W kontroli jakości tkaniny z włókna szklanego źródłem mocy stała się wizja maszynowa

Konia i wozu nie pokona szybszy koń i wóz, ale szybszy środek transportu, co jest nieuniknionym skutkiem rewolucji naukowo-technicznej. Wraz z ciągłymi zmianami postępu technologicznego zalety detekcji widzenia maszynowego w porównaniu z tradycyjnym sztucznym coraz bardziej widocznym, charakteryzującym się wysoką precyzją, dużą szybkością przetwarzania rekompensuje istniejący w procesie sztucznego testowania wskaźnik chybień wysoki, łatwo podatny na wpływ czynników subiektywnych, takich jak wady, drastycznie zwiększył wydajność produkcji i jakość produktu, stosowany również w coraz większej liczbie obszarów.

Odparafinowanie tkaniny z włókna szklanego

Tkanina z włókna szklanegoza pomocą systemu topienia w wysokiej temperaturze, ciągnienia drutu, nawijania, technologii tkania, takiej jak średnica monofilamentu od kilku mikronów do ponad 20 mikronów, odpowiednik ludzkiego włosa 1/20-1/5, każda wiązka włókien oryginalnych SiDou składa się z setki, a nawet tysiące monofilamentów korzeniowych, powszechnie stosowanych jako materiał wzmacniający w materiałach złożonych stosowanych w wzmacnianiu ścian, izolacji ścian zewnętrznych, hydroizolacji dachów itp.

A na rynku jakość tkaniny z włókna szklanego bezpośrednio determinuje jej klasę i cenę, jej wady powierzchniowe często prowadzą do spadku ceny tkaniny o 45% do 60%, poważnej utraty korzyści ekonomicznych przedsiębiorstw.Dlatego, opierając się na wizji maszynowej i głębokim uczeniu, Guochen Robot uruchomił system kontroli wizualnej tkaniny z włókna szklanego do wykrywania defektów, który realizuje automatyczne wykrywanie defektów powierzchni w czasie rzeczywistymtkanina z włókna szklanegoi ma wyjątkową wydajność pod względem dokładności, wydajności, odporności na hałas, stabilności i innych aspektów.
Tkanina z włókna szklanego powlekana akrylem
Na przykład w warsztacie produkcyjnym wiodącego przedsiębiorstwa krajowego przemysłu włókien szklanych ryczą maszyny, a dziesiątki urządzeń pracują z dużą prędkością.W obliczu szybkiego tempa działania urządzeń produkcyjnych ludzkie oko często nie jest w stanie dokładnie ocenić, a wiele usterek staje się rybą, która prześlizguje się przez sieć.Ponadto zaawansowane algorytmy, takie jak głębokie uczenie, mogą być wykorzystywane do identyfikowania defektów podobnych do próbek uczących, ale nie identycznych, poprzez trenowanie modeli defektów.Ten proces wdrażania nie ulegnie zmianie wraz ze zmianą scenariuszy aplikacyjnych, co oznacza, że ​​koszt nauki personelu realizującego projekty i personelu zajmującego się konserwacją sprzętu może zostać znacznie obniżony.

Dotychczasowy rozwój technologii widzenia maszynowego, choć nie brak zaawansowanego sprzętu zagranicznego, ale coraz bardziej skomplikowana sytuacja międzynarodowa i związane z tym wysokie koszty importu, wysokie koszty eksploatacji i utrzymania oraz dążenie do obniżenia kosztów i zwiększenia efektywności przedsiębiorstw, dlatego posiadanie systemu kontroli wizualnej odpowiedniego dla naszych krajowych przedsiębiorstw ma ogromne znaczenie.Guochen ma głębokie zrozumienie najprostszego podstawowego prawa tej branży i w połączeniu z rzeczywistą sytuacją różnych przedsiębiorstw, aby zapewnić „objawowe” rozwiązania, przyspieszyć zastosowanie systemu kontroli wizualnej, ale także dla przedsiębiorstw, aby zapewnić ilość i jakość synchronicznego doskonalenia.


Czas postu: 23 września 2022 r