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[技术分享] 如何让玻纤产品“量价齐升”看这里!

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2018-4-17 15:26
  • 签到天数: 8 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2019-11-27 15:45:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
        假如您是一个玻纤行业的管理者,请问,您是否经常在为以下事情犯愁:
    timg.jpg
        如何减少客户因表面缺陷引起的投诉?
        如何控制织物表面缺陷
        如何控制人工检测不要漏检?
        如何减员增效,降低成本?
        如何能保证外观质量能够长期稳定?
        如何能对客户投诉追溯呢?
        如何能对织物做出客观评价?

        还有一些其它犯愁的事:
        班,日,星期,月产量统计及分析
        班,日,星期,月效率及分析;开关机时间
        整天要搞各种统计报表
    …………
        而假如你是一个使用织物管理者,请问,您是否经常在犯愁,
        如何保证供应商质量的稳定?
        如何客观评价不同客户的织物质量?
        对供应商的投诉能否提供客观的记录文件?
    ………
        西安获德立足于人工智能识别机器视觉、自动化领域,为玻纤及纺织行业客户提供以缺陷在线检测为基础的工业自动化设备与解决方案。公司采用人工智能深度学习和图像处理算法,自动识别图像中的瑕疵,大幅节省人力,提高产品生产效率及质量。其次,结合10多年的现场经验助您解决以上烦恼。
    车间级管理解决方案—断纱留皮检测系统
        具有异常查询、纱架管理、产量统计等功能,可对络纱车间纱架的统一管理,方便管理人员形成生产报表及整体的把控产品质量。
    图片1.jpg
        异常查询:可对原丝质量进行分析,同时观察每个操作工的留皮情况。
       产量记录:在每天、每个班交班时间后,5分钟内服务器程序会自动读取该班所有纱架的生产数据以及停车数据。包含:留皮个数、留皮总重量(kg)、新卷个数(原丝使用个数)、新卷总重量(kg)、班产量(kg)、成品率。
    产量统计.jpg
        纱架管理:可看到每个原丝的状态以及重量,同时查询该纱架当前班的生产数据等等。
    人工智能、机器视觉在玻纤行业的缺陷定位、检测以及分类中的应用
    基于人工智能管纱缺陷分类识别:
    2.jpg
    瑕疵图像采集→特征提取→分类结果

        利用人工智能深度学习算法实现管纱缺陷的检测与分类,目前检测准确率已达到99%,分类准确率98%。
        电子布缺陷检测,检测速度快,能够同时检测目标疵点,定位,并输出疵点类别结果,自动提取特征,可以学习到高度泛化的特征,准确率高。
    4.jpg
        方格布缺陷缺陷在线检测系统,工艺管理功能可设置多个生产品种、规格,服务端向任何一台客户端下发工艺单指导生产,后期直接调用,降低客户以往需针对不同产品调节检测设备的各项成本,提高工作效率。同时,确保产品质量稳定。
    方格布工艺单查询1.jpg
        西安获德智能检测设备涵盖了几乎所有玻璃纤维产品质量检测,其检测方式包含了生产过程中实时在线检测及离线质量评估检测,整合控制生产中实时数据,疵点数据,生产效率,自动评级,报表统计等,提供客观记录,方便后期追溯。同时,在线检测时检测设备一旦发现缺陷及时停车,报警,以便人工干预和处理,避免漏检。



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