智能异物检测的未来

内容物密度均匀的产品仍然可以用传统图像处理方法来处理X射线检测的图像：例如在果酱中检测玻璃碎渣、石子或线头这样的异物。但检测内容物密度不均匀的产品中的异物则完全不同，例如粥，或包装松散的杏仁。为了可靠地在此类产品中检测出异物，并且将异物与产品本身的结构和密度不均匀区分开来，则需要一个具有深度学习能力的人工智能来进行X射线图像分析。HEUFT reflexx ^A.I.很快就可以作为标准配置为您提供检测服务！

HEUFT reflexx ^A.I.不仅仅可以去除由独特的脉冲X射线形成的图像中的噪音和伪影。通过使用多层神经网络，人工智能甚至可以找到细微的形状偏差，从而可以检测到以前从未被检测到的危险异物：例如X射线图像上看起来非常不均匀的产品中，单个产品之间具有不同的吸收结构和空腔。

人工智能辅助X射线图像处理，提高检测可靠性

可以在杜塞尔多夫举办的interpack 2023展会上体验到更高性能的检测，不仅已是因为新的HEUFT eXaminer ^II XT 原型设备，更因为该设备配备了最新的HEUFT reflexx ^A.I.。有了HEUFT reflexx ^A.I.的帮助，HEUFT eXaminer II XT可以在管道中检测未包装的产品，检测到产品中的玻璃碎渣、石子或相似大小的线头，无论这些产品是什么形态，例如：果酱状、粥状、或杏仁颗粒状。

HEUFT 展台上的启蒙站，以纵横交错的意大利面产品为例，展示了我们独立研发和生产的智能图像处理的更多可能，为参观者带来了更多的惊喜。人工智能不仅准确地发现并标记了众多环形意大利面条中的一条直面条。它甚至可以实时地、可靠地识别出形状和尺寸与合格产品几乎一样的环形线材。

得益于新颖的深度学习功能，HEUFT reflexx ^A.I.在不久的将来将在检测异物方面实现更多可能性。最新版本的人工智能图像处理已优于传统图像分析（如：灰度值和对比度的检测）和机器学习，尤其是在分析处理结构无序的产品的X射线图像时。它进一步提高了 HEUFT eXaminer ^II系列异物检测设备的脉冲X射线检测的精确度，并降低了误剔除率。