Za nadzor kakovosti blaga iz steklenih vlaken je strojni vid postal vir moči

Konja in voza ne bosta premagala hitrejši konj in voz, temveč hitrejše prevozno sredstvo, ki je neizogiben rezultat znanstvene in tehnološke revolucije. Z nenehnim spreminjanjem tehnološkega napredka so v primerjavi s prednostmi zaznavanja strojnega vida s tradicionalno umetno vedno bolj očitno, s svojimi značilnostmi visoke natančnosti, hitre hitrosti obdelave kompenzira obstoj v procesu umetnega testiranja zgrešene stopnje visoke, na katero zlahka vplivajo subjektivni dejavniki, kot so napake, drastično povečano učinkovitost proizvodnje in kakovost izdelkov, uporablja tudi na vedno več področjih.

Razvoskanje tkanine iz steklenih vlaken

Tkanina iz steklenih vlakens sistemom visokotemperaturnega taljenja, vlečenjem žice, navijanjem, tehnologijo tkanja, kot je premer monofilamenta od nekaj mikronov do več kot 20 mikronov, kar ustreza človeškemu lasu 1/20-1/5, je vsak snop vlaken original SiDou sestavljen iz na stotine ali celo tisoče koreninskih monofilamentov, ki se običajno uporabljajo kot ojačitveni material v sestavljenih materialih, ki se uporabljajo pri izboljšanju sten, izolaciji zunanjih sten, hidroizolaciji streh itd.

In na trgu kakovost tkanine iz steklenih vlaken neposredno določa njeno kakovost in ceno, njene površinske napake pogosto povzročijo padec cene tkanine za 45 % do 60 %, resno izgubo gospodarskih koristi podjetij. Zato je Guochen Robot, ki se zanaša na strojni vid in globoko učenje, lansiral sistem za vizualno pregledovanje tkanine iz steklenih vlaken za odkrivanje napak, ki omogoča samodejno zaznavanje površinskih napak v realnem času.tkanina iz steklenih vlaken, in ima izjemno zmogljivost glede natančnosti, učinkovitosti, odpornosti proti hrupu, stabilnosti in drugih vidikov.
Tkanina iz steklenih vlaken, prevlečena z akrilom
Na primer, v proizvodni delavnici vodilnega podjetja v domači industriji steklenih vlaken rohnijo stroji in na desetine opreme deluje z veliko hitrostjo. Spričo hitre hitrosti delovanja proizvodne opreme človeško oko pogosto ne more natančno oceniti in številne napake postanejo riba, ki zdrsne skozi mrežo. Poleg tega je mogoče z usposabljanjem modelov napak uporabiti napredne algoritme, kot je globoko učenje, za prepoznavanje napak, ki so podobne učnim vzorcem, vendar ne enake. Ta postopek implementacije se s spremembo scenarijev uporabe ne bo spremenil, kar pomeni, da se lahko stroški učenja osebja za izvajanje projekta in osebja za vzdrževanje opreme znatno zmanjšajo.

Dosedanji razvoj tehnologije strojnega vida, čeprav ni pomanjkanja tuje napredne opreme, vendar vse bolj zapletena mednarodna situacija in visoki stroški uvoza, visoki stroški delovanja in vzdrževanja ter cilj zmanjšanja stroškov in povečanja učinkovitosti podjetij, zato je zelo pomembno imeti sistem vizualnega nadzora, primeren za naša domača podjetja. Guochen ima globoko razumevanje najpreprostejšega bistvenega zakona te industrije in v kombinaciji z dejanskim stanjem različnih podjetij zagotavlja "simptomatske" rešitve, pospešuje uporabo sistema vizualnega nadzora, pa tudi za podjetja, da prinesejo količino in kakovost sinhronega izboljšanja.


Čas objave: 23. septembra 2022