全自动视觉挑选机的工作原理(2)
3. 分析与识别
算法应用:使用机器学习或深度学习算法对图像进行分析,判断物品是否符合标准。
缺陷检 测:识别表面缺陷、尺寸偏差等问题。
4. 决策与分类
分类:根据分析结果,系统将物品分为合格或不合格。
决策输出:将分类结果发送给执行机构。
5. 执行动作
分拣:通过机械臂或传送带将不合格品剔除,合格品继续进入下一 流程。
记录:系统记录每次检 测结果,便于后续追溯和分析。
6. 反馈与优化
反馈机制:系统根据检 测结果不断优化算法,提 升准确性。
持续改进:定期更新软件和硬件,保持设备的高 效运行。