Het tellen en sorteren van objecten met behulp van Computer Vision is het proces waarbij AI-aangedreven camera's en algoritmen voor objectdetectie worden gebruikt om items in realtime te identificeren, te volgen en te tellen. Het stelt fabrikanten en logistieke bedrijven in staat inspecties te automatiseren, fouten te verminderen en grote hoeveelheden operaties sneller en nauwkeuriger af te handelen in vergelijking met handmatige methoden.

Geautomatiseerde objectdetectie en -classificatie elimineert menselijke fouten door items te identificeren en te scheiden op basis van vooraf gedefinieerde categorieën. In combinatie met het volgen en tellen van objecten maakt dit een nauwkeurige verwerking van SKU mogelijk, worden knelpunten verminderd en wordt een consistente doorvoer gegarandeerd. Deze automatisering wordt veel gebruikt in industrieën zoals FMCG, de farmaceutische industrie en de automobielindustrie om de nauwkeurigheid en productiviteit te verbeteren.

Op gewicht gebaseerde methoden falen vaak als het gaat om microtoleranties, wat leidt tot verkeerde tellingen en onnauwkeurige inventarisatiegegevens. Door het tellen van begrenzingsvakken, op segmentatie gebaseerde telling en dichtheidsschatting toe te passen bij het tellen van objecten, biedt computervisie een veel betrouwbaardere oplossing. Het zorgt ervoor dat elk onderdeel wordt verantwoord zonder vertragingen of dure fouten bij verzending en verpakking.

Ja. Computer vision-systemen zijn ontworpen voor het tellen van items in videostreams met transportsnelheden. Met behulp van beeldvoorbewerking voor objectdetectie en machine learning-modellen voor het tellen van objecten detecteren deze systemen overlappende of snel bewegende objecten nauwkeurig. Dit maakt ze zeer effectief voor realtime monitoring in logistieke en grootschalige productieomgevingen.

Optische sorteertechnologie maakt gebruik van camera's met hoge resolutie en visuele algoritmen om defecte, verkeerd uitgelijnde of onjuiste artikelen van de productielijn te scheiden. In combinatie met geautomatiseerde sortering in logistiek en productie verbetert dit de kwaliteitscontrole, minimaliseert het afval en garandeert het dat alleen de juiste producten stroomafwaarts worden verplaatst, waardoor het vertrouwen van de klant wordt versterkt en de operationele kosten worden verlaagd.

Moderne machine learning-modellen voor het tellen van objecten maken gebruik van deep learning om zich aan te passen aan complexe omgevingen, wisselende belichting en overlappende objecten. In tegenstelling tot rigide, op regels gebaseerde systemen, verbeteren ze mettertijd met gegevens, waardoor ze een schaalbare nauwkeurigheid bieden voor het volgen en tellen van objecten. Dit zorgt voor consistentie in alle sectoren die hoge precisie vereisen, van verpakking tot magazijnautomatisering.