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

Konia i powozu nie pokona szybszy koń i powóz, ale szybszy środek transportu, co jest nieuniknionym skutkiem rewolucji naukowo-technicznej. Wraz z ciągłą zmianą postępu technologicznego zalety detekcji widzenia maszynowego są porównywane przy tradycyjnym sztucznym, coraz bardziej widocznym, charakteryzującym się dużą precyzją, dużą szybkością przetwarzania kompensującą istniejący w procesie sztucznego testowania wysoki współczynnik błędnych testów, na który łatwo wpływają czynniki subiektywne, takie jak wady, drastycznie zwiększa wydajność produkcji i jakość produktu, stosowane również w coraz większej liczbie obszarów.

Odwoskowanie tkaniny z włókna szklanego

Tkanina z włókna szklanegodzięki systemowi topienia w wysokiej temperaturze, ciągnieniu drutu, nawijaniu, technologii tkania, takiej jak średnica monofilamentu od kilku mikronów do ponad 20 mikronów, odpowiednik ludzkiego włosa 1/20-1/5, każda wiązka oryginalnego włókna SiDou składa się z setki, a nawet tysiące monofilamentów korzeniowych, powszechnie stosowanych jako materiał wzmacniający w materiałach złożonych stosowanych do wzmacniania ścian, izolacji ścian zewnętrznych, hydroizolacji dachów itp.

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

Dotychczasowy rozwój technologii widzenia maszynowego, choć nie brakuje zaawansowanego sprzętu zagranicznego, ale coraz bardziej skomplikowana sytuacja międzynarodowa i związane z nią wysokie koszty importu, wysokie koszty eksploatacji i utrzymania oraz cel polegający na obniżeniu kosztów i zwiększeniu wydajności przedsiębiorstw, dlatego bardzo ważne jest posiadanie systemu kontroli wizualnej odpowiedniego dla naszych krajowych przedsiębiorstw. Guochen dogłębnie rozumie najprostsze podstawowe prawa tej branży i w połączeniu z rzeczywistą sytuacją różnych przedsiębiorstw zapewnia „objawowe” rozwiązania, przyspiesza stosowanie systemu kontroli wizualnej, ale także umożliwia przedsiębiorstwom zapewnienie ilości i jakości synchronicznego doskonalenia.


Czas publikacji: 23 września 2022 r