FRP玻璃鋼復合材料論壇
標題: 如何讓玻纖產品“量價齊升”看這里！ [打印本頁]
作者: 西安獲德 時間: 2019-11-27 15:45
標題: 如何讓玻纖產品“量價齊升”看這里！
假如您是一個玻纖行業的管理者，請問，您是否經常在為以下事情犯愁： 如何減少客戶因表面缺陷引起的投訴？
如何控制織物表面缺陷？
如何控制人工檢測不要漏檢？
如何減員增效，降低成本？
如何能保證外觀質量能夠長期穩定？
如何能對客戶投訴追溯呢？
如何能對織物做出客觀評價？
​
還有一些其它犯愁的事：
班，日，星期，月產量統計及分析
班，日，星期，月效率及分析；開關機時間
整天要搞各種統計報表
…………
而假如你是一個使用織物管理者，請問，您是否經常在犯愁，
如何保證供應商質量的穩定？
如何客觀評價不同客戶的織物質量？
對供應商的投訴能否提供客觀的記錄文件？
………
西安獲德立足于人工智能識別、機器視覺、自動化領域，為玻纖及紡織行業客戶提供以缺陷在線檢測為基礎的工業自動化設備與解決方案。公司采用人工智能深度學習和圖像處理算法，自動識別圖像中的瑕疵，大幅節省人力，提高產品生產效率及質量。其次，結合10多年的現場經驗助您解決以上煩惱。
車間級管理解決方案—斷紗留皮檢測系統
具有異常查詢、紗架管理、產量統計等功能，可對絡紗車間紗架的統一管理，方便管理人員形成生產報表及整體的把控產品質量。
異常查詢：可對原絲質量進行分析，同時觀察每個操作工的留皮情況。
產量記錄：在每天、每個班交班時間后，5分鐘內服務器程序會自動讀取該班所有紗架的生產數據以及停車數據。包含：留皮個數、留皮總重量（kg）、新卷個數（原絲使用個數）、新卷總重量（kg）、班產量（kg）、成品率。
紗架管理：可看到每個原絲的狀態以及重量，同時查詢該紗架當前班的生產數據等等。
人工智能、機器視覺在玻纖行業的缺陷定位、檢測以及分類中的應用
基于人工智能管紗缺陷分類識別：
瑕疵圖像采集→特征提取→分類結果
利用人工智能深度學習算法實現管紗缺陷的檢測與分類，目前檢測準確率已達到99%，分類準確率98%。
電子布缺陷檢測，檢測速度快，能夠同時檢測目標疵點，定位，并輸出疵點類別結果，自動提取特征，可以學習到高度泛化的特征，準確率高。
方格布缺陷缺陷在線檢測系統，工藝管理功能可設置多個生產品種、規格，服務端向任何一臺客戶端下發工藝單指導生產，后期直接調用，降低客戶以往需針對不同產品調節檢測設備的各項成本，提高工作效率。同時，確保產品質量穩定。
西安獲德智能檢測設備涵蓋了幾乎所有玻璃纖維產品質量檢測，其檢測方式包含了生產過程中實時在線檢測及離線質量評估檢測，整合控制生產中實時數據，疵點數據，生產效率，自動評級，報表統計等，提供客觀記錄，方便后期追溯。同時，在線檢測時檢測設備一旦發現缺陷及時停車，報警，以便人工干預和處理，避免漏檢。
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