Máquina de inspecção visual para moldagem de celulose
| Parâmetros de funcionamento do sistema |
| Dimensões |
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|
Potência e frequência |
Padrão local |
| Potência total |
5 kW ~ 7 kW |
Pressão do ar |
00,4 a 0,8 MPa |
| Temperatura de funcionamento |
-20°C ~ 60°C |
Umidade de trabalho |
Humidade relativa inferior a 50% |
Normas de inspecção
| Ponto |
Câmara |
Posição |
Inspecção |
Precisão |
Precisão |
Velocidade |
| KVIS |
1 |
boca de frasco |
Sopto preto, sujeira, tamanho, burr, flash, buraco, posição do rótulo |
> 0,5 mm |
99% |
60 pcs/min |
| 4 |
Parte superior do frasco |
> 0,5 mm |
| 4 |
Parte inferior do frasco |
> 0,5 mm |
| 1 |
Área inferior |
> 0,5 mm |
Aplicação da câmara
- Detecção da área da frente: O lado reverso do material que entra na bandeja está para cima e está suspenso no ar pela correia de pressão negativa.Um conjunto de câmaras industriais está organizado diretamente sob a bandeja, e o uso de uma fonte de luz visual é usado para coletar imagens da área frontal para processamento.
- Detecção da área traseira: após a detecção da área da frente, a palete cai no cinto traseiro suavemente e o lado traseiro continua virado para cima.Um conjunto de câmaras industriais é colocado diretamente acima da palete, e com o uso de uma fonte de luz visual, a imagem da área reversa é coletada para processamento.
- Detecção da área do bisel: o lado traseiro da palete está voltado para cima e quatro conjuntos de câmaras industriais estão dispostos em círculo acima da palete,que são utilizados em conjunto com a fonte de luz visual para recolher imagens da área de convecção para processamento

Parâmetros de configuração
| Descrição |
Modelo |
Unidade |
Quantidade |
Observação |
| Câmeras industriais |
KeyeTech |
Conjunto |
7 |
China |
| Lentes |
KeyeTech |
Conjunto |
7 |
China |
| Fonte de luz LED |
KeyeTech |
Conjunto |
3 |
TChina |
| Sensor fotoelétrico |
Doente |
Par |
1 |
Alemanha |
| Válvula eletromagnética |
SMC |
PC |
1 |
Japão |
| Potência industrial |
Bem intencionado. |
Conjunto |
3 |
China |
| Painel de controlo principal |
KEY-PC-2.1 |
PC |
1 |
China |
| Unidade de computação de IA |
KeyeTech EBS-1684X |
Conjunto |
2 |
China |
| Filtro de poluição |
KeyeTech AC30D-02G-A |
Conjunto |
1 |
China |
| Ecrã de Toque HID |
AOC 21 |
Conjunto |
1 |
China |
| Sistema de algoritmos de IA |
KeyeTech KVS-V16.0 |
Conjunto |
1 |
China |
| Plataforma de nuvem de IA |
KeyeTech |
Conjunto |
1 |
China |
| Big Data Server |
KeyeTech |
Conjunto |
1 |
China |
| Sistema de operação |
Linux |
Conjunto |
1 |
Finlândia |
Vantagens do algoritmo de IA
- Precisão dos resultados: em comparação com os algoritmos de visão tradicionais, a estabilidade dos algoritmos de aprendizagem profunda é muito melhorada,e pode adaptar-se a perturbações gerais no ambiente e no fundoAo mesmo tempo, a precisão do algoritmo também é superior à dos algoritmos tradicionais de visão;
- Versatilidade do algoritmo: para diferentes defeitos, apenas um pequeno número de amostras de defeito precisa ser coletado.O algoritmo adotado é uma estrutura de algoritmos unificada;
- Tempo de desenvolvimento: uma vez que não há necessidade de desenvolver algoritmos para diferentes defeitos, todo o ciclo de desenvolvimento é muito encurtado,e projetos de defeitos visuais gerais só precisam de 2-3 horas para entrar em linha para testes;
- Confiabilidade ambiental: graças à garantia da potência de computação da GPU, todo o sistema pode funcionar em um ambiente de alta temperatura por um longo tempo com uma margem de potência de computação suficiente.

Vantagens da plataforma de nuvem de big data
- O modelo tem uma ampla aplicabilidade: ao distinguir se existe ou não um modelo, pode basicamente cobrir os requisitos de detecção de defeitos de superfície,e novos modelos de defeito podem ser adicionados arbitrariamente;
- A robustez do modelo é boa: através do ajustamento da consistência do sinal do sistema, é basicamente garantido que não há necessidade de ajuste fino no local,e pode funcionar normalmente quando estiver ligado;
- São necessárias menos amostras de formação: no caso de não ser possível obter um grande número de amostras de defeito,A síntese automática de amostras pode ser utilizada para atender às necessidades de aprendizagem profunda com amostras de treinamento de grande volume de dados;
- Velocidade rápida de raciocínio do modelo: Controle o custo da implantação do modelo e forneça aos clientes uma plataforma de implantação econômica tanto quanto possível com base na premissa de atender às necessidades.