西安獲德聯(lián)合杭州銳冠自動化、恒力，經(jīng)3年多的研發(fā)，基于人工智能技術(shù)、機器視覺技術(shù)、計算機技術(shù)、專業(yè)的光學技術(shù)、自動化技術(shù)，采用特制鏡頭、光源，開發(fā)了一款高性能全自動檢測線HD-FDY-I化纖絲餅外觀檢測系統(tǒng)，能夠滿足化纖行業(yè)嚴苛要求及工業(yè)生產(chǎn)需要。

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產(chǎn)品特點：
    HD-FDY-I化纖絲餅外觀檢測系統(tǒng)以人工智能技術(shù)為核心，結(jié)合機器視覺、光學成像、電氣自動化等前沿技術(shù)，相互協(xié)作終實現(xiàn)了全自動的絲餅外觀檢測系統(tǒng)。
    1、毛絲檢測。我們知道，正常絲餅直徑大概在400mm左右，毛絲直徑在幾個微米，人工觀察毛絲需要用強光手電，沿著表面打掠射光，從側(cè)面才可以看到。由于效率的原因，絲餅必須在輸送線上連續(xù)不斷的運動，如果用普通的相機鏡頭和光源，肯定無法達到這一要求，針對這種情況，我們自己設(shè)計制作了的光源和鏡頭，非常好的解決了這一問題。
    2、成型不良檢測。對于絲餅柱面，由于碰傷等原因造成的凹凸紗、成型不良，在保證生產(chǎn)效率，絲餅運動狀態(tài)下，采用以往的方法，難以準確檢測到缺陷，西安獲德創(chuàng)造性地采用多通道激光檢測，完美的解決了這一問題。
    3、紙管顏色和缺陷檢測：采用特制的反射結(jié)構(gòu)和光源獲取到絲餅紙管顏色圖像，采用機器學習技術(shù)進行顏色識別，防止不同品種的產(chǎn)品混裝。
    4、缺陷分類：由于檢測缺陷的特征復(fù)雜多樣，傳統(tǒng)的機器學習基于人工特征提取對于缺陷的分類效果不佳。利用人工智能深度學習技術(shù)基于大量缺陷數(shù)據(jù)樣本，自學習缺陷多維特征，從而準確的對各種缺陷進行分類。憑借多年來在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累，以及在玻纖檢測行業(yè)的錘煉沉淀，已在多個項目成功應(yīng)用深度學習技術(shù)進行缺陷分類并取得了很好的效果。
主要功能和指標：
    ▼1、檢測對象：可以對適應(yīng)DTY、FDY、POY等各種化纖絲餅外觀缺陷檢測。
    ▼2、檢測效率：對于8kg絲餅，每條檢測線，年檢測能力10萬噸；2秒一個絲餅的全自動流水線檢測；
    ▼3、可完成檢測項目：
    1）對各種化纖絲餅，可實現(xiàn)全范圍，包括上、下表面，360°圓周表面，紙管的所有缺陷的檢測；
    2）檢測絲餅所有表面毛絲，伴絲，油絲，纏絲等檢測上下端面、柱面；
    3）絲餅成型不良檢測，上下表面和圓周體；
    4）檢測絲餅外表面污漬。
    5）識別紙管顏色；對于紙管顏色識別，可以實現(xiàn)異常顏色的成功檢測，并且穩(wěn)定檢測。
    6）檢測紙管缺陷；由于紙管毛刺，對于纖維絲形成毛羽，有很大影響，所以對于紙管缺陷檢測，我們可以實現(xiàn)高精度檢測。
    7）對于絲餅的去皮完整性檢測，我們也能夠完成檢測
    ▼4、品質(zhì)分級與自動包裝接口
通過后期檢測到的大量的缺陷樣本，可進行深度學習調(diào)參訓練獲得缺陷分類模型，從而對缺陷類型進行準確的分類識別。更為精準的對絲餅質(zhì)量進行等級劃分，并提供數(shù)據(jù)接口與包裝系統(tǒng)銜接。
    ▼5、人機交互界面

化纖絲餅軟件界面

    人機交互界面是系統(tǒng)功能的綜合體現(xiàn)，是系統(tǒng)實現(xiàn)功能的總控制中心和數(shù)據(jù)中心。主要包括實時檢測界面、統(tǒng)計分析、產(chǎn)品管理、用戶管理、相機設(shè)置、系統(tǒng)設(shè)置等功能。檢測數(shù)據(jù)存放到本地數(shù)據(jù)庫中，通過統(tǒng)計分析功能對缺陷和產(chǎn)品進行追溯和大數(shù)據(jù)分析，提供給管理者生產(chǎn)數(shù)據(jù)。
    ▼6、可提供ERP或MES大數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口。

檢測效果圖：