在機器視覺工業檢測案例中
醫療設備因其行業特殊性
對產品質量和衛生標準要求極高
此次帶來的檢測案例是
【吸塑包裝后的輸液器外觀檢測】
![20230509191112[00_01_17][20230815-164011].png](/static/upload/image/20230927/1695799069167829.png)
為此我司在其后道包裝人工產線上
定制了一套AI視覺自動化方案
推出了一臺【輸液器外觀檢測機】
設備與用戶車間吸塑包裝后的傳送帶相接
用于檢測輸液器本身缺陷與包裝異常
設備詳解視頻

設備的匹配檢測效率為4000-4500pcs/min
結合AI深度學習算法的加持
具體可檢測的項目多達16種,分別是:
滴斗組裝不到位、管彎折、藍蓋破損、
藍蓋缺件、無調節架、無靜脈針、靜脈針無護套
整體針多件、整體針缺失、整體針無護套
包裝封邊壓管、包裝封邊褶皺,包裝封口褶皺
包裝內黑點、包裝內油墨污點、包裝內毛發
綜合檢測精準度目前為99.5%
案例1:滴斗安裝不到位

案例2:整體針缺失

案例3:包裝內毛發

案例4:油墨污點

此次AI深度學習算法的加入
可避免由于吸塑包裝在自然光下的反光和不透光
導致的誤判誤檢
因此用戶無需再添置一臺中道生產時的檢測設備
而可在包裝后統一檢測
在不影響車間生產效率的同時
也降低了車間設備投入與空間占用

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