使用案例

鋁罐的 AI 品質檢測

精準即時檢測數量、異常與位置

pylon AI 軟體模組智慧化自動執行鋁罐生產的品質管制。視覺系統能偵測輸送帶上的鋁罐，辨識並計算數量，同時監控生產進度及不良品。AI 可根據位置識別倒置的鋁罐，並偵測如凹陷或變形等異常，為生產流程提供最大透明度與效率。

鋁罐生產線同時面臨多重挑戰：鋁材表面反光、物體高速移動，以及必須可靠檢測到最微小的缺陷。這正是 pylon AI 軟體與堅固耐用的 IP67 視覺系統結合所展現價值的地方。

視覺系統必須可靠地檢測最微小的缺陷（例如鋁罐底部的凹痕、刮痕或變形），以確保產品品質。尤其在高速產線上，能即時偵測到微小偏差，並可靠地剔除不良品至關重要。

鋁的平滑表面會強烈反射入射光線，這些反射在影像中會形成亮斑。經過最佳化的光源與相機設定可將這些反射降至最低，確保可靠且精準的影像分析。

洗罐之後，罐子會在 3 公尺寬的大量輸送帶上移動。根據系統類型、罐子大小和生產線配置的不同，現代生產線可達到每分鐘 1,200 到 2,000 罐的產量。

pylon AI 軟體可偵測凹痕等缺陷、識別倒置鋁罐，並可靠地計算鋁罐數量（包括產能與不良品）。這實現了完整的透明度、高產品品質以及自動化的線上流程控制。

為確保高效率的批量生產，記錄已生產的鋁罐數量至關重要。這可精確判斷何時達到所需數量，並可靠地避免生產過量或不足。

第一步，藉助物體檢測物體檢測，可檢測輸送帶上的所有鋁罐—無論其是直立還是倒置。藉此即可進行鋁罐計數。相機觸發必須根據輸送帶速度進行調整，以確保影格不重疊且不會重複計數。

在單色面陣相機與 pylon AI 的協助下，IP67 視覺系統可檢測鋁罐是否直立。透過 pylon AI 附加模組，在第二步驟中偵測錯位或倒置的鋁罐。分類為此，先前被識別為鋁罐的每一個個體都會被分類為 OK 或錯位。

物件偵測所檢測到的座標會傳送至機器人，機器人即可有針對性地夾取並扶正鋁罐，然後再將其送往後續的重要製程，例如烘乾、塗層或印刷。

最終的加工步驟需要完全無缺陷的鋁罐，才能進入可交付的狀態。為確保這一點，pylon AI 附加模組異常檢測用於檢查每個鋁罐的底部。

熱圖顯示模型偏差明顯的區域。紅色區域標記了可能由缺陷或材料不均造成的潛在異常。閾值可用於將影像分類為不良或合格。

pylon AI 附加模組可在即時狀態下精準計數鋁罐——即使輸送速度高達每分鐘 2,000 罐。記錄的數據可直接整合至 MES（製造執行系統）或 WMS（倉儲管理系統），以支援精準的庫存控管與高效的轉線規劃。

依需求，可選擇兩種計數方法 ：

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具備 IP67 防護能力的視覺系統由多種相容元件組成，能在充滿灰塵、汙垢與水氣的嚴苛環境下，穩定提供可靠的影像。

我們的視覺系統與智慧化 pylon AI 軟體為清洗工序後的線上檢測提供強大的解決方案。該系統可可靠地檢測凹痕、變形及橫放的鋁罐——即使在高通量率下檢測移動中的高反射鋁表面物體也能穩定運行。透過持續計數鋁罐，還能提供製程的基本資訊。

如此一來，系統可確保品質及製程的可靠性 - 有效率且可個別調整。

速度、工作距離、視野或感興趣區域：良好的影像品質是實現精準且穩健的 AI 判斷所必需的。搭配合適的面陣相機、防護鏡頭及其他 IP67 元件後，該相機系統也能在具有挑戰性的工業環境中使用。

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