За контрола на квалитетот на ткаенината од фиберглас, машинската визија стана извор на моќ

Коњот и количката нема да бидат поразени со побрз коњ и количка, туку со побрзо превозно средство, што е неизбежен резултат на научната и технолошката револуција. Со постојаната промена на технолошкиот напредок, предностите на откривањето машински вид со традиционалните вештачки сè поочигледни, со неговите карактеристики на висока прецизност, брзата брзина на обработка компензира за постоењето во процесот на вештачко тестирање висока стапка на промашување, лесно под влијание на субјективни фактори, како што се дефекти, драстично ја зголеми ефикасноста на производството и квалитетот на производот, исто така се користи во се повеќе области.

Отстранување на восок ткаенина од фиберглас

Крпа од стаклени влакнасо систем за топење на висока температура, цртање жица, ликвидација, технологија на ткаење, како што е дијаметарот на монофиламентот од неколку микрони до над 20 микрони, еквивалент на човечко влакно 1/20-1/5, секој пакет влакна од оригиналниот SiDou е составен од стотици или дури илјадници коренски монофиламенти, најчесто користени како зајакнувачки материјал во сложениот материјал што се користи за подобрување на ѕидот, изолација на надворешни ѕидови, хидроизолација на покривот итн.

И на пазарот, квалитетот на ткаенината од стаклени влакна директно ја одредува нејзината оценка и цена, нејзините површински дефекти често доведуваат до пад на цената на ткаенината од 45% до 60%, сериозно губење на економските придобивки на претпријатијата. Затоа, потпирајќи се на машинскиот вид и длабокото учење, Guochen Robot лансираше систем за визуелна инспекција од ткаенина од стаклени влакна за откривање дефекти, кој реализира автоматско откривање во реално време на површинските дефекти наткаенина од фиберглас, и има извонредни перформанси во точноста, ефикасноста, отпорноста на бучава, стабилноста и други аспекти.
Акрилно обложена ткаенина од фиберглас
На пример, во производствената работилница на водечко претпријатие во домашната индустрија за стаклени влакна, машините рикаат и десетици опрема работи со голема брзина. Соочени со брзата брзина на работа на производната опрема, човечкото око често не може точно да процени, а многу дефекти стануваат риба што се лизга низ мрежата. Дополнително, напредните алгоритми како што е длабокото учење може да се користат за да се идентификуваат дефекти слични на, но не и идентични на примероците за обука преку обука на модели на дефекти. Овој процес на имплементација нема да се промени со промената на сценаријата за апликација, што значи дека трошоците за учење на персоналот за спроведување на проектот и персоналот за одржување на опремата може значително да се намалат.

Досегашниот развој на технологијата за машинско визија, иако не недостасува странска напредна опрема, но сè покомплицираната меѓународна ситуација и високите трошоци за увоз, високите трошоци за работа и одржување, како и целта за намалување на трошоците и зголемување на ефикасноста на претпријатијата, затоа, од големо значење е да имаме систем за визуелна инспекција соодветен за нашите домашни претпријатија. Гуохен има длабоко разбирање за наједноставниот суштински закон на оваа индустрија, и во комбинација со фактичката состојба на различни претпријатија, за да обезбеди „симптоматски“ решенија, да ја забрза примената на системот за визуелна инспекција, но и за претпријатијата да донесат квантитет и квалитет. на синхроно подобрување.


Време на објавување: 23-ти септември 2022 година