食品飲料

殻を剥いたナッツの検査と選別

チョコレートのトッピングに適したナッツを特定

VisionPro Deep Learning consistent product quality of shelled walnuts using Green Classify High Definition Mode tool

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ディープラーニング採用の工業用画像解析向けグラフィカルプログラミング環境

In-Sight D900

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ディープラーニング採用 In-Sight ViDi 画像処理ソフトウェア搭載

コンベア上の殻が剥かれたナッツは、ピック&プレースロボットで識別され、ピックアップされて、適切な面が上になっているチョコレートの上にトッピングされる必要があります。食用ナッツは、形状、色、質感が大きく異なり、その境界は不規則です。ナッツは繊細で、コンベア上で割れることもあるため、外観的に受け入れられない場合も多くあります。

ロボットが間違った向きナッツをトッピングしたり、損傷または割れがあるナッツをトッピングした場合、最終的なチョコレートは拒否される必要があります。それを見逃した場合、顧客の満足度やブランドイメージを損なう可能性があります。

許容範囲内のナッツの形状と容認できない条件の範囲は非常に広いため、従来のマシンビジョンでは確実に区別することは不可能であり、エラー率が非常に高くなります。

コグネックスのディープラーニングは、損傷のないナッツで向きが正しいものを特定し、それらを選択し、チョコレートの上にトッピングするという複雑な作業に最適です。

分類ツールは、許容可能な、正常なナッツと損傷のあるナッツの画像を登録します。このツールは、利用できるナッツと利用できないナッツを素早く分類します。

パーツ検索ツールは、向きが正しい正常なナッツの画像を登録し、さまざまなナッツが存在する中、移動しているナッツから正常なナッツを探します。

これらのツールを組み合わせることで、正常なナッツが識別され、ピック&プレースのアームがチョコレートの上にトッピングできるようにします。このタスクを同じ速度と精度で実現できる手動検査や他の形態のマシンビジョンはありません。

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