SAP智能制造,为企业带来的无限机遇
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2024-02-11
在布匹制造过程中,随着加工层次的增加,发生疵点的几率也就随之升高,面对类型众多的疵点,你的眼睛都能认全吗,来份视觉的测试,看看你都认识哪些布匹瑕疵吧?
在布匹瑕疵检测过程中,它可以不受恶劣工作环境的影响,不知疲劳地进行检测,稳定输出,记录每批布的瑕疵种类及瑕疵数量。而且,在实时检测时,可以准确区分“致命”瑕疵与普通瑕疵,提供报警或停机,以便管理人员及时进行修正,从而控制布匹质量。
检测完成后,布匹瑕疵检测系统还可生成可视化报表,提供生产统计与质检报告,从而方便管理人员进行瑕疵产生原因分析,不断优化生产工艺流程,以更智能的方式助力提升产品品质及档次。例如,当报告显示布匹中蚊虫咬动瑕疵较多时,管理人员便要考虑加强生产环境;当显示划伤瑕疵较多时,没准暗示着生产设备出现了故障,该去检修一番了。
因此,值得敲黑板的是,为布匹瑕疵检测而生的这套解决方案采用了前沿的深度学习技术。什么是深度学习?通俗点讲其实就是机器get到了学习的能力,在对大量数据的处理、分析中,实现了从量到质的改变。因此,基于深度学习技术,通过对大量疵点图片的不断训练、优化,国辰布匹瑕疵检测系统可应用深度神经网络实现可见光图像的智能处理,并结合过滤算法快速识别布匹瑕疵,在这代价高昂且容易出错的检测过程中达到更高的检测准确率,降低生产厂商们的损失率。
该布匹瑕疵检测系统集自动探测、疵点定位、瑕疵分类质量评估等多种功能于一体,对于高纺布、无纺布、化纤布、玻璃纤维布、薄膜等都可实现在线检测,并且具有准确、维护方便、性价比高等多项优点,无疑是布匹表面瑕疵检测的优良选择。
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