Fir d'Qualitéitskontroll vu Glasfaser Stoff ass d'Maschinnvisioun d'Quell vu Kraaft ginn

D'Päerd an de Weenchen gëtt net vun engem méi séier Päerd a Ween besiegt, mee duerch e méi séier Transportmëttel, wat dat onverhënnert Resultat vun der wëssenschaftlecher an technologescher Revolutioun ass.Mat der konstanter Ännerung vum technologesche Fortschrëtt sinn d'Virdeeler vun der Maschinn Visiounserkennung verglach. mat der traditionell kënschtlech ëmmer méi offensichtlech, mat senge Charakteristiken vun héich Präzisioun, séier Veraarbechtung Vitesse kompenséiert der existéieren am Prozess vun kënschtlech Testen verpasst Taux héich, liicht beaflosst duerch subjektiv Faktoren, wéi Feeler, drastesch d'Produktioun Effizienz a Produit Qualitéit erhéicht, och an ëmmer méi Beräicher benotzt.

Dewaxing Fiberglass Stoff

Glasfaser Stoffduerch Héichtemperatur Schmelzsystem, Drahtzeechnen, Wicklung, Webentechnologie, sou wéi säin Monofilament Duerchmiesser vun e puer Mikron bis iwwer 20 Mikron, d'Äquivalent vun engem Mënsch Hoer 1/20-1/5, all Bündelfaser Original SiDou besteet aus Honnerte oder souguer Dausende vu Wurzelmonofilamenter, allgemeng benotzt als Verstäerkungsmaterial a Verbindungsmaterial, dat a Mauerverstärkt benotzt gëtt, Baussewandisolatioun, Dachwasserdichtung, asw.

An um Maart, bestëmmt d'Qualitéit vun Glas Léngen Stoff direkt seng Schouljoer a Präis, seng Uewerfläch Mängel Féierung oft Stoff Präis drop 45% bis 60%, eeschte Verloscht vun wirtschaftlech Virdeeler vun Entreprisen. Dofir, vertrauen op Maschinn Visioun an déif Léieren, Guochen Roboter huet e Glasfaser Stoff visuell Inspektioun System fir Defekt Detektioun lancéiert, déi automatesch Echtzäit Detektioun vun Uewerfläch Mängel realiséiert.fiberglass Stoff, an huet aussergewéinlech Leeschtung an Genauegkeet, Effizienz, Kaméidi Resistenz, Stabilitéit an aner Aspekter.
Acryl Beschichtete Fiberglass Stoff
Zum Beispill, am Produktiounsatelier vun engem féierende Entreprise an der Gewalt Glasfaserindustrie, brëllen d'Maschinnen an Dosende vun Ausrüstung lafe mat héijer Geschwindegkeet. Am Gesiicht vun der rapider Operatiounsgeschwindegkeet vun der Produktiounsausrüstung kann d'mënschlech Auge dacks net präzis beurteelen, a vill Mängel ginn de Fësch, deen duerch d'Netz rutscht. Zousätzlech kënne fortgeschratt Algorithmen wéi Deep Learning benotzt ginn fir Mängel z'identifizéieren ähnlech wéi awer net identesch mat den Trainingsproben duerch d'Ausbildung vu Defektmodeller. Dësen Ëmsetzungsprozess ännert sech net mat der Ännerung vun den Applikatiounsszenarien, dat heescht datt d'Léierkäschte vum Projet Implementatiounspersonal an Ausrüstungshaltungspersonal wesentlech reduzéiert kënne ginn.

D'Entwécklung vun der Maschinn Visioun Technologie bis elo, obwuel et kee Mangel un auslännesch fortgeschratt Ausrüstung ass, awer déi ëmmer méi komplizéiert international Situatioun an déi involvéiert héich Importkäschten, héich Operatiouns- an Ënnerhaltskäschten, an d'Zil fir d'Käschte ze reduzéieren an d'Effizienz vun den Entreprisen ze erhéijen, dofir, et ass vu grousser Bedeitung e visuellen Inspektiounssystem gëeegent fir eis Hausfirmen ze hunn. Guochen huet en déiwe Verständnis vum einfachsten essentielle Gesetz vun dëser Industrie, a kombinéiert mat der aktueller Situatioun vu verschiddenen Entreprisen, fir "symptomatesch" Léisungen ze bidden, d'Applikatioun vum visuellen Inspektiounssystem ze beschleunegen, awer och fir d'Entreprisen d'Quantitéit a Qualitéit ze bréngen Synchron Verbesserung.


Post Zäit: Sep-23-2022