基于這種場(chǎng)景需求，我們針對(duì)巖棉的檢測(cè)要求，采用高分辨率工業(yè)相機(jī)搭配定制化的圖像處理算法，對(duì)特定區(qū)域內(nèi)巖棉表面進(jìn)行圖像識(shí)別。通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)，利用測(cè)溫?cái)z像頭，進(jìn)行像素溫度值的采集，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析并標(biāo)注出溫度異常區(qū)域，并計(jì)算區(qū)域面積，當(dāng)面積達(dá)到閾值后進(jìn)行報(bào)警提示，同時(shí)系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別并標(biāo)記出成品表面的斑點(diǎn)缺陷位置，幫助生產(chǎn)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題，確保產(chǎn)品外觀質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。

該巖棉成品質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)施，極大地提高了質(zhì)量檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。通過(guò)自動(dòng)化、智能化的檢測(cè)手段，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)巖棉成品質(zhì)量的全面、實(shí)時(shí)監(jiān)控，有效預(yù)防了因質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)，大大降低企業(yè)損失。

推進(jìn)了人工智能技術(shù)和產(chǎn)品在工業(yè)制造領(lǐng)域的深度融合應(yīng)用，加快了基于人工智能的設(shè)備實(shí)時(shí)控制、資源動(dòng)態(tài)優(yōu)化、多智能體協(xié)同等核心技術(shù)的突破。