消費性產品業

木材表面檢測

識別木板成品的品質問題

Lumber planks being inspected on a rolling conveyor

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採用 In-Sight ViDi 深度學習視覺軟體

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深度學習工業圖像分析的圖形化程式設計環境

現代鋸木廠是以電腦控制製程的企業,每天都能將原木處理成木料,總長達到數百萬板呎。完成最初的切割和整緣加工之後,木材會經過乾燥或風乾,再刨平並切割成最終尺寸。木材會經過精準分級,以確保品質。不論是缺口、裂縫或其他瑕疵,成品中的缺陷數量與位置可決定木料等級,進而確定最終的收費價格。

因為是天然產品,木材的變化會比人工材料更多樣,使得木材表面檢測相當棘手。無法設計涵蓋所有可能缺陷與木紋的程式,也讓傳統機器視覺用於木料分級視覺檢測時的功能有限。

Cognex Deep Learning 可透過因鋸切所顯露多種不同的可能木材缺陷圖像進行訓練。分類工具隨即能識別和區分許多不同的木材缺陷,同時接受範圍廣泛的木紋、特徵及色彩變化。

不論是切割不良或原始木材品質不佳的木材品質問題,都代表問題在供應鏈上游。Cognex Deep Learning 能靈敏探測切口中的細微變化,指出鋸條可能有問題。不必等到鋸子的品質下降到造成需要將木材再分級的鋸齒狀切面,而是早在可看到任何問題之前,便能予以調整和更換。

 

視覺系統識別有缺陷的木板

 

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