3D視覺傳感器助力肉類加工生產(chǎn)
肉類加工和包裝
背景
Technavio 一直在監(jiān)測全球肉類市場,預(yù)計在 2021-2025 年期間將增長 1902.9 億美元,并以近 4% 的復(fù)合年增長率增長。肉類行業(yè)對高生產(chǎn)率日益增長的需求被認(rèn)為是刺激整個肉類工業(yè)機(jī)器人市場增長的主要驅(qū)動力之一。
肉類行業(yè)的迅速增長,對生產(chǎn)率有著更高的需求。工廠自動化越來越普遍,3D視覺傳感器在食品方面的應(yīng)用也日益增長。還有最重要的一點(diǎn),新冠的爆發(fā)深刻地影響各個行業(yè)。盡管少數(shù)行業(yè)的需求將下降,但許多其他行業(yè)將繼續(xù)增長。疫情將對肉類市場產(chǎn)生了重大影響,自動化檢測不僅僅是趨勢,也是生存之本。
肉類加工企業(yè)目前傾向于在日常生產(chǎn)運(yùn)營中引入自動化技術(shù),以通過在規(guī)定的時間內(nèi)從禽類體中提取最大化的可食用肉來優(yōu)化生產(chǎn)率。傳感器掃描檢測包裝技術(shù),也進(jìn)一步增強(qiáng)了肉類的各種操作。該行業(yè)使用的機(jī)器人,可以通過算法準(zhǔn)確定位,從而來提取高質(zhì)量的肉,能夠達(dá)到高達(dá)95%的自動化切割準(zhǔn)確性。肉類行業(yè)的迅速增長,對生產(chǎn)率有著更高的需求。工廠自動化越來越普遍,3D視覺傳感器在食品方面的應(yīng)用也日益增長。
還有最重要的一點(diǎn),新冠的爆發(fā)深刻地影響各個行業(yè)。盡管少數(shù)行業(yè)的需求將下降,但許多其他行業(yè)將繼續(xù)增長。疫情將對肉類市場產(chǎn)生了重大影響,自動化檢測不僅僅是趨勢,也是生存之本。肉類加工企業(yè)在當(dāng)今傾向于在日常生產(chǎn)運(yùn)營中引入自動化技術(shù),以通過在規(guī)定的時間內(nèi)從禽類體中提取最大化的可食用肉來優(yōu)化生產(chǎn)率。3D視覺傳感器掃描檢測,包裝技術(shù)也進(jìn)一步增強(qiáng)了肉類的各種操作。該行業(yè)使用的機(jī)器人,可以通過算法準(zhǔn)確定位,從而來提取高質(zhì)量的肉,能夠達(dá)到高達(dá)95%的自動化切割準(zhǔn)確性。
3D視覺傳感器可以解決最具挑戰(zhàn)性的肉類檢測應(yīng)用
3D掃描能夠幫助制造商更好地遵守國家制定的嚴(yán)格的衛(wèi)生法規(guī)。因此掃描儀(機(jī)器人手臂)可能是最衛(wèi)生的選擇,它們大多由不銹鋼制成,可以經(jīng)受超大壓強(qiáng)清潔以及全面覆蓋,可以防止任何部件中的可能存在的任何物質(zhì)與食物接觸。
FACTS
1.大多數(shù)肉類分揀、分級和處理任工作可以使用基于AI人工智能的視覺檢測實(shí)現(xiàn)自動化。
2.AI智能檢測方式能顯著提高產(chǎn)品產(chǎn)量(以獲得最佳定價)、降低運(yùn)營支出 (OpEx) 并保護(hù)工廠免受流行病風(fēng)險。
肉類加工廠提供交鑰匙視覺檢測解決方案。
智慧工廠AI為肉類加工廠提供交鑰匙的視覺檢測方案,可為企業(yè)提供更高的產(chǎn)量、降低報廢率和退貨率,減少企業(yè)運(yùn)營費(fèi)用,最終為企業(yè)提供準(zhǔn)確度高的自動化缺陷檢測、以及可靠的肉類分類和分級應(yīng)用。不需要企業(yè)在工程專業(yè)知識、培訓(xùn)服務(wù)器或者系統(tǒng)維護(hù)做額外投資。
顯著優(yōu)點(diǎn):
●準(zhǔn)確率>99%
●產(chǎn)量增加10倍
●效率提高10倍
●產(chǎn)量增加10倍
●運(yùn)營支出減少40%
智慧工廠AI 解決方案支持標(biāo)準(zhǔn)視覺和自動化系統(tǒng)?;跒g覽器的直觀UI簡化了現(xiàn)場配置和性能監(jiān)控。云服務(wù)和遠(yuǎn)程支持跟蹤檢查結(jié)果和診斷,能實(shí)現(xiàn)最佳性能和最長運(yùn)行時間。此解決方案已在北美的多個生產(chǎn)肉類包裝廠應(yīng)用并且證明十分有效。客戶享受安裝后的遠(yuǎn)程技術(shù)支持,這是目前市場上任何其他 AI 提供商都無法提供的。
肉類分揀
圖像 ? 掩模分割?分級,分類
圖像 ? 掩模分割 ? 分級
點(diǎn)云 (Gocator) ? 高度圖 ? 掩模分割? 質(zhì)心
點(diǎn)云 (Gocator) ? 高度圖 ? 掩模分割 ? 點(diǎn)云 ? 切割路徑坐標(biāo)
圖像 ? 缺陷邊界框 ? 通過/失敗
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