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 технического прогресса преимущества обнаружения машинного зрения по сравнению с с традиционным искусственным все более очевидным, с его характеристиками высокой точности, быстрая скорость обработки компенсирует существующую в процессе искусственного тестирования высокую скорость промахов, легко подверженную влиянию субъективных факторов, таких как неисправности, резко повышает эффективность производства и качество продукции, также используется во все большем количестве областей.

Депарафинизация стекловолоконной ткани

Ткань из стекловолокнас помощью высокотемпературной системы плавления, волочения проволоки, намотки, ткацкой технологии, такой как диаметр моноволокна от нескольких микрон до более 20 микрон, что эквивалентно человеческому волосу 1/20-1/5, каждый пучок исходного волокна SiDou состоит из сотни или даже тысячи корневых моноволокон, обычно используемых в качестве армирующего материала в составных материалах, используемых для укрепления стен, изоляции наружных стен, гидроизоляции крыш и т. д.

И на рынке качество стеклоткани напрямую определяет ее сорт и цену, дефекты ее поверхности часто приводят к падению цены ткани на 45-60%, серьезной потере экономической выгоды предприятий.Поэтому, опираясь на машинное зрение и глубокое обучение, Guochen Robot запустила систему визуального контроля ткани из стекловолокна для обнаружения дефектов, которая реализует автоматическое обнаружение дефектов поверхности в режиме реального времени.ткань из стекловолокна, и имеет выдающиеся характеристики по точности, эффективности, помехоустойчивости, стабильности и другим аспектам.
Ткань из стекловолокна с акриловым покрытием
Например, в производственном цехе ведущего предприятия отечественной стекловолоконной промышленности ревут станки и работают с большой скоростью десятки оборудования.Перед лицом высокой скорости работы производственного оборудования человеческий глаз часто не может точно оценить, и многие дефекты становятся рыбой, которая ускользает из сети.Кроме того, передовые алгоритмы, такие как глубокое обучение, могут использоваться для выявления дефектов, похожих на обучающие выборки, но не идентичных им, посредством обучения моделей дефектов.Этот процесс реализации не изменится при изменении сценариев применения, а это означает, что затраты на обучение персонала по реализации проекта и персонала по обслуживанию оборудования могут быть значительно снижены.

Развитие технологии машинного зрения до сих пор, хотя нет недостатка в зарубежном передовом 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.Guochen имеет глубокое понимание самого простого основного закона этой отрасли и в сочетании с реальной ситуацией на разных предприятиях, чтобы предоставить «симптоматические» решения, ускорить применение системы визуального контроля, а также для предприятий, чтобы обеспечить количество и качество синхронного улучшения.


Время публикации: 23 сентября 2022 г.