Sistema de inspección AI de Gachn Group de la máquina para fabricar sacos con válvula Adstar

Sistema de inspección AI de Gachn Group de la máquina para fabricar sacos con válvula Adstar

La fábrica de sistema de inspección por visión AI de la máquina para fabricar bolsas con válvulas del grupo Gachn integra tecnología avanzada de medición visual y aprendizaje de IA y control de automatización mecánica, con el objetivo de identificar y manejar de manera eficiente y precisa los problemas de calidad en las materias primas de las bobinas de bolsas de cemento y los procesos de fabricación de bolsas. En la actualidad, la velocidad de inspección visual del grupo Gachn puede alcanzar la más rápida: 140 piezas/minuto, tasa de rechazo = ≥96,5%, tasa de rechazo de fugas <0,15%, y puede cubrir la instalación de máquinas para fabricar bolsas con válvula de diversas marcas internacionales.

La tecnología de inspección visual de IA ha demostrado grandes capacidades y ventajas a la hora de afrontar desafíos como grandes cantidades de devoluciones de materia prima, dificultades para la recogida manual de bolsas y dificultades para controlar la calidad del producto. A través de una identificación y clasificación eficientes de materias primas, procesamiento automatizado de materiales devueltos, reducción de la intensidad de mano de obra, mayor precisión y monitoreo y retroalimentación en tiempo real, el sistema de inspección visual de IA proporciona a las empresas métodos confiables de control de calidad, lo que ayuda a mejorar el producto. calidad y eficiencia de producción. Este artículo tiene como objetivo presentarle la tecnología y las ventajas del equipo de inspección visual con IA del grupo Gachn:

Tecnología de aprendizaje profundo de IA:

A diferencia de los métodos tradicionales de detección basados en reglas o de coincidencia de plantillas, el equipo del grupo Gachn utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje profundo de IA. Esto significa que puede aprender continuamente de los datos de detección reales y optimizar el modelo de detección, mejorando así la precisión y eficiencia de la detección.

La introducción de la IA permite que el equipo reconozca y procese características de imágenes más complejas, que incluyen, entre otras, la forma de la bolsa, la impresión y posibles defectos que son invisibles para el ojo humano.

Estrecha cooperación con la estructura mecánica:

El sistema de inspección por visión AI de la máquina para fabricar bolsas con válvula VS-Ⅲ Factory no solo se basa en la tecnología AI, sino que también considera completamente la coordinación con varias estructuras mecánicas. A través de sensores precisos y control mecánico, se logra una detección precisa de bolsas de válvula en todos los eslabones de la línea de producción.

Esta estrecha cooperación garantiza la eficiencia y estabilidad del proceso de detección y reduce la posibilidad de falsas alarmas y alarmas perdidas.

Las ventajas del sistema de inspección por visión artificial VS-Ⅲ para la fabricación de bolsas con válvulas del grupo Gachn en comparación con las marcas internacionales de primera línea:

Composición mecánica de inspección visual de IA del grupo Gachn Sistema de detección CCD:

El componente principal del grupo Gachn es una cámara CCD de alta precisión en color 4K con una resolución de hasta 4096*1, que es responsable de capturar la parte delantera y trasera de la bobina entrante y la imagen de la bolsa terminada.

La cámara de inspección visual con IA está equipada con un sensor de alta sensibilidad y una lente óptica adecuada para garantizar que se puedan obtener imágenes claras y de alta calidad en diversas condiciones de iluminación.

Sistema mecánico:

El sistema de inspección visual de IA del grupo Gachn incluye un dispositivo de transporte de bobinas, maquinaria para fabricar bolsas y un mecanismo de descarga de productos NG, etc.

Durante el proceso de inspección, el transportador es responsable de entregar la bobina de manera suave y continua al área de inspección. La máquina formadora de bolsas completa el formado y sellado de bolsas de cemento de acuerdo con los parámetros preestablecidos. El mecanismo de descarga de productos NG es responsable de retirar de la línea de producción los productos no calificados detectados.

Codificador:

Se utiliza para proporcionar información precisa sobre la posición del movimiento de la bobina para garantizar que la cámara pueda capturar imágenes en línea en tiempo real.

La señal del codificador se sincroniza con el tiempo de disparo de la cámara para garantizar la precisión y continuidad de la adquisición de imágenes.

Software industrial informático y de inspección:

Como centro de procesamiento, el ordenador industrial se encarga de recibir los datos de imagen transmitidos por la cámara.

El software de inspección tiene algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes y modelos de aprendizaje automático integrados, que pueden analizar e identificar imágenes de forma rápida y precisa. El software puede determinar automáticamente si hay defectos en la bobina y el producto terminado (como superposición inestable, daños, manchas, discrepancias de tamaño, etc.) y generar los resultados de la inspección.

Principio de funcionamiento y ventajas de la IA del grupo Gachn Adquisición de imágenes:

La bobina ingresa al área de inspección impulsada por el transportador.

El codificador monitorea la posición de la bobina en tiempo real y, cuando la bobina alcanza la posición de disparo predeterminada, activa la cámara para recopilar imágenes.

Procesamiento e inspección de imágenes:

La imagen recogida por la cámara se transmite al ordenador industrial.

El software de inspección preprocesa la imagen (como eliminación de ruido, mejora, etc.) y luego analiza la imagen utilizando algoritmos de procesamiento de imágenes y modelos de aprendizaje automático. El software determina si la bobina y el producto terminado están defectuosos de acuerdo con los estándares de calidad preestablecidos.

La inspección visual con IA del grupo Gachn puede ayudarle a:

Resuelva el problema del retorno excesivo de materia prima:

Identificación y clasificación eficientes: el sistema de inspección visual de IA puede utilizar algoritmos de aprendizaje profundo para identificar y clasificar materias primas de manera eficiente y precisa. A través del modelo de capacitación, el sistema puede identificar diferentes tipos de materias primas, incluidos materiales devueltos y materiales nuevos, para lograr una identificación precisa de los materiales devueltos.

Procesamiento automatizado: una vez que se identifican los materiales devueltos, el sistema de inspección visual de IA puede activar automáticamente el mecanismo de procesamiento correspondiente, como retirar los materiales devueltos de la línea de producción o enviarlos a un área de reciclaje específica. Esto puede reducir eficazmente el riesgo de que los materiales devueltos se mezclen con productos nuevos.

Precisión mejorada: en comparación con la recolección manual de bolsas, el sistema de inspección visual de IA tiene mayor precisión. El sistema puede identificar pequeñas diferencias y garantizar que solo se seleccionen materias primas que cumplan con los estándares de calidad.

Mejorar las capacidades de control de calidad del producto:

Monitoreo y retroalimentación en tiempo real: el sistema de inspección visual de IA puede monitorear la calidad del producto en la línea de producción en tiempo real. Una vez que se encuentra un problema de calidad, el sistema retirará inmediatamente la bolsa y proporcionará resultados de inspección detallados e información de ubicación. Esto ayuda a las empresas a encontrar y resolver problemas de manera oportuna y evitar que ingresen al mercado productos defectuosos.

Análisis y optimización de datos: el sistema también puede recopilar una gran cantidad de datos de inspección. Mediante el análisis de datos, las empresas pueden comprender los eslabones débiles del proceso de producción y luego optimizar el proceso de producción para mejorar la calidad del producto.