Système d'inspection AI du groupe Gachn de la machine de fabrication de sacs à valve Adstar

Système d'inspection AI du groupe Gachn de la machine de fabrication de sacs à valve Adstar

L'usine de systèmes d'inspection de vision AI de la machine de fabrication de sacs à valve du groupe Gachn intègre une technologie avancée d'apprentissage de l'IA et de mesure visuelle ainsi qu'un contrôle d'automatisation mécanique, visant à identifier et gérer efficacement et précisément les problèmes de qualité dans les matières premières des bobines de sacs de ciment et les processus de fabrication de sacs. À l'heure actuelle, la vitesse d'inspection visuelle du groupe Gachn peut atteindre la vitesse la plus rapide : 140 pièces/minute, taux de rejet = ≥96,5 %, taux de rejet des fuites <0,15%, et peut couvrir l'installation de machines de fabrication de sacs à valve de diverses marques internationales.

La technologie d'inspection visuelle par IA a montré de solides capacités et avantages pour faire face à des défis tels que de grandes quantités de matières premières retournées, des difficultés de prélèvement manuel des sacs et des difficultés de contrôle de la qualité des produits. Grâce à une identification et une classification efficaces des matières premières, un traitement automatisé des matériaux retournés, une intensité de travail réduite, une précision améliorée et une surveillance et un retour d'informations en temps réel, le système d'inspection visuelle IA fournit aux entreprises des méthodes de contrôle de qualité fiables, ce qui contribue à améliorer les produits. qualité et efficacité de la production. Cet article a pour objectif de vous présenter la technologie et les avantages des équipements d'inspection visuelle IA du groupe Gachn :

Technologie d'apprentissage profond de l'IA :

Contrairement aux méthodes traditionnelles de détection basées sur des règles ou sur la correspondance de modèles, les équipements du groupe Gachn utilisent des algorithmes avancés d'apprentissage en profondeur de l'IA. Cela signifie qu'il peut continuellement apprendre des données de détection réelles et optimiser le modèle de détection, améliorant ainsi la précision et l'efficacité de la détection.

L’introduction de l’IA permet à l’équipement de reconnaître et de traiter des caractéristiques d’image plus complexes, notamment la forme du sac, l’impression et les défauts potentiels invisibles à l’œil humain.

Coopération étroite avec la structure mécanique :

Le système d'inspection par vision AI de la machine de fabrication de sacs à valve VS-Ⅲ Factory s'appuie non seulement sur la technologie de l'IA, mais prend également pleinement en compte la coordination avec diverses structures mécaniques. Grâce à des capteurs précis et à un contrôle mécanique, une détection précise des sacs à valve est obtenue à tous les maillons de la chaîne de production.

Cette coopération étroite garantit l’efficacité et la stabilité du processus de détection et réduit le risque de fausses alarmes et d’alarmes manquées.

Les avantages du fabricant VS-Ⅲ du système d'inspection par vision industrielle de fabrication de sacs à valve du groupe Gachn par rapport aux marques internationales de première ligne :

Composition mécanique d'inspection visuelle AI du groupe Gachn Système de détection CCD :

Le composant principal du groupe Gachn est une caméra CCD couleur 4K de haute précision avec une résolution allant jusqu'à 4096*1, qui est chargée de capturer l'avant et l'arrière de la bobine entrante et l'image du sac fini.

La caméra d'inspection visuelle AI est équipée d'un capteur haute sensibilité et d'une lentille optique appropriée pour garantir que des images claires et de haute qualité peuvent être obtenues dans diverses conditions d'éclairage.

Système mécanique :

Le système d'inspection visuelle AI du groupe Gachn comprend un dispositif de transport de bobines, des machines de fabrication de sacs et un mécanisme de décharge de produit NG, etc.

Pendant le processus d'inspection, le convoyeur est responsable de la livraison fluide et continue de la bobine dans la zone d'inspection. La machine de fabrication de sacs termine le formage et le scellement des sacs de ciment selon les paramètres prédéfinis. Le mécanisme de déchargement des produits NG est chargé de retirer les produits non qualifiés détectés de la chaîne de production.

Encodeur :

Il est utilisé pour fournir des informations précises sur la position du mouvement de la bobine afin de garantir que la caméra puisse capturer des images en ligne en temps réel.

Le signal de l'encodeur est synchronisé avec le timing de prise de vue de la caméra pour garantir la précision et la continuité de l'acquisition d'images.

Informatique industrielle et logiciels d'inspection :

En tant que centre de traitement, l'ordinateur industriel est chargé de recevoir les données d'image transmises par la caméra.

Le logiciel d'inspection intègre des algorithmes avancés de traitement d'images et des modèles d'apprentissage automatique, qui peuvent analyser et identifier les images rapidement et précisément. Le logiciel peut déterminer automatiquement s'il existe des défauts dans la bobine et le produit fini (tels qu'un chevauchement instable, des dommages, des taches, des écarts de taille, etc.) et afficher les résultats de l'inspection.

Principe de fonctionnement et avantages de l'IA du groupe Gachn Acquisition d'images :

La bobine entre dans la zone d'inspection entraînée par le convoyeur.

L'encodeur surveille la position de la bobine en temps réel et lorsque la bobine atteint la position de prise de vue prédéterminée, il déclenche la caméra pour collecter des images.

Traitement et inspection d’images :

L'image collectée par la caméra est transmise à l'ordinateur industriel.

Le logiciel d'inspection prétraite l'image (comme le débruitage, l'amélioration, etc.), puis analyse l'image à l'aide d'algorithmes de traitement d'image et de modèles d'apprentissage automatique. Le logiciel détermine si la bobine et le produit fini sont défectueux selon les normes de qualité prédéfinies.

L’inspection visuelle IA du groupe Gachn peut vous aider à :

Résoudre le problème du retour excessif des matières premières :

Identification et classification efficaces : le système d'inspection visuelle IA peut utiliser des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour identifier et classer efficacement et précisément les matières premières. Grâce au modèle de formation, le système peut identifier différents types de matières premières, y compris les matériaux de retour et les nouveaux matériaux, afin de parvenir à une identification précise des matériaux de retour.

Traitement automatisé : Une fois les matériaux retournés identifiés, le système d'inspection visuelle IA peut déclencher automatiquement le mécanisme de traitement correspondant, comme le retrait des matériaux retournés de la chaîne de production ou leur envoi vers une zone de recyclage spécifique. Cela peut réduire efficacement le risque de mélange de matériaux retournés dans de nouveaux produits.

Précision améliorée : par rapport à la collecte manuelle des sacs, le système d'inspection visuelle AI a une plus grande précision. Le système peut identifier de petites différences et garantir que seules les matières premières répondant aux normes de qualité sont sélectionnées.

Améliorer les capacités de contrôle qualité des produits :

Surveillance et commentaires en temps réel : le système d'inspection visuelle AI peut surveiller la qualité du produit sur la ligne de production en temps réel. Une fois qu'un problème de qualité est détecté, le système retirera immédiatement le sac et fournira des résultats d'inspection détaillés et des informations de localisation. Cela aide les entreprises à détecter et à résoudre les problèmes en temps opportun et à empêcher l’entrée de mauvais produits sur le marché.

Analyse et optimisation des données : Le système peut également collecter une grande quantité de données d’inspection. Grâce à l'analyse des données, les entreprises peuvent comprendre les maillons faibles du processus de production, puis optimiser le processus de production pour améliorer la qualité des produits.