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玻纤布视觉检测系统,隐藏的“内卷大师”

2021-12-17 13:59

打败马车的,一定不是更快的马车,而是更快的交通工具,这是科技革命的必然结果。随着技术的不断更迭进步,机器视觉检测相较于传统人工检测的优势越发明显,以其精度高、处理速度快的特点弥补了人工检测过程中存在的漏检率高、易受主观因素影响等缺点,极大程度地提高了生产效率和产品质量,也应用于越来越多的领域。

玻璃纤维布经高温熔制、拉丝、络纱、织布等工艺制作而成,其单丝的直径为几个微米到二十几个微米,相当于一根头发丝的1/20-1/5,每束纤维原丝都由数百根甚至上千根单丝组成,常用作复合材料中的增强材料,应用于墙体增强、外墙保温、屋面防水等。

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而在市场中,玻璃纤维布的质量直接决定了它的等级与价格,其表面瑕疵往往会导致布匹价格下降45%至60%,严重损耗着企业的经济效益。因此,国辰机器人依托机器视觉及深度学习,针对瑕疵检测推出了玻璃纤维布视觉检测系统,实现了玻璃纤维布表面瑕疵的自动实时性检测,在准确率、效率、抗噪性、稳定性等方面都有着突出的表现。

薄膜瑕疵检测系统


在该系统中,机器视觉无疑占据了“C位”,它主要由图像采集部分与图像处理部分组成。其中,工业相机与光源相互配合,通过不同角度及景深拍摄清晰的布匹图像传送至服务器,经由与正常图像的差异对比,进而实现了布匹表面瑕疵的识别与分类。

玻璃纤维布瑕疵检测系统

例如,在国内玻纤行业某龙头企业生产车间内,机器轰鸣,数十台设备飞速运转,面对生产设备快速的作业速度,人眼往往无法准确判断,许多缺陷便成为了漏网之鱼。国辰玻纤视觉检测系统主要应用于验布环节,可以与现场设备实现同步,依生产线速度不同改变扫描频率,在保证实时性的同时也确保了所采集图像的真实不变形,也为小散丝、起经毛、松经纬、破洞、蚊虫、黑点、水渍等各类缺陷的准确检出提供了保障。此外,采用深度学习等先进算法,通过缺陷模型的训练,能够识别出与训练样本类似又不完全相同的缺陷,这个实施过程不会随着应用场景的改变而改变,也就意味着项目实施人员和设备维护人员的学习成本能够大幅降低。

玻璃纤维布瑕疵检测系统

机器视觉技术发展至今,虽然不乏国外的先进设备,但国际形势的日趋复杂化以及涉及的高进口成本、高运维成本,与企业降本增效的目标相悖,因此,拥有适合我们国内企业的视觉检测系统有着重要的意义。国辰深刻理解这一行业最朴素的本质规律,并结合不同企业的实际情况,为其提供“对症”的解决方案,加速视觉检测系统的落地应用,也为企业带来了量与质的同步提升。

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