Sistema de inspección por IA del Grupo Gachn para la máquina de fabricación de sacos con válvula Adstar

Sistema de inspección por IA del Grupo Gachn para la máquina de fabricación de sacos con válvula Adstar

La fábrica del sistema de inspección visual con IA para máquinas de fabricación de bolsas de válvulas del grupo Gachn integra tecnología avanzada de aprendizaje automático y medición visual, junto con control de automatización mecánica, con el objetivo de identificar y gestionar de manera eficiente y precisa los problemas de calidad en las materias primas de las bobinas de bolsas de cemento y en los procesos de fabricación de bolsas. Actualmente, 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 varias marcas internacionales.

La tecnología de inspección visual con IA ha demostrado sólidas capacidades y ventajas para abordar desafíos como la gran cantidad de devoluciones de materia prima, la dificultad en la selección manual de sacos y la dificultad en el control de calidad del producto. Mediante la identificación y clasificación eficientes de la materia prima, el procesamiento automatizado de los materiales devueltos, la reducción de la intensidad de mano de obra, la mejora de la precisión y el monitoreo y la retroalimentación en tiempo real, el sistema de inspección visual con IA proporciona a las empresas métodos confiables de control de calidad, lo que contribuye a mejorar la calidad del producto y la eficiencia de la 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 de detección tradicionales basados ​​en reglas o plantillas, los equipos del grupo Gachn utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje profundo con inteligencia artificial. Esto significa que pueden aprender continuamente de los datos de detección reales y optimizar el modelo, mejorando así la precisión y la eficiencia de la detección.

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

Estrecha colaboración con la estructura mecánica:

El sistema de inspección por visión artificial VS-III para la fabricación de bolsas de válvulas en la fábrica no solo se basa en la tecnología de IA, sino que también considera plenamente la coordinación con diversas estructuras mecánicas. Mediante sensores de precisión y control mecánico, se logra una detección precisa de las bolsas de válvulas en todas las etapas de la línea de producción.

Esta estrecha cooperación garantiza la eficiencia y la estabilidad del proceso de detección y reduce la posibilidad de falsas alarmas y de alarmas no detectadas.

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

Inspección visual por IA del grupo Gachn, composición mecánica 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 se encarga de capturar la parte frontal y posterior de la bobina entrante y la imagen de la bolsa terminada.

La cámara de inspección visual con inteligencia artificial está equipada con un sensor de alta sensibilidad y una lente óptica adecuada para garantizar la obtención de imágenes nítidas y de alta calidad en diversas condiciones de iluminación.

Sistema mecánico:

El sistema de inspección visual con IA del grupo Gachn incluye un dispositivo de transporte de bobinas, maquinaria para la fabricación de bolsas y un mecanismo de descarga de productos NG, entre otros.

Durante el proceso de inspección, la cinta transportadora se encarga de llevar la bobina de forma continua y sin interrupciones al área de inspección. La máquina de fabricación de sacos completa la formación y el sellado de los sacos de cemento según los parámetros preestablecidos. El mecanismo de descarga de productos defectuosos se encarga de retirar los productos no conformes detectados de la línea de producción.

Codificador:

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

La señal del codificador está sincronizada con la temporización de disparo de la cámara para garantizar la precisión y la continuidad de la adquisición de imágenes.

Software informático y de inspección industrial:

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

El software de inspección incorpora algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes y modelos de aprendizaje automático, que permiten analizar e identificar imágenes de forma rápida y precisa. El software determina automáticamente si existen defectos en la bobina y el producto terminado (como superposición inestable, daños, manchas, discrepancias de tamaño, etc.) y genera los resultados de la inspección.

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

La bobina entra en la zona de inspección impulsada por la cinta transportadora.

El codificador monitoriza la posición de la bobina en tiempo real y, cuando la bobina alcanza la posición de disparo predeterminada, activa la cámara para que capture las imágenes.

Procesamiento e inspección de imágenes:

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

El software de inspección preprocesa la imagen (por ejemplo, eliminando el ruido, mejorando la nitidez, etc.) y luego la analiza mediante algoritmos de procesamiento de imágenes y modelos de aprendizaje automático. El software determina si la bobina y el producto terminado presentan defectos según los estándares de calidad preestablecidos.

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

Resolver el problema de la devolución excesiva de materia prima:

Identificación y clasificación eficientes: El sistema de inspección visual con IA utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para identificar y clasificar materias primas de forma eficiente y precisa. Mediante el modelo de entrenamiento, el sistema puede identificar diferentes tipos de materias primas, incluyendo materiales devueltos y nuevos, logrando así una identificación precisa de los materiales devueltos.

Procesamiento automatizado: Una vez identificados los materiales devueltos, el sistema de inspección visual con IA activa automáticamente el mecanismo de procesamiento correspondiente, como retirarlos de la línea de producción o enviarlos a un área de reciclaje específica. Esto reduce eficazmente el riesgo de que los materiales devueltos se mezclen con los productos nuevos.

Mayor precisión: En comparación con la selección manual de sacos, el sistema de inspección visual con IA ofrece una 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 con IA monitorea la calidad del producto en la línea de producción en tiempo real. Si se detecta un problema de calidad, el sistema retira inmediatamente la bolsa defectuosa y proporciona resultados de inspección detallados e información sobre su ubicación. Esto ayuda a las empresas a detectar y resolver problemas con prontitud y a evitar que productos defectuosos lleguen al mercado.

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 puntos débiles del proceso de producción y, posteriormente, optimizarlo para mejorar la calidad del producto.