Для контролю якості скловолоконної тканини джерелом енергії стало машинне зір

Кінь і віз не будуть переможені швидшим конем і візком, а швидшим транспортним засобом, що є неминучим результатом науково-технічної революції. З постійними змінами технологічного прогресу переваги виявлення машинного зору порівняно з традиційним штучним все більш очевидним, з його характеристиками висока точність, висока швидкість обробки компенсує існуючий у процесі штучного тестування високий коефіцієнт промахів, легко піддається впливу Суб'єктивні фактори, такі як помилки, різко підвищили ефективність виробництва та якість продукції, також використовуються у все більшій кількості областей.

Депарафінізація скловолоконної тканини

Склотканиназа допомогою високотемпературної системи плавлення, волочіння дроту, намотування, технології плетіння, наприклад діаметр мононитки від кількох мікрон до понад 20 мікрон, еквівалент людського волосся 1/20-1/5, кожен пучок волокон оригінального SiDou складається з сотні або навіть тисячі кореневих монониток, які зазвичай використовуються як армуючий матеріал у комбінованих матеріалах, які використовуються для посилення стін, ізоляції зовнішніх стін, даху гідроізоляція та ін.

А на ринку якість тканини зі скловолокна безпосередньо визначає її сорт і ціну, її поверхневі дефекти часто призводять до падіння ціни тканини на 45–60%, серйозної втрати економічної вигоди підприємств. Тому, покладаючись на машинний зір і глибоке навчання, Guochen Robot запустив систему візуального огляду склотканини для виявлення дефектів, яка реалізує автоматичне виявлення поверхневих дефектів у режимі реального часу.склотканинаі має надзвичайні показники точності, ефективності, шумостійкості, стабільності та інших аспектів.
Тканина зі скловолокна з акриловим покриттям
Наприклад, у виробничому цеху провідного підприємства вітчизняної скловолоконної промисловості гуркочуть верстати і на швидких обертах працюють десятки одиниць обладнання. З огляду на високу швидкість роботи виробничого обладнання, людське око часто не може точно оцінити, і багато дефектів стають рибою, яка вислизає крізь сітку. Крім того, розширені алгоритми, такі як глибоке навчання, можна використовувати для виявлення дефектів, подібних до навчальних зразків, але не ідентичних, шляхом навчання моделей дефектів. Цей процес впровадження не зміниться зі зміною сценаріїв застосування, що означає, що витрати на навчання персоналу з впровадження проекту та персоналу з обслуговування обладнання можуть бути значно зменшені.

Розвиток технології машинного бачення до цих пір, хоча немає браку іноземного сучасного обладнання, але дедалі складніша міжнародна ситуація та високі витрати на імпорт, високі витрати на експлуатацію та технічне обслуговування, а також мета зниження витрат і підвищення ефективності підприємств, тому дуже важливо мати систему візуального контролю, придатну для наших вітчизняних підприємств. Guochen має глибоке розуміння найпростішого основного закону цієї галузі та в поєднанні з фактичною ситуацією на різних підприємствах, щоб забезпечити «симптоматичні» рішення, прискорити застосування системи візуального контролю, а також для підприємств, щоб принести кількість і якість синхронного вдосконалення.


Час публікації: 23 вересня 2022 р