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在玻璃纖維生產(chǎn)線上的關(guān)鍵區(qū)域部署高分辨率攝像頭，通過實時捕捉生產(chǎn)線畫面，結(jié)合AI圖像識別技術(shù)，實現(xiàn)對飛絲現(xiàn)象的實時監(jiān)測與精準定位。系統(tǒng)能自動捕捉飛絲出現(xiàn)的瞬間，并標注其位置，為操作人員提供即時反饋。
應(yīng)用AI視覺技術(shù)，研發(fā)飛絲缺陷定位的定制化模型和算法，實現(xiàn)對飛絲缺陷位置的自動識別與標記。一旦檢測到飛絲現(xiàn)象，系統(tǒng)會立即觸發(fā)異常預(yù)警，并提供飛絲缺陷位置信息，通知相關(guān)人員迅速處理。同時，系統(tǒng)會詳細記錄飛絲發(fā)生的時間、位置及相關(guān)圖像數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供可靠依據(jù)。
本產(chǎn)品通過結(jié)合AI圖像識別技術(shù)與高分辨率攝像頭，能夠?qū)崿F(xiàn)對玻璃纖維生產(chǎn)線上的飛絲現(xiàn)象進行高效、精準的實時監(jiān)測，能夠迅速捕捉飛絲出現(xiàn)的瞬間，并準確標注其位置，大大降低了漏檢和誤檢的概率，有效提升了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)線的穩(wěn)定性。
本產(chǎn)品采用一階段目標檢測技術(shù)，在提升檢測效率的同時確保缺陷檢出準確率，實時監(jiān)測玻璃纖維的飛絲缺陷的位置，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并提醒工人處理，有效保障玻纖產(chǎn)品質(zhì)量。
本產(chǎn)品支持私有化部署，通過RTSP協(xié)議讀取視頻流，能夠安全穩(wěn)定運行在AI邊緣盒子、GPU服務(wù)器或CPU服務(wù)器中，確保檢測模型長期穩(wěn)定運行同時，可提高模型的定位檢測能力。
本產(chǎn)品支持二次定制化開發(fā)，例如，增加玻璃纖維引絲處理檢測、工號識別檢測等，增加檢出數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用，銜接上下游業(yè)務(wù)流程，增加數(shù)據(jù)服務(wù)API開發(fā)，對接相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。另外，可根據(jù)具體場景需求完善和優(yōu)化模型和算法檢測邏輯等。
該檢測采用高分辨率工業(yè)相機或攝像頭對飛絲缺陷位置進行實時數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建一階段目標檢測算法，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對玻璃纖維生產(chǎn)過程進行圖像特征提取。算法能夠自動識別并標記出飛絲缺陷的出現(xiàn)位置，并根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值進行告警提示，同時生成檢測數(shù)據(jù)，為檢測人員及時處理和統(tǒng)計管理提供數(shù)據(jù)支撐。
? 生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境差 - 現(xiàn)場環(huán)境具有高光、高溫、高濕的特點，尤其...
? 人工巡檢勞動強度大 - 車間24h*365d*10y不間斷生產(chǎn)，...
? 飛絲缺陷實時檢測 - 通過RTSP流協(xié)議接入，能夠?qū)崿F(xiàn)對玻纖生...
? 異常缺陷自動預(yù)警 - 通過對圖像的精細分析，準確識別玻璃纖維飛...
? 工人操作不規(guī)范 - 缺乏有效的監(jiān)督機制，工人在生產(chǎn)過程中容易...
? 生產(chǎn)管理難度大 - 生產(chǎn)線工人數(shù)量多，工作流程復(fù)雜，傳統(tǒng)的管...
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? 能耗損失嚴重 - 由于漏板為鉑銠合金制作，飛絲導(dǎo)致玻璃析晶...
? 采用成熟AI視覺技術(shù) - 根據(jù)不同的場景需要，采用不同的AI技術(shù)，...
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