缺陷檢測

   藥片缺陷檢測是藥片生產過程中的關鍵環(huán)節(jié)，其檢測結果的好壞直接影響著藥品的質量。常見的人工檢測方法：成本和效率不成比例， 容易產生誤檢和漏檢等現(xiàn)象，無法滿足現(xiàn)代企業(yè)對產品質量的要求。機器視覺檢測憑借其自動化程度高、成本低、可替代3-4個人工等特點，廣泛運用于實際生產中。邁迅威視覺科技專注機器視覺檢測數(shù)十年，我司的藥品缺陷檢測設備可用于檢測產品表面的裂紋，缺塊，黑點等各種缺陷。核心部分均采用級別的316不銹鋼，可滿足廣大客戶的需求。





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噴碼高速檢測

    噴碼的視覺檢測不但在食品，制藥，化工，化妝品等各行各業(yè)都有廣泛的應用?？梢?用 于檢測噴碼缺失，噴碼模糊，重影，位置偏移，印刷 錯誤 等 各種缺陷， 邁迅威施覺根據(jù)市場需求， 專門研發(fā)的噴碼在線檢測系統(tǒng)無需對原有產線進行規(guī)模改造的基礎上， 以簡單的安裝方式額，便捷額操作方式， 解決了噴碼的所有問題。 目前我司的噴碼檢測系統(tǒng)可以滿足市場上所有的產線的檢測速度， 同時具有檢出率高， 誤檢率低等特點。

 

根據(jù)電子器件管理平臺,可以對產品的生產制造、貨運物流、市場銷售及其應用等階段開展監(jiān)管。噴碼字符做為一種常見產品管控碼,其檢驗、鑒別在賦碼管控系統(tǒng)軟件中擁有至關重要的影響力。對于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據(jù)軟件系統(tǒng)設計方案的,該方式 不利機器設備當場智能化系統(tǒng)管理方法。因而,文中設計方案了一套根據(jù)FPGA和單脈沖藕合神經元網(wǎng)絡(PCNN)的噴碼字符識別技術。文中關鍵研究方向及結果為:(1)對于基本方式 在圖像二值分割時,實際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎理論來分割圖像。,根據(jù)MATLAB對PCNN算法的基礎實體模型剖析,對于不一樣灰度值像素數(shù)火時刻不一樣的特點,開展圖像的二值分割。隨后,運用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎理論,明確PCNN在分割圖像時,什么時候為二值分割圖像。該方式 完成了圖像的全自動分割,且實際效果非常好。(2)對于傳統(tǒng)式投射分割方式 只有分割持續(xù)字符,沒法分割點陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運用噴碼字符中點陣裂縫與字符間隔的關聯(lián),根據(jù)操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨字符,便于于字符svm算法及鑒別。改善后的算法不但可以分割持續(xù)字符,并且非常好的解決了傳統(tǒng)式投射算法沒法分割點陣字符的難題。(3)對于噴碼字符的點陣特點,文中明確提出改善的網(wǎng)格圖特點算法,并改變字符鑒別標準。