管紗外觀缺陷檢測系統(tǒng)是融合了工業(yè)4.0要素,集成了人工智能、機器視覺、數(shù)據(jù)庫、PLC編程、氣動裝置、工業(yè)機器人、自動控制、自動機械等技術(shù)組成的一體化智能自動生產(chǎn)線,該系統(tǒng)是人工智能技術(shù)在玻纖工業(yè)生產(chǎn)中的**成功應(yīng)用。 智能全自動管紗外觀檢測及包裝線是以“HDGS-I型管紗外觀自動檢測系統(tǒng)”為**,配套自動上紗機器人、自動下紗機器人、自動包裝線等環(huán)節(jié)構(gòu)成。生產(chǎn)完全自動化,能滿足客戶穩(wěn)定、安全、高質(zhì)量的生產(chǎn)要求。 管紗外觀缺陷檢測一體化解決方案 生產(chǎn)線分為三大部分:機器人上紗、下紗;自動檢測線;自動包裝線。 一、管紗自動檢測線 1.自動讀取二維碼。每顆管紗上都有一個一的二維碼,采用機器視覺的方式,自動讀取,可以克服二維碼位置不標(biāo)準(zhǔn)的問題。將此信息和管紗的外觀數(shù)據(jù)綁定,傳遞給mes系統(tǒng),形成完整追溯鏈; 2.管紗自動稱量、自動計算體積; 3.如果管紗定長,可直接得出TEX; 4.基于人工智能深度學(xué)習(xí)算法,具備自主學(xué)習(xí)能力,通過在實際生產(chǎn)過程中不斷積累的外觀缺陷數(shù)據(jù),優(yōu)化算法的識別精度,較終達到自動檢測、分類、評級(檢測準(zhǔn)確率99%,分類準(zhǔn)確率98%); ● 毛羽:可以測量數(shù)量,長度,可設(shè)置檢測長度; ● 毛圈,毛夾,脫圈,泡泡紗,毛紗等缺陷; ● 污漬,污紗,紗管臟:可設(shè)置面積大小,污漬的嚴(yán)重程度; ● 凹凸紗,碰傷,松紗等形狀不良; ● 明顯水印,波浪紋; ● 管紗上、下部劃傷及破損。 5.人工復(fù)檢通道。當(dāng)檢測設(shè)備判斷有缺陷的紗時,此紗會自動進入人工復(fù)檢通道,復(fù)檢通道會有5個左右管紗的儲存功能,由人工處理后再次進入檢測通道,或者人工剔除; 6.人工復(fù)查的紗,再次進入檢測通道,不會形成重復(fù)記錄。 二、自動包裝線 托盤、墊板、挖空墊板、蓋板,為降低成本,均由人工放置。其余過程采用自動化設(shè)備,自動稱重、封箱、打包、自動包裝。 三、上紗、下紗機器人 1.采用ABB機器人本體,確保長期運行的穩(wěn)定可靠; 2.機器人上紗。自動取紗,準(zhǔn)確放置在*的位置。視覺定位,機器人自動定位,大大減少對小車一致性的依賴; 3.機器人下紗。檢測完畢后,會按照正常和不正常兩類自動分到兩個通道,下紗機器人將正常的管紗抓取放置到包裝箱或者固定位置紗車上。 項目優(yōu)勢: 數(shù)字化:收集生產(chǎn)線提供的大量數(shù)據(jù),對生產(chǎn)工藝進行分析、改進、質(zhì)量管控。 信息化:疵點分類、瑕疵數(shù)據(jù)信息化快速對接管理系統(tǒng)。 智能化:采用一體化設(shè)計,與整個自動化包裝線無縫對接,串聯(lián)形成智能化生產(chǎn)線,打造玻纖產(chǎn)品數(shù)字化智能工廠。
詞條
詞條說明
隨著計算機處理速度大幅提升、存儲成本下降、以及云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,讓人工智能的應(yīng)用成本大幅降低。消費者對個性化和產(chǎn)品品質(zhì)升級的需求也不斷發(fā)展,大大增加了制造業(yè)的復(fù)雜性,包括生產(chǎn)的組織形式、質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)、倉儲物流等環(huán)節(jié)。系統(tǒng)越來越復(fù)雜,人的學(xué)習(xí)曲線就會越緩慢,人應(yīng)對復(fù)雜系統(tǒng)的能力就會成為制約技術(shù)進步和應(yīng)用的瓶頸。 如何利用人工智能技術(shù)代替人腦,甚至使其追趕人腦來實現(xiàn)制造業(yè)效率的提升? 在傳
簾子布是輪胎用的骨架織物,輪胎生產(chǎn)的主要材料之一。在簾子布生產(chǎn)過程中,由于設(shè)備,工藝,原料等各種因素影響,往往會產(chǎn)生各種各樣的缺陷,例如強捻,弱捻,油污,毛紗,飛緯等,嚴(yán)重影響產(chǎn)品質(zhì)量。 西安獲德通過現(xiàn)場實地考察及工藝了解,在簾子布織機上安裝簾子布缺陷織機在線檢測系統(tǒng),可代替人工完成簾子布織造過程中的缺陷檢測,達到質(zhì)量管控的目的。 由于涂膠后,缺陷將被膠水覆蓋難以檢測,采用機器視覺技術(shù)在簾子布織
新舊動能轉(zhuǎn)換 實現(xiàn)玻纖行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展
隨著各類**技術(shù)的不斷完善,工業(yè)視覺下游應(yīng)用領(lǐng)域也不斷拓寬,制造業(yè)的各個領(lǐng)域,在識別、檢測、測量和機械手定位等工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。在中國,機器視覺技術(shù)的應(yīng)用始于 90 年代,因為行業(yè)本身就屬于新興的領(lǐng)域,再加上機器視覺產(chǎn)品技術(shù)還不夠普及,導(dǎo)致在很多行業(yè)的應(yīng)用基本處于空白狀態(tài),即便是有,也只是低端方面的應(yīng)用。 當(dāng)前,針對玻纖產(chǎn)品質(zhì)量檢測的方法仍是人眼進行在線檢測,產(chǎn)品質(zhì)量受人為因素影響難以控
人工智能與實體經(jīng)濟深度融合正飛速發(fā)展,在“2018人工智能和實體經(jīng)濟深度融合發(fā)展論壇”創(chuàng)新項目申報評選,應(yīng)用類目中,科技企業(yè)占比10%,傳統(tǒng)行業(yè)占比高達90%。人工智能對于解決傳統(tǒng)行業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)、多約束條件下的生產(chǎn)問題已展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。 提高產(chǎn)品制造過程中的設(shè)計、制造效率 制造新產(chǎn)品無論在設(shè)計還是在生產(chǎn)過程中都是一個迭代的過程,充滿了微調(diào)?;谌斯ぶ悄艿募夹g(shù),如深度學(xué)習(xí),是當(dāng)今現(xiàn)代機器視覺解決方
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