Fiberglas kumaşın kalite kontrolü için makine görüşü güç kaynağı haline geldi

At ve araba, daha hızlı bir at ve araba tarafından değil, bilimsel ve teknolojik devrimin kaçınılmaz sonucu olan daha hızlı bir ulaşım aracıyla mağlup edilecektir. Teknoloji ilerlemesinin sürekli değişmesiyle birlikte, makine görüşü tespitinin avantajları karşılaştırıldığında Geleneksel yapaylığın giderek daha belirgin hale gelmesiyle birlikte, yüksek hassasiyet, hızlı işlem hızı, yapay test sürecinde var olan hataları telafi eden, hatalar gibi subjektif faktörlerden kolayca etkilenen yüksek işlem hızı, üretim verimliliğini ve ürün kalitesini büyük ölçüde artırdı, giderek daha fazla alanda kullanılmaktadır.

Fiberglas Kumaşın mumunu giderme

Cam elyaf kumaşYüksek sıcaklıkta eritme sistemi, tel çekme, sarma, dokuma teknolojisi ile birkaç mikrondan 20 mikrona kadar monofilament çapı, 1/20-1/5 insan saçına eşdeğer, her bir elyaf orijinal SiDou demetinden oluşur. Yüzlerce hatta binlerce kök monofilament, duvarları güçlendiren, dış duvar yalıtımında, çatı su yalıtımında vb. kullanılan bileşik malzemede genellikle takviye malzemesi olarak kullanılır.

Ve piyasada, cam elyaf kumaşın kalitesi, derecesini ve fiyatını doğrudan belirler; yüzey kusurları genellikle kumaş fiyatının% 45 ila% 60 oranında düşmesine ve işletmelerin ekonomik faydalarının ciddi şekilde kaybolmasına neden olur. Bu nedenle, makine görüşüne ve derin öğrenmeye dayanan Guochen Robot, yüzey kusurlarının otomatik gerçek zamanlı tespitini gerçekleştiren, kusur tespiti için bir cam elyaf kumaş görsel inceleme sistemi başlattı.fiberglas kumaşve doğruluk, verimlilik, gürültü direnci, kararlılık ve diğer yönlerde olağanüstü performansa sahiptir.
Akrilik Kaplı Fiberglas Kumaş
Örneğin yerli cam elyaf sektörünün önde gelen bir kuruluşunun üretim atölyesinde makineler gürüldemekte ve onlarca ekipman yüksek hızda çalışmaktadır. Üretim ekipmanlarının hızlı çalışma hızı karşısında insan gözü çoğu zaman doğru bir şekilde karar veremez ve birçok kusur ağdan kaçan balık haline gelir. Ek olarak, derin öğrenme gibi gelişmiş algoritmalar, kusur modellerinin eğitimi yoluyla eğitim örneklerine benzer ancak aynı olmayan kusurları tespit etmek için kullanılabilir. Bu uygulama süreci, uygulama senaryolarının değişmesiyle değişmeyecektir; bu, proje uygulama personelinin ve ekipman bakım personelinin öğrenme maliyetinin önemli ölçüde azaltılabileceği anlamına gelir.

Yapay görme teknolojisinin bugüne kadarki gelişimi, yabancı gelişmiş ekipman eksikliği olmamasına rağmen, giderek karmaşıklaşan uluslararası durum ve yüksek ithalat maliyetleri, yüksek işletme ve bakım maliyetleri ve işletmelerin maliyeti düşürme ve verimliliğini artırma hedefi, bu nedenle yerli işletmelerimize uygun görsel denetim sisteminin olması büyük önem taşıyor. Guochen, bu endüstrinin en basit temel kanunu hakkında derin bir anlayışa sahiptir ve "semptomatik" çözümler sunmak, görsel denetim sisteminin uygulanmasını hızlandırmak ve aynı zamanda işletmelerin miktar ve kaliteyi getirmesi için farklı işletmelerin fiili durumuyla birleştirilmiştir. eşzamanlı iyileştirme.


Gönderim zamanı: 23 Eylül 2022