巧克力装配验证

根据他们的外观识别，计数和验证巧克力，用于使用康复深度学习的包装和装配验证

由In-Sighti提供支持的基于深度学习的视觉软件

基于深度学习的工业图像分析图形编程环境

对于某些食品包装应用，制造商必须依靠外观检查来确保最终组装的质量。食品产品的视觉变化会导致食品和饮料自动检测系统的复杂性。这就是巧克力的情况，它们被包装在不同配置的盒子里。检查系统必须成功地验证每个斑点包含一块巧克力，并且它是正确的类型。

节日主题(如圣诞节或情人节)的巧克力盒是一个特别的挑战。同样的巧克力可能会出现在盒子里，但它们的位置可能会根据盒子的主题而改变。制造商必须定位每个巧克力，并确认正确的类型是在正确的位置。

同样，两个巧克力盒可能使用相同的包装（例如，6巧克力盒），但用不同的口味（例如，牛奶vs黑巧克力选择）。在这种情况下，制造商需要计算巧克力并验证是否存在正确的巧克力选择。

获得定价

康涅克兴安深度学习自动解决在单个图像中定位和识别多个功能的任务。康康克斯深度学习可以根据其尺寸，形状和表面特征概括各类巧克力的显着特征。

使用定位工具，用户可以训练工具定位需要找到的每种类型的巧克力。用户可以建立各种类型巧克力的数据库，以便定位工具查找，然后用于包装验证。

经过训练后，图像可以分割为不同的区域，定位工具将在这些区域检查巧克力的存在，并验证其类型是否正确。对于单条生产线的包装可能存在变化的情况，也可以创建多个配置。这样，用户只需使用一个工具就可以自动验证巧克力包装。