वाल्व बोरी बनाने की मशीन

वाल्व बोरी बनाने की मशीन

घर वाल्व बोरी बनाने की मशीन

वाल्व बैग बनाने वाली मशीन के लिए एआई विज़न निरीक्षण प्रणाली

AI Vision Inspection System for Valve Bag Making Machine Vision
Valve Bag Making Machine Vision Inspection System Factory
Valve Bag Making Machine AI Vision Inspection System Factory
वाल्व बैग बनाने वाली मशीन के लिए एआई विज़न निरीक्षण प्रणाली

वाल्व बैग बनाने वाली मशीन के लिए एआई विज़न निरीक्षण प्रणाली

गाचन ग्रुप की एआई विजन इंस्पेक्शन सिस्टम, वाल्व बैग बनाने वाली मशीन की दुनिया की अग्रणी तकनीक है।

  • प्रोडक्ट का नाम :

    AI Vision Inspection System for Valve Bag Making Machine Vision
  • मद संख्या :

    KF008-II
  • ऑर्डर (न्यूनतम मात्रा) :

    1
  • भुगतान :

    30% advance payment, 70% balance before shipment or negotiable
  • उत्पाद की उत्पत्ति :

    XIAMEN,CHINA
  • शिपिंग पोर्ट :

    XIAMEN or Or according to your needs
  • समय सीमा :

    3 Months

वाल्व बैग बनाने वाली मशीन के लिए एआई विज़न निरीक्षण प्रणाली

वाल्व बैग बनाने की मशीन का विज़न इंस्पेक्शन सिस्टम मुख्य रूप से निरीक्षण प्रणाली और यांत्रिक प्रणाली से बना है, जो आने वाली कॉइल सामग्री के आगे और पीछे के विभिन्न दोषों का वास्तविक समय में पता लगा सकता है और बैग बनाने की प्रक्रिया में तैयार उत्पादों की तस्वीरें ले सकता है। एनकोडर द्वारा प्रदान किए गए सिग्नल को ऑनलाइन वास्तविक समय में एकत्र किया जाता है, और कैमरे द्वारा प्राप्त चित्रों का विश्लेषण किया जाता है और औद्योगिक नियंत्रण कंप्यूटर के डिटेक्शन सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम के माध्यम से परीक्षण परिणाम आउटपुट किया जाता है। साथ ही, यह खराब सामग्री की स्थिति में एकीकृत शटडाउन अलार्म, डेटा सांख्यिकी आदि भी प्रदान करता है।

एआई विज़ुअल इंस्पेक्शन का मुख्य इंटरफ़ेस उपयोगकर्ताओं के लिए कंप्यूटर के साथ इंटरैक्ट करने और उसे संचालित करने का एक महत्वपूर्ण माध्यम है। ऑपरेशन बार, फ़ंक्शन बार, स्टेटस बार, उत्पादन जानकारी इनपुट क्षेत्र, प्रक्रिया पहचान डेटा प्रदर्शन क्षेत्र, अलार्म लॉग और रीयल-टाइम इमेज प्रदर्शन क्षेत्र के माध्यम से, उपयोगकर्ता विज़ुअल डिटेक्शन के संकेतकों तक आसानी से पहुंच सकते हैं और उन्हें प्रबंधित कर सकते हैं, जिससे विभिन्न प्रकार के निवारण कार्य पूरे हो सकें।

 

परियोजना की पृष्ठभूमि

बैग बनाने वाली कंपनियों को उत्पाद की गुणवत्ता संबंधी जोखिमों, उच्च श्रम लागत और मानव संसाधन की कमी जैसी समस्याओं का सामना करना पड़ रहा है।
Valve Bag Making Machine Vision Inspection System

• उत्पाद की गुणवत्ता से जुड़े जोखिम:

बाजार के रुझानों के कारण बैग बनाने के दौरान पुनर्चक्रित सामग्रियों के उपयोग में वृद्धि हुई है, बैग के आधार के कपड़े में दोषों में वृद्धि हुई है, और मैनुअल बैग चुनने की प्रक्रिया थकान और त्रुटियों के प्रति अधिक संवेदनशील हो गई है, जिससे उत्पाद की गुणवत्ता प्रभावित हो रही है।

• श्रम लागत अधिक:

बैग बनाने वाली प्रत्येक मशीन को बैग चुनने के लिए 4-6 श्रमिकों की आवश्यकता होती है, जो बहुत महंगा होता है और लाभ मार्जिन को बुरी तरह कम कर देता है।

• मानव संसाधनों की कमी:

कार्यस्थल पर काम करने के माहौल के कारण युवा लोग इसमें शामिल होने से हिचकिचा रहे हैं और श्रम की कमी हो गई है।

 

GACHN ग्रुप-JEENAR की नई पीढ़ी की दृश्य अपशिष्ट अस्वीकरण प्रणाली बैग बनाने वाली कंपनियों की मुख्य समस्याओं का सटीक समाधान करती है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के दृश्य निरीक्षण का उपयोग करके मैन्युअल बैग चुनने की प्रक्रिया को बदल देती है, श्रम लागत को कम करती है, उत्पाद की गुणवत्ता स्थिरता में सुधार करती है, कंपनियों को लागत कम करने और दक्षता बढ़ाने में मदद करती है, और अधिक कुशल और टिकाऊ विकास प्राप्त करने में सहायक होती है।

 

Valve Bag Making Machine AI Vision Inspection System बनाम AI Vision Inspection System for valve bag machine

एआई विज़न से लैस, एआई विज़न नहीं।

            केवलआरआवश्यकता है 2 बैग पिकर्स के लिए 4-6 बैग पिकर्स की आवश्यकता है।

  

के लाभ वाल्व बैग बनाने वाली मशीन की एआई विज़न निरीक्षण प्रणाली

AI Vision Inspection System for Valve Bag Making Machine Vision

1) लागत बचत:

विजुअल इंस्पेक्टर सिस्टम का ऑपरेटर बैग सैंपलिंग निरीक्षण के लिए जिम्मेदार हो सकता है।

एक ही उत्पादन लाइन में एक साथ 3-4 वाल्व बैग बनाने वाली मशीनें चल सकती हैं। एक ही उत्पादन लाइन से श्रमिकों की संख्या में 2 की कमी आती है, और औसत मासिक बचत होती है।

5,000-8,000 आरएमबी का वेतन और प्रतिदिन दो शिफ्टों में काम करने से वार्षिक लागत में लगभग 240,000-360,000 आरएमबी की बचत होती है।

2) निष्कासन सटीकता :

दोषों की अनुकूली पहचान मैन्युअल मार्किंग के बिना पूरी की जा सकती है, और

हटाने में चूक की दर मात्र 0.05% है।

3) व्यापक अनुकूलन क्षमता:

एआई पहचान और पता लगाने की प्रणाली स्वतंत्र रूप से काम करती है, जो सभी आयातित और

घरेलू स्तर पर प्लास्टिक से बुने हुए वाल्व बैग बनाने के मॉडल।

4) अपशिष्ट निपटान के प्रकार व्यापक और लचीले हैं:

इसे आधार वस्त्र और उसमें मौजूद खामियों की पहचान करने के लिए अनुकूलित और लक्षित किया जा सकता है।

तैयार बैग को संभालना और कचरे को जल्दी और सटीक रूप से हटाने का काम पूरा करना।

5) मानवीकृत संचालन इंटरफ़ेस:

इसका यूजर इंटरफेस सरल और उपयोग में आसान है; यह वास्तविक समय में दोषों के डेटा को ट्रैक कर सकता है।

और सामान्य उत्पादन को प्रभावित किए बिना संस्करण परिवर्तन के बाद अनुकूल रूप से सीखता है।

एआई विजुअल इंस्पेक्शन मशीन की विशेषताएं

 

Valve Bag Making Machine Vision Inspection System Factory

1.आसान और तेज़ इंस्टॉलेशन

इंस्टॉलेशन और डीबगिंग का समय कम से कम 2 दिन और अधिकतम 7 दिन होता है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि कंपनी की मशीन में अपना खुद का अपशिष्ट निष्कासन तंत्र है या नहीं और अपशिष्ट निष्कासन की क्या आवश्यकताएं हैं।

2. संचालन में आसान

दृश्य अपशिष्ट निपटान प्रणाली के लिए किसी भी प्रकार की शैक्षिक आवश्यकता नहीं है, और यहां तक ​​कि वे लोग भी जो स्कूल नहीं गए हैं, इसे आसानी से संचालित कर सकते हैं।

3. प्रबल अनुकूलन क्षमता

सभी घरेलू और विदेशी मशीनों के साथ संगत।

 

 

जिस प्रकार के दोष का पता लगाया जा सकता है

 

मूल कपड़े के अपशिष्ट उत्पाद:छेद (रेखाएँ या लेबल खींचने सहित), जोड़, बहते हुए बाने या ताने के धागे, गायब धागा, गोल धागा, खरोंच, किनारा।

 
Valve Bag Making Machine AI Vision Inspection System Factory
 
 
बैग बनाने के अपशिष्ट उत्पाद:ऊपरी और निचले हिस्से की अपूर्ण तह (टेढ़े कोण), असमान ओवरलैप (ओवरलैप नहीं होना), वाल्व पैच मुड़ा हुआ या तिरछा, निचला पैच ऑफसेट या लाइन ड्राइंग के साथ।
 
Valve Bag Making Machine AI Vision Inspection System Manufacturer
 
Valve Bag Making Machine AI Vision Inspection System Dealer
एआई विज़न इंस्पेक्शन सिस्टम सीकैटलॉग
 
1. एआई फैब्रिक डिफेक्ट डिटेक्शन
 
2. एआई फैब्रिक+बैग निर्माण अनुभाग दोष पहचान
 
3. एआई फैब्रिक + बैग बनाने का अनुभाग + प्रिंटिंग दोष पहचान
 

 

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