Copyright © 2018-2019
Volya Software Corporation
All Rights Reserved

450+
дизайнерских решений упаковки
200+
лет коллективного опыта в разработке ПО
4
количество языков техподдержки

Машинное зрение для режущего оборудования

проверка

Описание проекта

 

Система для автоматического распознавания промаркированных объектов нарезания на полиграфическом (отпечатанном) материале с помощью камеры высокого разрешения, размещенной над рабочей поверхностью плоттера.

Команда компании Volya разработала высокоэффективные алгоритмы для обеспечения машинного зрения режущего оборудования с применением методов машинного обучения.

Назначение системы

Программное обеспечение автоматизирует изготовление продукции, сводя к минимуму необходимые ручные операции. Значительно ускоряет процесс нарезки. Уменьшает износ механизмов резца за счет устранения необходимости делать поиск регистрационных меток камерой на режущем механизме.

Информация о клиенте

Zünd Systemtechnik AG

ведущий мировой производитель многофункционального цифрового оборудования для резки (планшетных режущих плоттеров)

Штаб-квартира

Альтштеттен (Швейцария)

Машинное обучение

Алгоритмы интеллектуального распознавания способны реконструировать недостающие регистрационные метки, например, прикрытые картером, а также адаптироваться к изменениям условий распознавания (освещенности и теням, форме материала, качеству полиграфии). Автономная работа возможна и при отсутствии заданных шаблонов меток, а также при отсутствии меток вообще, в случае размещения материала полиграфией вниз. В таких ситуациях применяется распознавание краев материала.

Эффективность системы

  • все метки на рабочей поверхности планшета размером 6 на 3 м. распознаются одновременно всего за 4-7 сек. благодаря специальной системе алгоритмов;
  • общее количество меток, количество объектов для вырезки и их положение не влияют на скорость распознавания, что существенно повышает производительность оборудования;
  • ориентация материала не имеет значения для точной вырезки, это ощутимо облегчает и ускоряет все ручные операции.

Камера высокого разрешения над рабочим планшетом

Регистрационные метки распознаются одним снимком

Размещение листов в произвольном порядке

Вырезка начинается через считанные секунды

Использованные технологии

null


C/C++

null

Qt Framework

null


OpenCV

Язык программирования: С/С ++. Графический интерфейс пользователя (GUI) создан при помощи Qt Framework. Калибровка основана на алгоритмах OpenCV. В качестве вспомогательного алгоритма идентификации джобов использовался Coherent Point Drift (CPD). В проекте также использовалась библиотека Eigen (библиотека линейной алгебры для C++), Inter Process Communications (IPC), Component Object Model Technologies (COM).

Как это работает

Комментарии представителя клиента

'Для первых спецификаций проекта мы использовали эскизы, фотографии и диаграммы для введения в суть вопроса, поскольку разработчики Volya работают удаленно и никогда не видели нашего реального машинного приложения. Несмотря на это, текстовые описания наших проблем быстро воспринимаются ими. Наши идеи и пожелания выполняются, инженеры Volya всегда предлагают проактивные решения.'

Андреас Грютер / Старший программист

Посмотрите другие наши проекты