За контролу квалитета тканине од фибергласа, машински вид је постао извор снаге

Коња и кола неће победити бржи коњ и запрежна кола, већ брже превозно средство, што је неизбежан резултат научне и технолошке револуције. Уз сталну промену технолошког напретка, предности детекције машинског вида упоређују се. са традиционалним вештачким све очигледнијим, са својим карактеристикама високе прецизности, брза брзина обраде компензује постојање у процесу вештачког тестирања високу стопу промашаја, лако под утицајем субјективних фактора, као што су грешке, драстично повећава ефикасност производње и квалитет производа, такође се користи у све више области.

Депаратизација фиберглас тканине

Тканина од стаклених влаканаСистемом топљења на високој температури, извлачењем жице, намотавањем, технологијом ткања, као што је пречник монофиламента од неколико микрона до преко 20 микрона, што је еквивалент људској коси 1/20-1/5, сваки сноп влакна оригиналног СиДоу се састоји од стотине или чак хиљаде монофиламената корена, који се обично користе као ојачавајући материјал у сложеном материјалу који се користи за побољшање зидова, изолацију спољашњих зидова, хидроизолацију крова, итд.

А на тржишту, квалитет тканине од стаклених влакана директно одређује њену оцену и цену, њени површински недостаци често доводе до пада цене тканине од 45% до 60%, озбиљног губитка економских користи предузећа.Стога, ослањајући се на машински вид и дубоко учење, Гуоцхен Робот је покренуо систем визуелне инспекције од стаклених влакана за детекцију дефеката, који реализује аутоматску детекцију површинских дефеката у реалном времену.тканина од фибергласа, и има изванредне перформансе у тачности, ефикасности, отпорности на буку, стабилности и другим аспектима.
Тканина од фибергласа обложена акрилом
На пример, у производној радионици водећег предузећа у домаћој индустрији стаклених влакана, машине тутње, а десетине опреме раде великом брзином.Суочени са великом брзином рада производне опреме, људско око често не може прецизно да процени, а многи недостаци постају риба која се провлачи кроз мрежу.Поред тога, напредни алгоритми као што је дубоко учење могу се користити за идентификацију дефеката сличних, али не идентичних узорцима за обуку, кроз обуку модела дефекта.Овај процес имплементације се неће променити са променом сценарија апликације, што значи да се трошкови учења особља за имплементацију пројекта и особља за одржавање опреме могу значајно смањити.

Досадашњи развој технологије машинског вида, иако не недостаје инострана напредна опрема, али све компликованија међународна ситуација и високи трошкови увоза, високи трошкови рада и одржавања, а циљ је смањење трошкова и повећање ефикасности предузећа, стога је од великог значаја имати систем визуелне контроле који је погодан за наша домаћа предузећа.Гуоцхен има дубоко разумевање најједноставнијих суштинских закона ове индустрије, и у комбинацији са стварном ситуацијом различитих предузећа, да обезбеди „симптоматска“ решења, убрза примену система визуелне инспекције, али и да предузећа донесу квантитет и квалитет. синхроног побољшања.


Време поста: 23.09.2022