KIT 與 KLT 識別

KIT 與 KLT 識別 專案型態 : Artificial Intelligance 日期 2019 影像處理目的 : 一般: 不同的KLT和託盤由不同客戶的貨車送來。 KLT和託盤由工人隔開,由有不同技術要求的顧客清理. 清潔後，容器與託盤會重新配對，按型別分類放置於棧板上，包覆薄膜後入庫。 目的是在儲存中取得純的託盤, 這些託盤被精確地收錄在軟體中, 以便它們能在網路上更新 。 因為不同的客戶又拿起乾淨的託盤貨物, 此外,顧客也內部接通了倉庫。 因為過去無法真正確定目前的股票,所以目前要引入一套制度來確定股票,以便記錄準確的股票(例如: 譬如. 避免空虛的旅程。 卡車司機應該能在螢幕上看到要求的貨物是否已經完全清理和存放。 分解的結構: 工位 2：容器與託盤配對 在此工位將 KLT 容器與託盤配對。 在這種情況下,託盤在清洗之前或之後放在託盤主機的帶子上(大概是 3),可以自動辨識和認出託盤。 350種 因此在車站裡, 目前系統上的託盤應自動認出。 這項資訊應該以 EAN 程式碼及標籤印在標籤印表機上。 在螢幕上輸入/選取工人是不切實際的, 因為需要的時間太長了, 因此,我們建議使用獨立的學習性神經網路,以確保在學習引數後的認同. 這項技術的另一個優點是簡單地教訓更多新部件或變異的託盤, CRETEC QBIC 影像處理儲存格位於輸送帶上方, 與外光隔離, 以確保最佳測試。