English

Voor de kwaliteitscontrole van glasvezeldoek is machine vision de krachtbron geworden

Het paard en de kar zullen niet worden verslagen door een sneller paard en kar, maar door een sneller transportmiddel, wat het onvermijdelijke gevolg is van de wetenschappelijke en technologische revolutie. Met de voortdurende verandering van de technologische vooruitgang zijn de voordelen van machine vision-detectie vergeleken met de traditionele kunstmatige steeds duidelijker, met zijn kenmerken van hoge precisie, snelle verwerkingssnelheid compenseert het bestaan ​​​​in het proces van kunstmatige testen, het mispercentage is hoog, gemakkelijk beïnvloed door subjectieve factoren, zoals fouten, waardoor de productie-efficiëntie en productkwaliteit drastisch zijn toegenomen, wordt ook op steeds meer gebieden gebruikt.

Ontwassen van glasvezelweefsel

Glasvezeldoekdoor smeltsysteem op hoge temperatuur, draadtrekken, wikkelen, weeftechnologie, zoals de monofilamentdiameter van enkele micron tot meer dan 20 micron, het equivalent van een menselijk haar 1/20-1/5, is elke originele SiDou-bundelvezel samengesteld uit honderden of zelfs duizenden wortelmonofilamenten, vaak gebruikt als versterkend materiaal in samengesteld materiaal dat wordt gebruikt in verbeterde muren, buitenmuurisolatie, dakwaterdichting, enz.

En op de markt bepaalt de kwaliteit van glasvezeldoek rechtstreeks de kwaliteit en prijs ervan. De oppervlaktedefecten leiden vaak tot een prijsdaling van 45% tot 60%, wat een ernstig verlies aan economische voordelen voor ondernemingen tot gevolg heeft. Daarom heeft Guochen Robot, vertrouwend op machine vision en deep learning, een visueel inspectiesysteem voor glasvezeldoek gelanceerd voor defectdetectie, dat automatische realtime detectie van oppervlaktedefecten van oppervlaktedefecten realiseertglasvezel doek, en heeft uitstekende prestaties op het gebied van nauwkeurigheid, efficiëntie, geluidsbestendigheid, stabiliteit en andere aspecten.
Acryl gecoat glasvezelweefsel
In de productiewerkplaats van een toonaangevend bedrijf in de binnenlandse glasvezelindustrie brullen de machines bijvoorbeeld en draaien tientallen apparaten op hoge snelheid. In het licht van de hoge werkingssnelheid van productieapparatuur kan het menselijk oog vaak niet nauwkeurig oordelen, en veel defecten worden veroorzaakt door de vis die door het net glipt. Bovendien kunnen geavanceerde algoritmen zoals deep learning worden gebruikt om defecten te identificeren die vergelijkbaar zijn met, maar niet identiek zijn aan, de trainingsmonsters door het trainen van defectmodellen. Dit implementatieproces zal niet veranderen met de verandering van toepassingsscenario's, wat betekent dat de leerkosten van projectimplementatiepersoneel en apparatuuronderhoudspersoneel aanzienlijk kunnen worden verminderd.

De ontwikkeling van machine vision-technologie tot nu toe, hoewel er geen gebrek is aan buitenlandse geavanceerde apparatuur, maar de steeds ingewikkelder wordende internationale situatie en de daarmee gepaard gaande hoge importkosten, hoge exploitatie- en onderhoudskosten, en het doel om de kosten te verlagen en de efficiëntie van ondernemingen te vergroten, daarom is het van groot belang om een ​​visueel inspectiesysteem te hebben dat geschikt is voor onze binnenlandse ondernemingen. Guochen heeft een diep inzicht in de meest eenvoudige essentiële wet van deze sector, en gecombineerd met de feitelijke situatie van verschillende ondernemingen, om “symptomatische” oplossingen te bieden, de toepassing van visuele inspectiesystemen te versnellen, maar ook voor ondernemingen om de kwantiteit en kwaliteit te brengen van synchrone verbetering.

Posttijd: 23 september 2022
Druk op Enter om te zoeken of op ESC om te sluiten