Étagères DC logistiques

Logistique

Détection et tri des articles en 2D

Détectent avec précision la présence ou l’absence d’articles, les classifient et les trient

Sacs et cartons placés sur un tapis roulant sous un système de détection d’articles

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Les installations logistiques doivent détecter et trier une grande variété d’articles de façon rapide et précise. Toutefois, étant donné que les articles peuvent être expédiés dans différents types d’emballage - boîtes, enveloppes rembourrées, sacs en polyéthylène, etc. -, il est souvent difficile de détecter avec précision la présence ou l’absence d’un article dans un colis (bac, plateau, etc.), de classifier correctement cet article et de l’orienter correctement vers sa prochaine destination.

Les articles peuvent être difficiles à détecter en raison des types d’emballage et des différents dessous de plateaux ou convoyeurs. Et si des articles ne sont pas correctement triés ou acheminés, ils peuvent se retrouver dans des zones inattendues, se coincer dans une trieuse à courroie trapézoïdale ou un convoyeur par exemple, provoquant ainsi un bourrage ou endommageant l’équipement.

L’Edge learning peut automatiser le processus de détection, de classement et de tri des paquets pour vous éviter ces problèmes.

L’Edge learning est un sous-ensemble de l’IA dans lequel le traitement a lieu directement sur l’appareil ou « en périphérie » à l’aide d’un ensemble d’algorithmes pré-entraînés. La technologie est simple à configurer, utilisant des ensembles d’images plus petits, avec des périodes d’apprentissage et de validation plus courtes que les solutions traditionnelles basées sur le deep learning.

Basé sur la technologie Edge learning, le détecteur In-Sight 2800 de Cognex résout les difficultés des applications de détection et de tri d’articles en 2D grâce à une formation simple basée sur des exemples et aux puissants algorithmes IA.

Ce système peut détecter avec précision la présence ou l’absence d’articles dans les trieurs ou processus utilisant des bacs ou des plateaux, même munis de multiples dessous ou à faible contraste. L’Edge learning permet au détecteur In-Sight 2800 d’être formé à un nombre illimité de types d’emballage pour permettre un tri approprié dans les processus entrants et sortants. Des problèmes de processus, tels que la présence d’articles dans le soufflet d’une trieuse à courroie trapézoïdale ou un bourrage de convoyeur, peuvent également être identifiés.



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