Joe Crompton
VP Robotertechnik
BluePrint Automation (BPA)
Welche Vorteile bietet der Einsatz eines Bildverarbeitungssystems?
Die bildverarbeitungsgesteuerte Robotik kann die Lebensmittelsicherheit und die Qualitätskontrolle verbessern.
Was sind die Hindernisse für die Genauigkeit beim Einsatz eines Bildverarbeitungssystems?
Die Größe der zu erkennenden Fehler und die Produktraten.
Welche Art von Verpackung stellt Ihrer Meinung nach die größte Herausforderung für diese Systeme dar?
Bei Metallfolienverpackungen kann es schwierig sein, Oberflächendefekte zu erkennen. Diese Art von Verpackungen ist auch für die Röntgentechnologie schwer zu durchschauen.
Wie können Bildverarbeitungssysteme so verändert werden, dass sie für das Produkt geeignet sind?
Am wichtigsten sind klar definierte Grenzwerte und Arten von Fehlern, die erkannt werden sollen.
Wie haben neue Bildverarbeitungssysteme seit der Einführung des FSMA auf die Veränderungen reagiert?
Man sieht jetzt Systeme mit schnellerer und höherer Auflösung.
Welche jüngsten Fortschritte haben Sie bei dieser Technologie gesehen?
Deep Learning: Die Deep-Learning-Technologie nutzt neuronale Netze, die die menschliche Intelligenz imitieren, um Anomalien, Teile und Zeichen zu unterscheiden und dabei natürliche Abweichungen in komplexen Mustern zu tolerieren. Auf diese Weise kombiniert Deep Learning die Flexibilität der menschlichen Sichtprüfung mit der Geschwindigkeit und Robustheit eines computergestützten Systems.
Was sollte ein Verarbeiter vor dem Kauf eines Bildverarbeitungssystems beachten?
Seien Sie realistisch, was die Technologie erkennen kann und was nicht.
