Za kontrolu kvalitete tkanine od stakloplastike, strojni vid je postao izvor snage

Konj i kola neće biti poraženi bržim konjem i kolima, već bržim prijevoznim sredstvom, što je neizbježan rezultat znanstvene i tehnološke revolucije. Uz stalne promjene u tehnološkom napretku, prednosti detekcije strojnog vida u usporedbi s tradicionalnom umjetnom sve očiglednijom, sa svojim karakteristikama visoke preciznosti, brza brzina obrade kompenzira postojanje visoke stope promašaja u procesu umjetnog testiranja, na koju lako utječu subjektivni čimbenici, kao što su greške, drastično povećana učinkovitost proizvodnje i kvaliteta proizvoda, također se koristi u sve više područja.

Deparafinizacija tkanine od stakloplastike

Tkanina od staklenih vlakanasustavom topljenja na visokoj temperaturi, izvlačenjem žice, namotavanjem, tehnologijom tkanja, kao što je promjer monofilamenta od nekoliko mikrona do preko 20 mikrona, što je ekvivalent ljudske kose 1/20-1/5, svaki snop vlakana originalnog SiDoua sastoji se od stotine ili čak tisuće korijenskih monofilamenata, koji se obično koriste kao materijal za pojačanje u složenim materijalima koji se koriste za poboljšanje zidova, izolaciju vanjskih zidova, hidroizolaciju krovova itd.

A na tržištu, kvaliteta tkanine od staklenih vlakana izravno određuje njenu ocjenu i cijenu, njezini površinski nedostaci često dovode do pada cijene tkanine od 45% do 60%, ozbiljnog gubitka ekonomske koristi poduzeća. Stoga je, oslanjajući se na strojni vid i duboko učenje, Guochen Robot lansirao sustav za vizualni pregled tkanine od staklenih vlakana za otkrivanje nedostataka, koji ostvaruje automatsko otkrivanje površinskih nedostataka u stvarnom vremenu.tkanina od stakloplastike, i ima izvanredne performanse u točnosti, učinkovitosti, otpornosti na buku, stabilnosti i drugim aspektima.
Tkanina od stakloplastike presvučena akrilom
Na primjer, u proizvodnoj radionici vodećeg poduzeća u domaćoj industriji staklenih vlakana, strojevi tutnje i deseci opreme rade velikom brzinom. Suočeno s velikom brzinom rada proizvodne opreme, ljudsko oko često ne može točno procijeniti, a mnogi nedostaci postaju riba koja klizi kroz mrežu. Osim toga, napredni algoritmi kao što je dubinsko učenje mogu se koristiti za identifikaciju nedostataka sličnih, ali ne identičnih uzorcima obuke kroz obuku modela grešaka. Ovaj proces implementacije neće se promijeniti s promjenom scenarija primjene, što znači da se troškovi učenja osoblja za implementaciju projekta i osoblja za održavanje opreme mogu značajno smanjiti.

Dosadašnji razvoj tehnologije strojnog vida, iako nema nedostatka inozemne napredne opreme, ali sve složenija međunarodna situacija i uključeni visoki troškovi uvoza, visoki troškovi rada i održavanja te cilj smanjenja troškova i povećanja učinkovitosti poduzeća, stoga je od velike važnosti imati sustav vizualne inspekcije prikladan za naša domaća poduzeća. Guochen ima duboko razumijevanje najjednostavnijeg osnovnog zakona ove industrije, iu kombinaciji sa stvarnom situacijom u različitim poduzećima, kako bi pružio "simptomatska" rješenja, ubrzao primjenu sustava vizualnog pregleda, ali i za poduzeća kako bi doveli kvantitetu i kvalitetu sinkronog poboljšanja.


Vrijeme objave: 23. rujna 2022