR
Résoudre les problèmes de tri rapidement et efficacement
Produits Connexes
Système de vision In-Sight 3800
Définir le rythme de l’automatisation par vision.
Un environnement de programmation graphique pour l'analyse d'images industrielles basée sur le deep learning
Au cours du processus de fabrication, les produits de consommation peuvent nécessiter un tri par taille et couleur pour le conditionnement en kit ou en lot. Par exemple, un fabricant de savons produit plusieurs senteurs (variantes) de la même marque de savon. Ces produits peuvent être conditionnés de manière homogène dans certains cas ou peuvent être conditionnés sous forme d’assortiment. Des variables, telles que l’éclairage, la couleur de fond et la taille, peuvent affecter son aspect devant la caméra, camouflant les variations et mettant à mal les capacités d’identification de la caméra intelligente. Des pièces similaires de même taille mais de couleurs légèrement différentes peuvent causer des erreurs de collecte et d’emballage, ce qui peut entraîner une insatisfaction des clients, une perte de réputation de la marque et des niveaux d’inventaire biaisés. Le tri manuel est difficile et peu fiable compte tenu de la grande vitesse à laquelle les produits de consommation sont produits.
L’utilisation de la technologie Edge Learning pour résoudre les problèmes de tri constitue un moyen rapide et efficace d’automatiser le processus de tri. L’outil de classification intuitif est entraîné avec des images de différents emballages colorés, de sorte qu’une fois en production, le système identifie rapidement la couleur de chaque produit et l’achemine en conséquence. Le système de tri basé sur l’Edge Learning minimise le temps de changement car le système peut rapidement être réentraîné en utilisant seulement quelques images nouvelles du prochain produit. L’automatisation du processus de tri réduit les erreurs d’emballage, contribue à garantir la qualité du produit final et réduit les coûts de reprise.
