Для контроля качества ткани из стекловолокна машинное зрение стало источником энергии.

Лошадь и телега будут побеждены не более быстрой лошадью и телегой, а более быстрым средством передвижения, что является неизбежным результатом научно-технической революции. С постоянным изменением технологического прогресса преимущества обнаружения машинного зрения по сравнению с традиционным искусственным все более очевидным, с его характеристиками высокой точности, быстрая скорость обработки компенсирует существующую в процессе искусственного тестирования высокую частоту ошибок, легко подверженную влиянию субъективных факторов, таких как неисправности, резко повышает эффективность производства и качество продукции, также используется во все большем количестве областей.

Депарафинизация ткани из стекловолокна

Ткань из стекловолокнас помощью системы высокотемпературного плавления, волочения проволоки, намотки, технологии плетения, например, диаметр мононити от нескольких микрон до более 20 микрон, эквивалент человеческого волоса 1/20-1/5, каждый пучок волокон оригинального SiDou состоит из сотни или даже тысячи корневых мононитей, обычно используемых в качестве армирующего материала в составных материалах, используемых при усилении стен, изоляции наружных стен, гидроизоляции крыш и т. д.

А на рынке качество ткани из стекловолокна напрямую определяет ее сорт и цену, дефекты ее поверхности часто приводят к падению цены на ткань на 45–60%, что приводит к серьезной потере экономической выгоды предприятий. Поэтому, опираясь на машинное зрение и глубокое обучение, Guochen Robot запустил систему визуального контроля стеклоткани для обнаружения дефектов, которая осуществляет автоматическое обнаружение дефектов поверхности в режиме реального времени.ткань из стекловолокна, и имеет выдающиеся характеристики по точности, эффективности, шумоустойчивости, стабильности и другим аспектам.
Ткань из стекловолокна с акриловым покрытием
Например, в производственном цехе ведущего предприятия отечественной стекловолоконной отрасли ревут станки и с большой скоростью работают десятки оборудования. В условиях высокой скорости работы производственного оборудования человеческий глаз часто не может точно судить, и многие дефекты становятся рыбой, ускользающей в сеть. Кроме того, для выявления дефектов, похожих, но не идентичных обучающим образцам, посредством обучения моделей дефектов можно использовать расширенные алгоритмы, такие как глубокое обучение. Этот процесс внедрения не изменится при изменении сценариев применения, а это означает, что затраты на обучение персонала, реализующего проект, и персонала по обслуживанию оборудования могут быть значительно снижены.

Развитие технологии машинного зрения до сих пор, хотя нет недостатка в передовом зарубежном оборудовании, но все более сложная международная ситуация и высокие затраты на импорт, высокие затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание, а также цель снижения затрат и повышения эффективности предприятий, поэтому очень важно иметь систему визуального контроля, подходящую для наших отечественных предприятий. Гочен обладает глубоким пониманием самого простого основного закона этой отрасли и в сочетании с реальной ситуацией на различных предприятиях обеспечивает «симптоматические» решения, ускоряет применение системы визуального контроля, а также позволяет предприятиям обеспечивать количество и качество. синхронного улучшения.


Время публикации: 23 сентября 2022 г.