時代更迭，打造玻纖產(chǎn)業(yè)4.0

西安獲德

  玻纖行業(yè)是中國起步最早，且產(chǎn)量、產(chǎn)業(yè)化程度最高的傳統(tǒng)制造業(yè)，作為流程性產(chǎn)業(yè)，具有工藝一致性和標(biāo)準(zhǔn)化程度高等特點。隨著“中國制造2025”的推進，機器視覺、人工智能等新興技術(shù)的涌現(xiàn)，正帶動玻纖行業(yè)向工業(yè)4.0時代邁進，智能化、綠色化的轉(zhuǎn)型已成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

​

一體化流程打造玻纖產(chǎn)業(yè)4.0

  西安獲德是一家基于圖像識別與機器視覺軟件算法的人工智能領(lǐng)域的高新技術(shù)企業(yè)，公司先后獲得專利著作權(quán)十余項，產(chǎn)品涵蓋玻纖生產(chǎn)整個流程。從玻纖生產(chǎn)拉絲在線檢測開始，到紗團的包裝運輸，絡(luò)紗合股，粗紗細(xì)紗捻紗的外觀檢測，再到短切紗或是各種織物的在線檢測;涵蓋玻纖生產(chǎn)的各個品類從短切氈、多軸向、縫邊氈到、方格布到各種電子布的在線檢測;檢測方式包含生產(chǎn)過程中的實時在線檢測，及離線質(zhì)量評估檢測;整合控制生產(chǎn)中的生產(chǎn)開關(guān)機，實時數(shù)據(jù)，疵點數(shù)據(jù)，生產(chǎn)效率，自動評級，報表統(tǒng)計，數(shù)據(jù)導(dǎo)出等功能，并根據(jù)產(chǎn)品更換調(diào)整檢測數(shù)值及衡量標(biāo)準(zhǔn)。同時，具有深度學(xué)習(xí)的功能，解決生產(chǎn)檢測質(zhì)量人的工作中存在的問題。并根據(jù)相應(yīng)需求，實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)，這樣就可對全車間的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，促進質(zhì)量控制和提高。

​

系統(tǒng)性能及優(yōu)勢

外觀缺陷自主學(xué)習(xí)能力

  將深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到玻璃纖維產(chǎn)品外觀缺陷的數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)和識別上，通過在實際生產(chǎn)過程中不斷積累的外觀缺陷數(shù)據(jù)，不斷提高算法的識別精度。

海量數(shù)據(jù)的超強處理能力

  轉(zhuǎn)盤四秒旋轉(zhuǎn)一周，共處理五個工業(yè)相機的所有數(shù)據(jù)，其中，每個相機以每秒30幀，大小為1500*400左右的圖片進行傳輸，經(jīng)由算法將特征提取出放入深度學(xué)習(xí)模型中進行預(yù)測，預(yù)測值大于93.5%以上的的AP值我們認(rèn)為屬于疵點，在針對疵點進行分類(以管紗外觀檢測為例)。

先進的智能化系統(tǒng)設(shè)備

  典型的機器視覺產(chǎn)品架構(gòu)，基于自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的外觀缺陷檢測算法，配合專業(yè)化及定制化的工業(yè)相機、視覺光源，控制器，實現(xiàn)產(chǎn)品的在線缺陷檢測和實時結(jié)果輸出。

檢測項目

  工業(yè)布斷緯缺緯、稀密路、粗節(jié);缺經(jīng)、斷經(jīng)、接頭、跳花;織造破洞、邊不良、污漬;紗團油污，燒焦紗團，拉絲斷紗檢測，多軸向織物雜物、污紗、毛團等問題。

系統(tǒng)設(shè)備應(yīng)用現(xiàn)場

  設(shè)備實現(xiàn)24小時100%產(chǎn)品外觀檢測，替換玻纖企業(yè)現(xiàn)有包裝生產(chǎn)線的外觀檢驗人員的同時，各類產(chǎn)品的缺陷檢出率在95%以上，同時，通過缺陷特征的識別，反向追溯問題發(fā)生的原點，實現(xiàn)生產(chǎn)線問題的實時反饋和預(yù)警，助力企業(yè)實現(xiàn)“智能智造”。

  《智能制造“十三五”規(guī)劃》強調(diào)，加快智能制造裝備發(fā)展，攻克關(guān)鍵技術(shù)裝備，提高質(zhì)量和可靠性，推進在重點領(lǐng)域的集成應(yīng)用，推動重點領(lǐng)域智能轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)制造業(yè)重點領(lǐng)域基本實現(xiàn)數(shù)字化制造。西安獲德智能外觀檢測方案，針對行業(yè)特性實現(xiàn)機器換人，有效實現(xiàn)玻纖生產(chǎn)企業(yè)全自動化，從而推動企業(yè)提升市場競爭力以完成轉(zhuǎn)型升級，最終達(dá)到資源更節(jié)約、環(huán)境更友好、效率更提高、質(zhì)量更攀升、成本更降低、生產(chǎn)運行更安全等目標(biāo)。

A德國MAKA～劉旭

機器代替人工是未來的趨勢