在玻璃纖維紗架中安裝視覺識別系統,核心作用是實現自動化、精準化的紗線 / 紗筒管理
高精度定位與識別
通過工業相機 + 深度學習算法(如改進型 YOLO 模型),能精準識別紗筒 / 紗線的位置(精度可達 3mm 內),即使紗筒在紗架上隨機擺放、位置偏移,也能實時獲取坐標,為機器人自動換筒、取放紗提供精準引導,替代人工定位,避免誤差。
實時狀態監控與異常預警
可在線檢測紗線的斷紗、毛羽、瑕疵等狀態,甚至識別 0.1 毫米級的細微紗疵;同時監控紗筒的余量、外觀缺陷(如污漬、毛圈),一旦出現異常立即觸發報警,避免斷紗、次品流入后續工序,提升良品率(可至 99% 以上)。
非接觸式、高適應性
采用光學成像 + 圖像處理技術,無需接觸紗線 / 紗筒,避免對玻璃纖維造成磨損或污染;同時能適應紗架復雜的生產環境(如高速拉絲、光線變化),通過光源控制、圖像預處理(濾波、分割)消除干擾,保持穩定檢測。
在玻璃纖維紗架中安裝視覺識別系統,核心作用是實現自動化、精準化的紗線 / 紗筒管理
高精度定位與識別
通過工業相機 + 深度學習算法(如改進型 YOLO 模型),能精準識別紗筒 / 紗線的位置(精度可達 3mm 內),即使紗筒在紗架上隨機擺放、位置偏移,也能實時獲取坐標,為機器人自動換筒、取放紗提供精準引導,替代人工定位,避免誤差。
實時狀態監控與異常預警
可在線檢測紗線的斷紗、毛羽、瑕疵等狀態,甚至識別 0.1 毫米級的細微紗疵;同時監控紗筒的余量、外觀缺陷(如污漬、毛圈),一旦出現異常立即觸發報警,避免斷紗、次品流入后續工序,提升良品率(可至 99% 以上)。
非接觸式、高適應性
采用光學成像 + 圖像處理技術,無需接觸紗線 / 紗筒,避免對玻璃纖維造成磨損或污染;同時能適應紗架復雜的生產環境(如高速拉絲、光線變化),通過光源控制、圖像預處理(濾波、分割)消除干擾,保持穩定檢測。
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