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碳纖維生產工藝流程長,整個過程連續走絲,需要對參數精確控制,每個環節都將影響到碳纖維成品的質量和性能。碳纖維的缺陷可分為表面缺陷和內部缺陷,表面缺陷占缺陷總數的90%左右,其產生的原因大部分來自于原絲的缺陷“遺傳”給碳纖維。?原絲制備是碳纖維生產的**環節,目前,原絲紗線表面缺陷有破絲、毛團等。在碳化過程及其他生產環節還會出現個別碳纖維原絲局部破損、斷裂現象,從而形成毛團,毛條附著在碳纖
??玻纖行業是中國起步較早,且產量、產業化程度較高的傳統制造業,作為流程性產業,具有工藝一致性和標準化程度高等特點。隨著“中國制造2025”的推進,機器視覺、人工智能等新興技術的涌現,正帶動玻纖行業向工業4.0時代邁進,智能化、綠色化的轉型已成為行業發展的必然趨勢。 一體化流程打造玻纖產業4.0 ??西安獲德是一家基于圖像識別與機器視覺軟件算法的人工智能領域的**企業,公司先后獲得**著作權十
工業缺陷可視為工業產品的外觀 “異常”,因此有部分工業缺陷檢測方法采用了異常檢測的思路。然而異常檢測的定義與工業缺陷檢測是有所區別的。具體而言,異常檢測的概念較加廣泛與抽象, 其中圖像異常檢測主要關注輸入圖像是否為異常實例,而工業缺陷檢測較關注像素層面的檢出任務。在像素層面上,異常與正常模式的差別較加細微,檢測難度也大幅增加,因此直接使用異常檢測方法難以滿足工業缺陷檢測的任務需求。近年來, 深度學
玻璃纖維整經是織布的前道工序,該工序的質量管控直接影響到后繼織物的品質。紗線在該道工序可體現出各種各樣的缺陷,例如,毛羽,毛絲,破絲,毛圈,毛團(為了簡化敘述,以上幾種缺陷統稱毛羽),斷紗等。如能盡早發現缺陷,便可及時查找產生缺陷的原因并進行相應處理。 由于整經機速度較快,紗線數量較多,紗線較細,毛羽很小,肉眼是無法觀察到,因此采用人工檢測方式無法完成紗線質量檢測。 傳統的玻纖整經機設備上,一般
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