
在玻璃纖維生產(chǎn)線上的關(guān)鍵區(qū)域部署高分辨率攝像頭,通過實時捕捉生產(chǎn)線畫面,結(jié)合AI圖像識別技術(shù),實現(xiàn)對飛絲現(xiàn)象的實時監(jiān)測與精準定位。系統(tǒng)能自動捕捉飛絲出現(xiàn)的瞬間,并標注其位置,為操作人員提供即時反饋。

應(yīng)用AI視覺技術(shù),研發(fā)飛絲缺陷定位的定制化模型和算法,實現(xiàn)對飛絲缺陷位置的自動識別與標記。一旦檢測到飛絲現(xiàn)象,系統(tǒng)會立即觸發(fā)異常預(yù)警,并提供飛絲缺陷位置信息,通知相關(guān)人員迅速處理。同時,系統(tǒng)會詳細記錄飛絲發(fā)生的時間、位置及相關(guān)圖像數(shù)據(jù),為后續(xù)分析提供可靠依據(jù)。

本產(chǎn)品通過結(jié)合AI圖像識別技術(shù)與高分辨率攝像頭,能夠?qū)崿F(xiàn)對玻璃纖維生產(chǎn)線上的飛絲現(xiàn)象進行高效、精準的實時監(jiān)測,能夠迅速捕捉飛絲出現(xiàn)的瞬間,并準確標注其位置,大大降低了漏檢和誤檢的概率,有效提升了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)線的穩(wěn)定性。

本產(chǎn)品采用一階段目標檢測技術(shù),在提升檢測效率的同時確保缺陷檢出準確率,實時監(jiān)測玻璃纖維的飛絲缺陷的位置,及時發(fā)現(xiàn)異常情況并提醒工人處理,有效保障玻纖產(chǎn)品質(zhì)量。

本產(chǎn)品支持私有化部署,通過RTSP協(xié)議讀取視頻流,能夠安全穩(wěn)定運行在AI邊緣盒子、GPU服務(wù)器或CPU服務(wù)器中,確保檢測模型長期穩(wěn)定運行同時,可提高模型的定位檢測能力。

本產(chǎn)品支持二次定制化開發(fā),例如,增加玻璃纖維引絲處理檢測、工號識別檢測等,增加檢出數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用,銜接上下游業(yè)務(wù)流程,增加數(shù)據(jù)服務(wù)API開發(fā),對接相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。另外,可根據(jù)具體場景需求完善和優(yōu)化模型和算法檢測邏輯等。
該檢測采用高分辨率工業(yè)相機或攝像頭對飛絲缺陷位置進行實時數(shù)據(jù)采集,構(gòu)建一階段目標檢測算法,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對玻璃纖維生產(chǎn)過程進行圖像特征提取。算法能夠自動識別并標記出飛絲缺陷的出現(xiàn)位置,并根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值進行告警提示,同時生成檢測數(shù)據(jù),為檢測人員及時處理和統(tǒng)計管理提供數(shù)據(jù)支撐。

? 生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境差 - 現(xiàn)場環(huán)境具有高光、高溫、高濕的特點,尤其...
? 人工巡檢勞動強度大 - 車間24h*365d*10y不間斷生產(chǎn),...
? 飛絲缺陷實時檢測 - 通過RTSP流協(xié)議接入,能夠?qū)崿F(xiàn)對玻纖生...
? 異常缺陷自動預(yù)警 - 通過對圖像的精細分析,準確識別玻璃纖維飛...
? 工人操作不規(guī)范 - 缺乏有效的監(jiān)督機制,工人在生產(chǎn)過程中容易...
? 生產(chǎn)管理難度大 - 生產(chǎn)線工人數(shù)量多,工作流程復(fù)雜,傳統(tǒng)的管...
? 玻纖引絲過程實時檢測 - 玻纖引絲行為AI檢測解決方案通過高清攝像...
? 優(yōu)化資源管理配置 - 通過AI模型識別工人引絲行為并同步進行數(shù)...
? 依賴人工巡檢 - 生產(chǎn)中依靠人工巡檢進行斷絲檢查和處理,檢...
? 能耗損失嚴重 - 由于漏板為鉑銠合金制作,飛絲導(dǎo)致玻璃析晶...
? 采用成熟AI視覺技術(shù) - 根據(jù)不同的場景需要,采用不同的AI技術(shù),...
? 場景定制化方案設(shè)計 - 根據(jù)不同場景對精度和效率的需求,對技術(shù)應(yīng)...