Für die Qualitätskontrolle von Glasfasergewebe ist die maschinelle Bildverarbeitung zur Kraftquelle geworden

Das Pferd und der Wagen werden nicht durch ein schnelleres Pferd und den Wagen besiegt, sondern durch ein schnelleres Transportmittel, was das unvermeidliche Ergebnis der wissenschaftlichen und technologischen Revolution ist. Mit dem ständigen Wandel des technologischen Fortschritts werden die Vorteile der maschinellen Bilderkennung verglichen Da die traditionelle künstliche Prüfung immer offensichtlicher wird, werden mit ihren Eigenschaften wie hoher Präzision und schneller Verarbeitungsgeschwindigkeit die im Prozess der künstlichen Prüfung vorhandenen hohen Fehlerraten kompensiert, die leicht durch subjektive Faktoren wie Fehler beeinflusst werden können, wodurch die Produktionseffizienz und die Produktqualität drastisch erhöht werden. auch in immer mehr Bereichen eingesetzt.

Entparaffinierendes Glasfasergewebe

GlasfasertuchDurch Hochtemperatur-Schmelzsystem, Drahtziehen, Wickeln, Weben-Technologie, wie zum Beispiel sein Monofilament-Durchmesser von wenigen Mikrometern bis über 20 Mikrometern, was einem menschlichen Haar 1/20-1/5 entspricht, besteht jedes ursprüngliche SiDou-Faserbündel aus Hunderte oder sogar Tausende von Wurzelmonofilamenten, die üblicherweise als Verstärkungsmaterial in Verbundmaterialien zur Wandverstärkung, Außenwandisolierung, Dachabdichtung usw. verwendet werden.

Und auf dem Markt bestimmt die Qualität des Glasfasergewebes direkt seine Qualität und seinen Preis. Seine Oberflächenfehler führen häufig zu einem Preisverfall des Gewebes um 45 bis 60 %, was zu einem erheblichen Verlust des wirtschaftlichen Nutzens der Unternehmen führt. Aus diesem Grund hat Guochen Robot mithilfe von maschinellem Sehen und Deep Learning ein visuelles Inspektionssystem für Glasfasergewebe zur Fehlererkennung auf den Markt gebracht, das eine automatische Echtzeiterkennung von Oberflächenfehlern ermöglichtGlasfasergewebeund weist herausragende Leistungen in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz, Geräuschbeständigkeit, Stabilität und andere Aspekte auf.
Acrylbeschichtetes Glasfasergewebe
In der Produktionshalle eines führenden Unternehmens der heimischen Glasfaserindustrie beispielsweise dröhnen die Maschinen und Dutzende Geräte laufen auf Hochtouren. Angesichts der hohen Betriebsgeschwindigkeit von Produktionsanlagen kann das menschliche Auge oft nicht genau urteilen, und viele Fehler werden zum Fisch, der durch das Netz schlüpft. Darüber hinaus können fortschrittliche Algorithmen wie Deep Learning verwendet werden, um durch das Training von Fehlermodellen Fehler zu identifizieren, die den Trainingsmustern ähneln, aber nicht mit ihnen identisch sind. Dieser Implementierungsprozess wird sich mit der Änderung der Anwendungsszenarien nicht ändern, was bedeutet, dass die Lernkosten des Projektimplementierungspersonals und des Gerätewartungspersonals erheblich reduziert werden können.

Bei der bisherigen Entwicklung der Bildverarbeitungstechnologie mangelt es zwar nicht an fortschrittlicher ausländischer Ausrüstung, aber die immer komplizierter werdende internationale Situation und die damit verbundenen hohen Importkosten, hohe Betriebs- und Wartungskosten sowie das Ziel, Kosten zu senken und die Effizienz von Unternehmen zu steigern, Daher ist es von großer Bedeutung, über ein visuelles Inspektionssystem zu verfügen, das für unsere inländischen Unternehmen geeignet ist. Guochen verfügt über ein tiefes Verständnis der einfachsten Grundgesetze dieser Branche und kombiniert es mit der tatsächlichen Situation verschiedener Unternehmen, um „symptomatische“ Lösungen bereitzustellen, die Anwendung visueller Inspektionssysteme zu beschleunigen, aber auch für Unternehmen, um Quantität und Qualität zu gewährleisten der synchronen Verbesserung.


Zeitpunkt der Veröffentlichung: 23.09.2022