論文の概要: Automated Quality Control System for Canned Tuna Production using Artificial Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17275v1
• Date: Tue, 08 Oct 2024 00:11:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:56.220242
• Title: Automated Quality Control System for Canned Tuna Production using Artificial Vision
• Title（参考訳）: 人工視覚を用いた缶詰マグロ製造における品質自動制御システム
• Authors: Sendey Vera, Luis Chuquimarca, Wilson Galdea, Bremnen Véliz, Carlos Saldaña,
• Abstract要約: 本稿では, 人工視覚を用いたマグロ金属缶の欠陥検出と分類のための自動制御システムの実装について述べる。 このシステムは、コンベアベルトとカメラを使用して、光電センサによって起動される視覚認識を行う。 YOLOv5モデルは、金属缶の蓋の欠陥や簡単な開環の位置を検出するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This scientific article presents the implementation of an automated control system for detecting and classifying faults in tuna metal cans using artificial vision. The system utilizes a conveyor belt and a camera for visual recognition triggered by a photoelectric sensor. A robotic arm classifies the metal cans according to their condition. Industry 4.0 integration is achieved through an IoT system using Mosquitto, Node-RED, InfluxDB, and Grafana. The YOLOv5 model is employed to detect faults in the metal can lids and the positioning of the easy-open ring. Training with GPU on Google Colab enables OCR text detection on the labels. The results indicate efficient real-time problem identification, optimization of resources, and delivery of quality products. At the same time, the vision system contributes to autonomy in quality control tasks, freeing operators to perform other functions within the company.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 人工視覚を用いたマグロ金属缶の欠陥検出と分類のための自動制御システムの実装について述べる。 このシステムは、コンベアベルトとカメラを使用して、光電センサによって起動される視覚認識を行う。 ロボットアームは、その状態に応じて金属缶を分類する。 業界4.0の統合は、Mosquitto、Node-RED、InfluxDB、Grafanaを使用したIoTシステムを通じて実現されている。 YOLOv5モデルは、金属缶の蓋の欠陥や簡単な開環の位置を検出するために用いられる。 Google Colab上のGPUによるトレーニングにより、ラベル上のOCRテキスト検出が可能になる。 その結果,効率的なリアルタイム問題同定,資源最適化,品質製品の提供が可能となった。 同時に、ビジョンシステムは品質管理タスクの自律性に貢献し、オペレーターが社内で他の機能を実行することを解放する。

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