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在玻璃纖維拉絲過程中,由于溫度、氣流、玻璃溶液中的雜質、抽絲盒臟污等原因影響,會出現拉絲異常情況。拉絲異常主要靠人工視覺檢測,理絲工來觀察是否有異常。但是由于1人看管的爐位數量較多,檢測效率低,處理效率慢,嚴重影響產品質量及生產效率。西安獲德玻纖拉絲斷紗在線檢測系統采用機器視覺與機器學習等自動化*技術,能夠實現拉絲異常在線檢測。檢測成功率為99,誤檢為1%。檢測對象:紗線飛絲、縮頭檢測要求:設備
物料含水檢測是工業企業日常需要進行的工作之一,工業企業對固體、顆粒、粉末、膠狀體(漿體)、液體等物質進行水分含量測量時,從卡車、皮帶、烘干機、攪拌機、燒結機、料斗、儲料倉、管道、螺旋輸送機、溜槽、礦槽等不同工況下提取的物料進行實驗室化驗測量后,才能獲取水分值。 傳統方法是人工在生產線取樣,然后帶到實驗室化驗,從而獲得水分數據。耗時耗力,具有較大的延遲性和滯后性,無法滿足實時預警,實時測量控制的生
??2018年玻纖行業發展進入了新常態,預示著玻纖產業的轉型升級不僅需要技術上的動力源泉,同時也需要在體制機制上沖破固有的模式,這樣才使得技術創新的成果競相迸發、創新成果的轉化水到渠成,依靠創新驅動才能推動玻纖產業未來的發展。 四大難題,阻礙玻纖行業發展 ??人工檢測:人工檢測的不可控性,制衡著技術升級。 ??勞動力成本提升:傳統的勞動力資源優勢正逐漸消失,人口紅利的減少或消失對我國玻璃纖維行業的
工業缺陷可視為工業產品的外觀 “異常”,因此有部分工業缺陷檢測方法采用了異常檢測的思路。然而異常檢測的定義與工業缺陷檢測是有所區別的。具體而言,異常檢測的概念較加廣泛與抽象, 其中圖像異常檢測主要關注輸入圖像是否為異常實例,而工業缺陷檢測較關注像素層面的檢出任務。在像素層面上,異常與正常模式的差別較加細微,檢測難度也大幅增加,因此直接使用異常檢測方法難以滿足工業缺陷檢測的任務需求。近年來, 深度學
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