गैचन ग्रुप एआई निरीक्षण प्रणाली एडस्टार वाल्व बोरी बनाने की मशीन

गैचन ग्रुप एआई निरीक्षण प्रणाली एडस्टार वाल्व बोरी बनाने की मशीन

गचन समूह की वाल्व बैग बनाने की मशीन एआई विजन निरीक्षण प्रणाली फैक्ट्री उन्नत एआई शिक्षण और दृश्य माप प्रौद्योगिकी और यांत्रिक स्वचालन नियंत्रण को एकीकृत करती है, जिसका लक्ष्य सीमेंट बैग कॉइल कच्चे माल और बैग बनाने की प्रक्रियाओं में गुणवत्ता की समस्याओं को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से पहचानना और संभालना है। वर्तमान में, Gachn समूह की दृश्य निरीक्षण गति सबसे तेज़ तक पहुँच सकती है: 140 टुकड़े/मिनट, अस्वीकृति दर = ≥96.5%, रिसाव अस्वीकृति दर <0.15%, और विभिन्न अंतरराष्ट्रीय ब्रांडों की वाल्व बैग बनाने वाली मशीनों की स्थापना को कवर कर सकता है।

एआई विज़ुअल निरीक्षण तकनीक ने बड़ी मात्रा में कच्चे माल की वापसी, मैन्युअल बैग उठाने में कठिनाई और उत्पाद की गुणवत्ता को नियंत्रित करने में कठिनाई जैसी चुनौतियों से निपटने में मजबूत क्षमताएं और फायदे दिखाए हैं। कच्चे माल की कुशल पहचान और वर्गीकरण, रिटर्न सामग्री की स्वचालित प्रसंस्करण, कम श्रम तीव्रता, बेहतर सटीकता और वास्तविक समय की निगरानी और प्रतिक्रिया के माध्यम से, एआई दृश्य निरीक्षण प्रणाली कंपनियों को विश्वसनीय गुणवत्ता नियंत्रण विधियां प्रदान करती है, जो उत्पाद को बेहतर बनाने में मदद करती है। गुणवत्ता और उत्पादन दक्षता। इस लेख का उद्देश्य आपको गैचन समूह के एआई विज़ुअल निरीक्षण उपकरण की तकनीक और फायदों से परिचित कराना है:

एआई गहन शिक्षण प्रौद्योगिकी:

पारंपरिक नियम-आधारित या टेम्पलेट मिलान पहचान विधियों के विपरीत, Gachn समूह के उपकरण उन्नत AI गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। इसका मतलब यह है कि यह वास्तविक पहचान डेटा से लगातार सीख सकता है और पहचान मॉडल को अनुकूलित कर सकता है, जिससे पहचान की सटीकता और दक्षता में सुधार होता है।

एआई की शुरूआत उपकरण को अधिक जटिल छवि विशेषताओं को पहचानने और संसाधित करने में सक्षम बनाती है, जिसमें बैग का आकार, प्रिंटिंग और मानव आंखों के लिए अदृश्य संभावित दोष शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।

यांत्रिक संरचना के साथ घनिष्ठ सहयोग:

वाल्व बैग बनाने की मशीन एआई विजन निरीक्षण प्रणाली वीएस-Ⅲ फैक्ट्री न केवल एआई तकनीक पर निर्भर करती है, बल्कि विभिन्न यांत्रिक संरचनाओं के साथ समन्वय पर भी पूरी तरह से विचार करती है। सटीक सेंसर और यांत्रिक नियंत्रण के माध्यम से, उत्पादन लाइन के सभी लिंक पर वाल्व बैग का सटीक पता लगाया जाता है।

यह घनिष्ठ सहयोग पता लगाने की प्रक्रिया की दक्षता और स्थिरता सुनिश्चित करता है और झूठे अलार्म और छूटे हुए अलार्म की संभावना को कम करता है।

अंतर्राष्ट्रीय प्रथम-पंक्ति ब्रांडों की तुलना में Gachn समूह वाल्व बैग बनाने की मशीन विजन निरीक्षण प्रणाली VS-Ⅲ निर्माता के फायदे:

गैचन समूह एआई दृश्य निरीक्षण यांत्रिक संरचना सीसीडी पहचान प्रणाली:

Gachn समूह का मुख्य घटक 4096*1 तक के रिज़ॉल्यूशन वाला 4K रंग उच्च परिशुद्धता सीसीडी कैमरा है, जो आने वाले कॉइल के सामने और पीछे और तैयार बैग की छवि को कैप्चर करने के लिए ज़िम्मेदार है।

एआई विज़ुअल निरीक्षण कैमरा एक उच्च-संवेदनशीलता सेंसर और एक उपयुक्त ऑप्टिकल लेंस से लैस है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि विभिन्न प्रकाश स्थितियों के तहत स्पष्ट और उच्च गुणवत्ता वाली छवियां प्राप्त की जा सकें।

यांत्रिक प्रणाली:

गैचन ग्रुप एआई विज़ुअल इंस्पेक्शन सिस्टम में कॉइल कन्वेइंग डिवाइस, बैग बनाने वाली मशीनरी और एनजी उत्पाद डिस्चार्ज मैकेनिज्म आदि शामिल हैं।

निरीक्षण प्रक्रिया के दौरान, कन्वेयर निरीक्षण क्षेत्र में कॉइल को सुचारू रूप से और लगातार पहुंचाने के लिए जिम्मेदार है। बैग बनाने वाली मशीन पूर्व निर्धारित मापदंडों के अनुसार सीमेंट बैग बनाने और सील करने का काम पूरा करती है। एनजी उत्पाद निर्वहन तंत्र उत्पादन लाइन से पाए गए अयोग्य उत्पादों को हटाने के लिए जिम्मेदार है।

एनकोडर:

इसका उपयोग कॉइल मूवमेंट की सटीक स्थिति की जानकारी प्रदान करने के लिए किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कैमरा वास्तविक समय में छवियों को ऑनलाइन कैप्चर कर सके।

छवि अधिग्रहण की सटीकता और निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए एनकोडर सिग्नल को कैमरा शूटिंग समय के साथ सिंक्रनाइज़ किया जाता है।

औद्योगिक कंप्यूटर और निरीक्षण सॉफ्टवेयर:

प्रसंस्करण केंद्र के रूप में, औद्योगिक कंप्यूटर कैमरे द्वारा प्रेषित छवि डेटा प्राप्त करने के लिए जिम्मेदार है।

निरीक्षण सॉफ़्टवेयर में अंतर्निहित उन्नत छवि प्रसंस्करण एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग मॉडल हैं, जो छवियों का त्वरित और सटीक विश्लेषण और पहचान कर सकते हैं। सॉफ़्टवेयर स्वचालित रूप से निर्धारित कर सकता है कि कॉइल और तैयार उत्पाद में दोष हैं (जैसे अस्थिर ओवरलैप, क्षति, दाग, आकार विसंगतियां इत्यादि), और निरीक्षण परिणाम आउटपुट करता है।

Gachn समूह AI कार्य सिद्धांत और लाभ छवि अधिग्रहण:

कॉइल कन्वेयर द्वारा संचालित निरीक्षण क्षेत्र में प्रवेश करती है।

एनकोडर वास्तविक समय में कॉइल स्थिति की निगरानी करता है, और जब कॉइल पूर्व निर्धारित शूटिंग स्थिति तक पहुंचता है, तो यह छवियों को एकत्र करने के लिए कैमरे को ट्रिगर करता है।

छवि प्रसंस्करण और निरीक्षण:

कैमरे द्वारा एकत्र की गई छवि औद्योगिक कंप्यूटर पर प्रेषित की जाती है।

निरीक्षण सॉफ़्टवेयर छवि को प्री-प्रोसेस करता है (जैसे कि डीनोइज़िंग, एन्हांसमेंट, आदि), और फिर इमेज प्रोसेसिंग एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके छवि का विश्लेषण करता है। सॉफ़्टवेयर यह निर्धारित करता है कि पूर्व निर्धारित गुणवत्ता मानकों के अनुसार कॉइल और तैयार उत्पाद दोषपूर्ण हैं या नहीं।

Gachn समूह AI दृश्य निरीक्षण आपकी सहायता कर सकता है:

अत्यधिक कच्चे माल की वापसी की समस्या का समाधान:

कुशल पहचान और वर्गीकरण: एआई दृश्य निरीक्षण प्रणाली कच्चे माल को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग कर सकती है। प्रशिक्षण मॉडल के माध्यम से, सिस्टम विभिन्न प्रकार के कच्चे माल की पहचान कर सकता है, जिसमें रिटर्न सामग्री और नई सामग्री शामिल है, ताकि रिटर्न सामग्री की सटीक पहचान प्राप्त की जा सके।

स्वचालित प्रसंस्करण: एक बार रिटर्न सामग्री की पहचान हो जाने के बाद, एआई विज़ुअल निरीक्षण प्रणाली स्वचालित रूप से संबंधित प्रसंस्करण तंत्र को ट्रिगर कर सकती है, जैसे कि रिटर्न सामग्री को उत्पादन लाइन से हटाना या उन्हें एक विशिष्ट रीसाइक्लिंग क्षेत्र में भेजना। यह नए उत्पादों में वापसी सामग्री के मिश्रण के जोखिम को प्रभावी ढंग से कम कर सकता है।

बेहतर सटीकता: मैनुअल बैग पिकिंग की तुलना में, एआई विज़ुअल निरीक्षण प्रणाली में उच्च सटीकता है। सिस्टम छोटे अंतरों की पहचान कर सकता है और यह सुनिश्चित कर सकता है कि केवल गुणवत्ता मानकों को पूरा करने वाले कच्चे माल का ही चयन किया जाए।

उत्पाद गुणवत्ता नियंत्रण क्षमताओं में सुधार करें:

वास्तविक समय की निगरानी और प्रतिक्रिया: एआई दृश्य निरीक्षण प्रणाली वास्तविक समय में उत्पादन लाइन पर उत्पाद की गुणवत्ता की निगरानी कर सकती है। एक बार गुणवत्ता की समस्या पाए जाने पर, सिस्टम तुरंत बैग हटा देगा और विस्तृत निरीक्षण परिणाम और स्थान की जानकारी प्रदान करेगा। इससे कंपनियों को समस्याओं को समय पर ढूंढने और हल करने में मदद मिलती है और खराब उत्पादों को बाजार में आने से रोका जा सकता है।

डेटा विश्लेषण और अनुकूलन: सिस्टम बड़ी मात्रा में निरीक्षण डेटा भी एकत्र कर सकता है। डेटा विश्लेषण के माध्यम से, कंपनियां उत्पादन प्रक्रिया में कमजोर कड़ियों को समझ सकती हैं, और फिर उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार के लिए उत्पादन प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकती हैं।