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时代更迭,打造玻纤产业4.0

玻纤行业是中国起步最早,且产量、产业化程度最高的传统制造业,作为流程性产业,具有工艺一致性和标准化程度高等特点。
资讯频道文章B

  玻纤行业是中国起步最早,且产量、产业化程度最高的传统制造业,作为流程性产业,具有工艺一致性和标准化程度高等特点。随着“中国制造2025”的推进,机器视觉人工智能等新兴技术的涌现,正带动玻纤行业向工业4.0时代迈进,智能化、绿色化的转型已成为行业发展的必然趋势。

一体化流程打造玻纤产业4.0

  西安获德是一家基于图像识别与机器视觉软件算法的人工智能领域的高新技术企业,公司先后获得专利著作权十余项,产品涵盖玻纤生产整个流程。从玻纤生产拉丝在线检测开始,到纱团的包装运输,络纱合股,粗纱细纱捻纱的外观检测,再到短切纱或是各种织物的在线检测;涵盖玻纤生产的各个品类从短切毡、多轴向、缝边毡到、方格布到各种电子布的在线检测;检测方式包含生产过程中的实时在线检测,及离线质量评估检测;整合控制生产中的生产开关机,实时数据,疵点数据,生产效率,自动评级,报表统计,数据导出等功能,并根据产品更换调整检测数值及衡量标准。同时,具有深度学习的功能,解决生产检测质量人的工作中存在的问题。并根据相应需求,实现联网,这样就可对全车间的数据进行统计分析,促进质量控制和提高。

系统性能及优势

外观缺陷自主学习能力

  将深度学习的神经网络算法应用到玻璃纤维产品外观缺陷的数据特征学习和识别上,通过在实际生产过程中不断积累的外观缺陷数据,不断提高算法的识别精度。

海量数据的超强处理能力

  转盘四秒旋转一周,共处理五个工业相机的所有数据,其中,每个相机以每秒30帧,大小为1500*400左右的图片进行传输,经由算法将特征提取出放入深度学习模型中进行预测,预测值大于93.5%以上的的AP值我们认为属于疵点,在针对疵点进行分类(以管纱外观检测为例)。

先进的智能化系统设备

  典型的机器视觉产品架构,基于自主研发的深度学习架构的外观缺陷检测算法,配合专业化及定制化的工业相机、视觉光源,控制器,实现产品的在线缺陷检测和实时结果输出。

检测项目

  工业布断纬缺纬、稀密路、粗节;缺经、断经、接头、跳花;织造破洞、边不良、污渍;纱团油污,烧焦纱团,拉丝断纱检测,多轴向织物杂物、污纱、毛团等问题。

系统设备应用现场

  设备实现24小时100%产品外观检测,替换玻纤企业现有包装生产线的外观检验人员的同时,各类产品的缺陷检出率在95%以上,同时,通过缺陷特征的识别,反向追溯问题发生的原点,实现生产线问题的实时反馈和预警,助力企业实现“智能智造”。

  《智能制造“十三五”规划》强调,加快智能制造装备发展,攻克关键技术装备,提高质量和可靠性,推进在重点领域的集成应用,推动重点领域智能转型,传统制造业重点领域基本实现数字化制造。西安获德智能外观检测方案,针对行业特性实现机器换人,有效实现玻纤生产企业全自动化,从而推动企业提升市场竞争力以完成转型升级,最终达到资源更节约、环境更友好、效率更提高、质量更攀升、成本更降低、生产运行更安全等目标。


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