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L'introduction de la détection des défauts de surface textile à vision profonde a automatisé la transformation de la chaîne de montage, faisant de la chaîne de production textile une chaîne de montage rapide, en temps réel, précise et efficace.Peut grandement améliorer l'efficacité de la production et l'automatisation de la production.L'équipement de détection automatique des défauts textiles basé sur la technologie de vision industrielle intègre les machines, l'électronique, l'optique, l'informatique et l'ingénierie logicielle.Il utilise un équipement de détection de vision artificielle au lieu d'yeux humains pour effectuer la surveillance, la mesure et le jugement.Il est sans contact, reproductible, fiable et de haute précision., continuité, haute efficacité, bonne flexibilité et de nombreux autres avantages d'application
La machine d'inspection de tissu intelligente AO-AI de REHOW est une machine de détection automatique des défauts de tissu tels que les tissus tissés, les tissus non tissés et le cuir, qui libère les coûts de main-d'œuvre et améliore l'efficacité de la production.Utilisation de la technologie de détection par vision industrielle, utilisation d'une nouvelle génération de caméras industrielles CCD pour simuler les yeux humains afin de détecter les défauts du tissu ;grâce à la capture d'images, à l'analyse des paramètres et à la comparaison des données, localisez avec précision les points de défaut de tissu détectés ;à travers un manipulateur/coller une étiqueteuse, etc. marquez les points de défaut et produisez en même temps un rapport d'inspection détaillé du tissu.
Le système d'inspection intelligent des tissus adopte les technologies exclusives suivantes pour assurer une détection efficace des défauts de surface des matériaux :
• En utilisant la technologie d'éclairage et de détection à spectre complet, la détection à large spectre R/G/B/NIR en même temps, par rapport aux caméras traditionnelles en noir et blanc, la capacité de détection est grandement améliorée ;
• Utilisation de la technologie de détection des défauts d'accélération matérielle de l'image FPGA, par rapport au traitement logiciel PC traditionnel, algorithme de détection complexe dédié intégré, plus stable et efficace;
• Adoptez la fonction de recherche de bord automatique, qui peut détecter les défauts de bord du tissu ;
• En utilisant la technologie d'analyse des caractéristiques morphologiques, il peut analyser la zone, la longueur, la largeur et la rondeur du défaut en temps réel ;
• La technologie de correction automatique en temps réel de l'erreur d'image de bougé mécanique peut éviter l'influence du bougé mécanique ;
Comparé à l'inspection manuelle des tissus, le système d'inspection intelligent des tissus REHOW présente les caractéristiques suivantes :
• La vitesse de détection peut atteindre 60~250m/min.Le taux manuel est généralement de 15 ~ 35 m/min, et les défauts visibles à l'œil nu deviendront de moins en moins s'il dépasse 35 m/min.
• La largeur de détection est généralement de 1,2 m à 3,6 m et peut également être ajustée en fonction des besoins du client.Une seule détection manuelle ne dépasse généralement pas 1,6 m.
• La précision de détection est généralement supérieure à 0,1 mm.Il est pratiquement invisible à l'œil nu à une vitesse de 15 m/min.
• L'équipement peut fonctionner en continu pendant 24 heures et l'efficacité de détection est fiable.Le manuel est sujet à la fatigue visuelle et l'efficacité de la détection est considérablement réduite.
• L'équipement peut enregistrer avec précision et visuellement les détails et la répartition des défauts.Les enregistrements manuels ne sont pas suffisamment détaillés, précis et intuitifs.
• L'équipement peut être automatiquement connecté et importé avec le système ERP/SAP/MES du client, ce qui est pratique pour la gestion des données et des informations de l'entreprise.
• L'équipement peut surveiller le processus de tissage en temps réel, et si des défauts graves sont trouvés, une alarme peut être réglée pour arrêter la machine, afin de réaliser une gestion en ligne de la qualité du produit, réduire la dégradation à grande échelle causée par des retards dans les processus ultérieurs , et minimiser les pertes.
• L'équipement détecte la plupart des défauts de tissu :
Défauts de tissage : chaîne cassée, trame cassée, fil de bande, endroits épais, fleurs volantes, chaîne lâche, boules de coton, routes denses, routes minces, abrasions, tissage de fibres colorées, trous, etc.
Taches : taches d'huile, taches de tissu, taches de rouille, taches d'eau, taches de matière, chaîne d'huile, trame d'huile, etc.
Le fonctionnement du système est simple
1) Alarme et arrêt :
● Alarme immédiate : chaque défaut détecté par le système peut être signalé sous forme de clignotement sonore et lumineux ;
● Arrêt immédiat : Chaque défaut détecté par le système peut envoyer un signal à la machine d'inspection pour l'arrêt.
2) Afficher le contenu :
●Affichage en temps réel des défauts, marquant le type, l'emplacement et d'autres informations sur les défauts (un texte spécial peut être marqué en fonction des besoins de l'utilisateur) ;
● Avec la fonction de lecture, il est pratique pour la visualisation historique ;
3) Carte de répartition :
● Afficher dynamiquement la gamme de défauts et distinguer les types avec des couleurs différentes.
● La carte de distribution peut être agrandie et dézoomée pour refléter des informations partielles ou globales ;
4) Enregistrer :
●Enregistrer les informations pertinentes du défaut actuel via le tableau de données (numéro de lot de production, emplacement du défaut, coordonnées, temps de génération et autres informations) ;
● Suppression immédiate des enregistrements de défauts, jugement manuel et modification des catégories de défauts ;
● Peut imprimer directement des rapports et des images défectueuses ;
5) Requête :
● Afficher les enregistrements historiques à travers le mur d'images et le tableau de données.Et il y a une position d'affichage graphique simple dans la table de données.
● Plusieurs méthodes de requête : requête par lot, heure, nom de produit, etc. seul ou en combinaison
Heure de publication : 08 mai 2023
