產業升級大勢所趨玻纖外觀自動檢測系統需求量*增長

時間：2022-03-03

作者：西安獲德圖像技術有限公司

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纖維增強復合材料無損檢測
纖維增強材料作為一種品種繁多、性能優異的材料，被廣泛應用在*、汽車、船舶、化工、建材等領域。其中被大家較為熟知纖維增強材料產品，莫過于就是玻璃鋼材料。玻璃鋼纖維增強材料通常是由合成樹脂和玻璃纖維經復合工藝，制作而成的一種功能型的新型復合材料。與傳統的金屬材料及非金屬材料相比，其具有強度高，性能好，節約能源，產品設計自由度大，以及產品使用適應性廣等特點。因此在一定意義上說，纖維增強材料的開發前
機器視覺技術在化工的應用高分子材料溶液雜質檢測
?在化工領域的復雜世界里，精準監測是確保生產安全與高效的關鍵。目前，機器視覺技術已經成為化工管道觀察窗口重要的監測手段，是解決化工溶液檢測難題的較佳方案。傳統的人工巡檢方法往往耗時費力，且難以保證檢測質量和效率，而西安獲德研發的機器視覺檢測系統具備諸多功能優勢。?1.實時高精度檢測，運用**的機器視覺技術、圖像處理算法和高速的數據處理能力，在化工生產過程中，持續實時對流動的化工
人工智能讓紡織行業“智”在四方
隨著基于機器視覺技術在行業內的廣泛應用，當前，人工智能也在不斷成熟，尤其是在安防、金融領域得到了較快、較好的應用。除此之外，越來越多的創業者也試圖在工業、制造業等相關領域帶來新的突破，以降低成本、提高效率，逐漸取代傳統的人工工作方式。以紡織業為例，在紡織工藝中，一般可分為紡紗、織造、印染整等工序。其中織物疵點檢測便是織造工序中重要的一環，玻璃纖維多軸向織物，在織造過程中往往會有一些異物和毛團混
使用深度學習實現工業異常檢測
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