Chine Le système d'inspection visuelle OCR améliore la précision du processus / la vitesse de la qualité du produit à vendre
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Le système d'inspection visuelle OCR améliore la précision du processus / la vitesse de la qualité du produit

Prix Negotiable
MOQ 1 SET
Heure de livraison 4 to 6 weeks
Marque KEYE
Point d'origine La Chine
Certification NO
Number modèle KVIS-C
Détails de empaquetage bois sans fumigation
Conditions de paiement L/C, T/T
Capacité d'approvisionnement 1 réglé par 6 semaines

Détails du produit

Spécifications du produit

Brand Name KEYE Number modèle KVIS-C
Certification NO Point d'origine La Chine
Quantité d'ordre minimum 1 ENSEMBLE Price Negotiable
Conditions de paiement L/C, T/T Capacité d'approvisionnement 1 réglé par 6 semaines
Délai de livraison 4 à 6 semaines Détails de empaquetage bois sans fumigation
Nom Système d'inspection visuelle de ROC Lieu d'origine CN
Marque KEYE garantie 1 an
Model.No KVIS-C Rapport d'essai Apporter
Matériel Solides solubles 304 Fonctionnalités Facile à utiliser
FEO Oui Paiement T/T, L/C, carte de crédit de Paypal, etc.

Description du produit

Améliorez la précision des processus et la vitesse de la qualité des produits avec le système d'inspection visuelle OCR

Caractéristiques du système

1. Algorithme AI : haute stabilité, s'adaptant à l'environnement et aux perturbations de fond ;différents échantillons de défauts peuvent être automatiquement identifiés après la formation
2. Dataisation : base de données indépendante, sauvegarde de plusieurs échantillons, analyse des produits non bons et conserve l'historique
3. Multi-orientation : 360° complet à l'intérieur et à l'extérieur des échantillons
4. Haute précision : la précision de détection peut être élevée
5. La modularisation, peut augmenter ou diminuer de manière flexible la fonction de détection en fonction des besoins réels du client
6. Facile à utiliser : il est facile à utiliser et facile à entretenir.
7. Sécurité : fabrication de matériaux de qualité médicale, entièrement conforme à l'environnement de production de fournitures médicales.

 

Les caractéristiques fonctionnelles du système de détection de caractères de vision industrielle OCR consistent à effectuer la reconnaissance et la détection d'image sur l'apparence, le défaut, la présence, la position, etc. des caractères imprimés sur l'objet testé, et à produire les résultats de la détection.

  • Détecter les défauts d'impression des caractères de code à barres, tels que la saleté, la réimpression, les points noirs, etc. ;
  • Détecter le bon ou le mauvais caractère des codes-barres ;
  • Détecter l'intégrité des caractères du code-barres, s'il y a une impression manquante ou moins d'impression, etc. ;
  • Détection statique dynamique.

Principe de contrôle

En tant que l'un des principaux moyens de stockage, de diffusion, d'échange d'informations et de diffusion de la culture, le support d'impression des caractères est un maillon important dans la production et la gestion des entreprises d'édition et d'impression pour détecter, contrôler et évaluer la qualité d'impression des caractères.De nombreux facteurs affectent les résultats de l'évaluation de la qualité d'impression du texte, tels que la densité de couleur de l'encre, le contraste net, la présence de traits cassés ou de peintures manquantes, etc., et l'évaluation de ces indicateurs a toujours été effectuée par la vision humaine.De telles méthodes de détection ne peuvent plus répondre aux exigences d'efficacité et de qualité des personnes, et des mises à jour techniques sont à résoudre.

Dans cette situation, afin de réaliser la détection rapide de la qualité d'impression et l'amélioration des indicateurs d'évaluation objectifs, compte tenu des limites de l'œil humain dans la détection et l'évaluation de la qualité d'impression de texte, l'industrie a introduit la technologie de vision artificielle, le traitement d'image la reconnaissance de formes et d'autres moyens d'améliorer la qualité de l'impression de texte.La qualité d'impression est testée et évaluée, ce qui résout grandement ce problème.

 

Type d'inspection ROC

  • Détection d'impression : Comme son nom l'indique, il s'agit simplement de détecter si une impression est présente ou non.Il peut être identifié à l'aide d'un capteur d'image, très simple.
  • OCR : reconnaissance visuelle de caractères.L'objectif principal est simplement de savoir si un caractère est "A" ou "B", et de comparer le résultat de la reconnaissance avec la norme, ou de sortir directement la chaîne de reconnaissance.
  • OCV : vérification visuelle des caractères.Non seulement pour reconnaître les caractères, mais aussi pour détecter une mauvaise impression des caractères, comme les traits manquants.Le principe général est que la différence d'image est utilisée, c'est-à-dire que la bonne image et la mauvaise image sont soustraites, de manière à repérer le mauvais endroit.

 

Avantages de la détection visuelle des caractères OCR

  • Précision : évitez les erreurs de jugement et les détections manquées causées par la conscience subjective, les restrictions environnementales et d'autres facteurs dans le processus de détection et d'identification manuelles, et la précision de la détection est garantie ;
  • Productivité: l'équipement du système de vision ocr peut fonctionner pendant longtemps, avec une vitesse de reconnaissance rapide, ce qui peut améliorer efficacement l'efficacité de la production;
  • Multifonction : la reconnaissance visuelle des caractères ocr peut identifier les codes-barres, les chiffres, les caractères avec fonction de détection multifonction, une machine est polyvalente.
  • Systématique : les résultats des tests sont enregistrés par eux-mêmes et affichés en temps réel, ce qui est pratique pour les requêtes d'informations ultérieures, l'invocation, les statistiques, etc. ;
  • Faible coût : réduction des coûts de main-d'œuvre, précision élevée des tests de produits, assurance qualité et faible probabilité de rappel.

Anhui Keye Intelligent Technology Co., Ltd

Manufacturer, Exporter, Seller
  • Revenu annuel: 1,000,000-2,000,000
  • Employés: 200~300
  • Année de création: 2011