技術(shù)加持推進玻纖行業(yè)智造之路

時間：2018-03-08

??在玻璃纖維生產(chǎn)的拉絲工序，經(jīng)常會遇到分束絲、并絲、毛絲和成型不良等問題，目前多數(shù)拉絲車間主要是依賴操作工來回觀察，對拉絲異常進行人工檢測。但是由于個人看管的爐位數(shù)量較多，檢測效率低，處理效率慢，會影響產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。采用機器視覺系統(tǒng)檢測設(shè)備對拉絲狀態(tài)進行智能化自動檢測，能快速有效的解決這些問題，從而提升對拉絲質(zhì)量的把控能力，提高生產(chǎn)效率，降低人工成本、勞動強度。
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??以上僅是機器視覺技術(shù)在玻纖行業(yè)應(yīng)用的冰山一角，它在電子布、多軸向、格子布、短切氈、碳纖維、化纖、無紡布、簾子布、晶片、紡織、醫(yī)用輔料等表面質(zhì)量檢測領(lǐng)域都能大顯身手。那么究竟什么是機器視覺技術(shù)?它能為我們玻纖及復(fù)合材料行業(yè)帶來怎樣的益處?國內(nèi)玻纖智能視覺檢測的**者——西安獲德圖像技術(shù)有限公司(以下簡稱“西安獲德”)將為我們揭開其神秘面紗。
未來人工智能領(lǐng)域的**技術(shù)
??隨著**經(jīng)濟的發(fā)展，低人工成本的時代一去不復(fù)返。工業(yè)的*轉(zhuǎn)型升級，推動中國制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。工業(yè)發(fā)展逐漸離不開智能制造，而智能制造又離不開機器視覺。如果說工業(yè)機器人是人類手的延伸、交通工具是人類腿的延伸，那么機器視覺就相當于人類眼的延伸，是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段。
??機器視覺是未來人工智能領(lǐng)域的**技術(shù)。從機器視覺到計算機視覺，從人機交互到自動駕駛，從虛擬現(xiàn)實到物體自動識別，機器視覺都擔當著重要角色。目前機器視覺技術(shù)已廣泛應(yīng)用于人臉識別、移動機器人障礙避讓、工業(yè)機器人對物體準確抓取(視覺引導(dǎo))、以及流水線產(chǎn)品質(zhì)量視覺檢測等各個領(lǐng)域。
??由于“機器視覺”系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，且易于自動處理、設(shè)計信息以及加工控制信息集成，因此，在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中，人們將“機器視覺”系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。
??西安獲德圖像技術(shù)有限公司是一家以機器視覺、人工智能技術(shù)為**，致力于各種自動檢測設(shè)備研發(fā)及銷售的綜合型**企業(yè)。其將發(fā)展方向準確定位在玻纖行業(yè)應(yīng)用的細分市場，研發(fā)的智能視覺在線檢測系統(tǒng)，有效幫助玻纖生產(chǎn)企業(yè)實現(xiàn)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。據(jù)該公司技術(shù)人員介紹，“機器視覺”通俗的講就是給機器裝上眼睛，用機器代替人眼進行目標對象的識別、測量和判斷。他會不知疲倦，沒有情緒，準確，高效，標準一致的對產(chǎn)品的外觀進行檢測。“機器視覺”的特性，決定了在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境，或人工視覺難以滿足要求的場合，都可以用“機器視覺”來替代人工視覺的方法進行實時在線檢測;從而達到提高生產(chǎn)效率、穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量和提升生產(chǎn)的自動化程度的目的。
打開玻纖工業(yè)智能制造“新視界”
??眾所周知玻璃纖維織物質(zhì)量控制是玻纖生產(chǎn)商面臨的較重要問題。目前，在中國的織物疵點檢測依然主要依靠大量檢測工人的眼睛觀察來完成，人工檢測雖然能根據(jù)國家標準對檢測出的疵點很*進行分類和評分，但由于視覺精度的限制和*疲勞導(dǎo)致檢測不穩(wěn)定，隨著時間的推移，檢測正確率會逐漸下降;人持續(xù)反應(yīng)速度變慢，使疵點檢測的效率低下(通常情況下，依靠人工檢測織物疵點的速度僅為15-20m/min)。
??如何較加精確地控制織物表面缺陷保證缺陷不混入下道工序?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(zhì)量能夠長期穩(wěn)定?如何能對織物做出客觀評價?如何應(yīng)對投訴提供客觀的記錄文件等一系列問題深深困擾生產(chǎn)商家。在人力的勞動管理成本大幅度提高的情況下，紡織品疵點檢測迫切需要一種能夠代替人類視覺檢測的智能化檢測技術(shù)和設(shè)備，并且能夠和機器人技術(shù)結(jié)合，自動監(jiān)測和識別各種織物的疵點。針對玻纖織物生產(chǎn)線，采用“機器視覺”技術(shù)，能夠持續(xù)不斷地實時檢測，是解決上述所有問題的較佳方案。
??“機器視覺”系統(tǒng)在織造過程中能及時發(fā)現(xiàn)疵點，完成對其瑕疵點的分類。對于某些瑕疵，可以在生產(chǎn)過程中由人工進行及時修補，對于不能修補的瑕疵，可以根據(jù)其形狀、大小信息，對玻纖布匹的質(zhì)量等級進行評價，在玻纖行業(yè)具有重要的現(xiàn)實意義。如：

??檢測準確率高。能分類識別各類紗線疵點、織造疵點和異物疵點，誤檢率和漏檢率大大**人工眼睛檢測。
??具有重復(fù)檢測的客觀不變性。不會受人工檢測主觀因素波動的影響，檢測結(jié)果可信度高。
??投入成本低，一次性投入長期受益。目前依靠機器視覺系統(tǒng)的織物疵點檢測速度可達到90m/min以上。
技術(shù)加持 推進玻纖行業(yè)智能制造之路
??西安獲德自2014年成立以來，先后被評為“****企業(yè)”，“西安市**企業(yè)”“陜西省雙軟企業(yè)”“陜西省軟件協(xié)會會員單位”。截止目前擁有數(shù)十項發(fā)明**、實用新型**、軟件著作權(quán)。同眾多玻璃纖維行業(yè)成員密切合作，讓其深知當前玻纖產(chǎn)業(yè)發(fā)展的弊端及痛點，因此，研發(fā)的一系列在線檢測設(shè)備憑借出色的性能及穩(wěn)定性得到一致認可。如：

??針對絡(luò)紗合股的斷紗留重監(jiān)測系統(tǒng)、針對玻纖粗紗生產(chǎn)的拉絲斷頭在線檢測系統(tǒng)、針對短切紗的短切紗均勻性在線檢測、針對各種玻纖織物(電子布、短切氈，縫邊氈，單/多軸向、方格布、濕法氈等)的織物表面外觀缺陷檢測、針對短切氈短切氈克重在線檢測;針對細紗管紗的細紗管紗外觀在線檢測;以及針對玻纖紗團檢裝線紗團外觀在線檢測等。
??隨著玻璃纖維行業(yè)的裝備技術(shù)水平進一步提升，工廠的自動化、智能化已成為發(fā)展趨勢。通過利用云計算和大數(shù)據(jù)平臺，對采集圖像進行分析，將為玻纖企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)工藝、提高生產(chǎn)效益提供有力的數(shù)據(jù)依據(jù)。同時，在提高穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量、節(jié)約勞動力上起到關(guān)鍵性作用。

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詞條說明
入門資料|機器視覺到底是什么
隨著工業(yè)4.0時代的到來，機器視覺在智能制造業(yè)領(lǐng)域的作用越來越重要，為了能讓更多用戶獲取機器視覺的相關(guān)基礎(chǔ)知識，包括機器視覺技術(shù)是如何工作的、它為什么是實現(xiàn)流程自動化和質(zhì)量改進的正確選擇等。小編為你準備了這篇機器視覺的干貨資料~ 什么是機器視覺？我們先從機器視覺的定義開始，根據(jù)制造工程師協(xié)會的定義：機器視覺就是使用光學非接觸式感應(yīng)設(shè)備自動接收并解釋真實場景的圖像以獲得信息控制機器或流程。那
玻璃纖維拉絲斷紗檢測解決方案
在玻璃纖維拉絲過程中，由于溫度、氣流、玻璃溶液中的雜質(zhì)、抽絲盒臟污等原因影響,會出現(xiàn)拉絲異常情況。拉絲異常主要靠人工視覺檢測，理絲工來觀察是否有異常。但是由于1人看管的爐位數(shù)量較多，檢測效率低，處理效率慢，嚴重影響產(chǎn)品質(zhì)量及生產(chǎn)效率。西安獲德玻纖拉絲斷紗在線檢測系統(tǒng)采用機器視覺與機器學習等自動化*技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)拉絲異常在線檢測。檢測成功率為99，誤檢為1%。檢測對象：紗線飛絲、縮頭檢測要求：設(shè)備
基于機器視覺技術(shù)的紗線外觀質(zhì)量檢測
紗是將放置纖維平行排列，經(jīng)捻制加工而成的產(chǎn)品。而將雙跟或多跟紗并合加工捻制而成的產(chǎn)品則稱之為線或股線。 ? 為了保證紗線質(zhì)量能夠滿足后道織造工序的要求，根據(jù)其物理指標和外觀疵點，采用了檢測內(nèi)在質(zhì)量和外觀質(zhì)量相結(jié)合的紗線品質(zhì)評定方法，其中紗線外觀質(zhì)量是決定織物外觀、手感和服用性能的重要因素，因而紗線的條干均勻度、棉結(jié)、雜質(zhì)、毛羽、紗疵等測試項目就成為紗線外觀質(zhì)量檢測的主要內(nèi)容。目前，基于機器視覺
走進車間人工智能將打造嶄新的制造業(yè)格局
人工智能與實體經(jīng)濟深度融合正飛速發(fā)展，在“2018人工智能和實體經(jīng)濟深度融合發(fā)展論壇”創(chuàng)新項目申報評選，應(yīng)用類目中，科技企業(yè)占比10％，傳統(tǒng)行業(yè)占比高達90％。人工智能對于解決傳統(tǒng)行業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)、多約束條件下的生產(chǎn)問題已展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。提高產(chǎn)品制造過程中的設(shè)計、制造效率制造新產(chǎn)品無論在設(shè)計還是在生產(chǎn)過程中都是一個迭代的過程，充滿了微調(diào)。基于人工智能的技術(shù)，如深度學習，是當今現(xiàn)代機器視覺解決方