Za kontrolu kvaliteta tkanine od fiberglasa, mašinski vid je postao izvor energije

Konja i kola neće pobediti brži konj i zaprežna kola, već brže prevozno sredstvo, što je neizbežan rezultat naučne i tehnološke revolucije. Uz stalnu promenu tehnološkog napretka, prednosti detekcije mašinskog vida upoređuju se sa tradicionalnim veštačkim sve očiglednijim, sa svojim karakteristikama visoke preciznosti, brza brzina obrade kompenzuje postojeću u procesu veštačkog testiranja visoku stopu promašaja, lako pod uticajem subjektivnih faktora, kao što su greške, drastično povećava efikasnost proizvodnje i kvalitet proizvoda, također se koristi u sve više područja.

Deparatiranje fiberglas tkanine

Tkanina od staklenih vlakanaSistemom topljenja na visokim temperaturama, izvlačenjem žice, namotavanjem, tehnologijom tkanja, kao što je prečnik monofilamenta od nekoliko mikrona do preko 20 mikrona, što je ekvivalent ljudskoj kosi 1/20-1/5, svaki snop vlakna originalnog SiDou-a se sastoji od stotine ili čak hiljade monofilamenata korijena, koji se obično koriste kao ojačavajući materijal u složenom materijalu koji se koristi za poboljšanje zidova, izolaciju vanjskih zidova, hidroizolaciju krova, itd.

A na tržištu, kvalitet tkanine od staklenih vlakana direktno određuje njenu ocjenu i cijenu, njeni površinski nedostaci često dovode do pada cijene tkanine od 45% do 60%, ozbiljnog gubitka ekonomske koristi poduzeća. Stoga je, oslanjajući se na mašinski vid i duboko učenje, Guochen Robot lansirao sistem vizuelne kontrole od staklenih vlakana za detekciju defekata, koji realizuje automatsku detekciju površinskih defekata u realnom vremenu.fiberglas tkanina, i ima izvanredne performanse u tačnosti, efikasnosti, otpornosti na buku, stabilnosti i drugim aspektima.
Tkanina od fiberglasa presvučena akrilom
Na primjer, u proizvodnoj radionici vodećeg preduzeća u domaćoj industriji staklenih vlakana, mašine bruje, a desetine opreme rade velikom brzinom. Suočeni s velikom brzinom rada proizvodne opreme, ljudsko oko često ne može precizno procijeniti, a mnogi nedostaci postaju riba koja se provlači kroz mrežu. Osim toga, napredni algoritmi kao što je duboko učenje mogu se koristiti za identifikaciju defekata sličnih, ali ne identičnih uzorcima za obuku kroz obuku modela defekta. Ovaj proces implementacije neće se promijeniti s promjenom scenarija aplikacije, što znači da se troškovi učenja osoblja za implementaciju projekta i osoblja za održavanje opreme mogu značajno smanjiti.

Dosadašnji razvoj tehnologije mašinskog vida, iako ne nedostaje inostrana napredna oprema, ali sve komplikovanija međunarodna situacija i visoki troškovi uvoza, visoki troškovi rada i održavanja, a cilj je smanjenje troškova i povećanje efikasnosti preduzeća, stoga je od velikog značaja imati sistem vizuelne kontrole koji je pogodan za naša domaća preduzeća. Guochen ima duboko razumijevanje najjednostavnijeg suštinskog zakona ove industrije, te u kombinaciji sa stvarnom situacijom različitih preduzeća, pruža „simptomatska“ rješenja, ubrzava primjenu sistema vizuelne inspekcije, ali i da preduzeća donose kvantitet i kvalitet. sinhronog poboljšanja.


Vrijeme objave: Sep-23-2022