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    2022 華南展招展書
    機器視覺

    VisionPro Deep Learning解決建材行業礦棉吸聲板的缺陷檢測挑戰

      2022年04月26日  

      客戶:星牌優時吉建筑材料有限公司

      行業:建筑材料

      解決方案:VisionPro Deep Learning

      挑戰:

      人工目檢方式效率低、檢測不穩定,嚴重影響生產節拍和產品質量;

      礦棉吸聲板產品種類較多,視覺訓練時間長;

      缺陷種類多導致分類耗時耗力,產品模板優化時間較長;

      效果:

      先進視覺技術替代人工目檢,提升產線自動化水平;

      模板訓練速度快,檢測精度高,操作簡單易上手;

      提高了產品合格率和生產效率,人工成本縮減,客戶對產品的滿意度提升;

      星牌優時吉建筑材料有限公司(簡稱“星牌優時吉”)由中國建筑領域大型綜合產業集團——北京金隅集團與“世界財富 500強”——美國USG集團于2007年共同投資成立,是專業礦棉天花產品制造商、行業解決方案及服務提供商。公司擁有產能達2500萬平米/年的礦棉板生產線,6條國際先進水平全自動龍骨生產線以及縱向延伸的產業鏈,同時利用覆蓋全國及亞太地區的營銷網絡,持續為客戶、股東、員工和合作伙伴創造價值。星牌優時吉秉承“質量、責任、尊重、共贏”為核心的企業價值觀,承諾創造更多,并致力成為全球礦棉天花系統專家。

    吸聲板缺陷檢測亟待用自動化技術替代人工目檢

      礦棉吸聲板是用礦棉做成的建筑板材,具有顯著的吸聲性能。它還有很多其他的優越性能,如防火、隔熱等。由于其密度低,可以在表面加工出各種精美的花紋和圖案,因此具有優越的裝飾性能。目前,隨著經濟社會的快速發展和節能環保意識的不斷增強,礦棉吸聲板行業快速發展,已經廣泛應用于各種建筑場合。

      由于礦棉吸聲板表面處理形式豐富,板材裝飾效果強,產品品種花色較多。因此,其缺陷種類也比較多。除了一般常見的污痕、劃傷、色彩不均、扭曲等缺陷外,不同的產品還會有特定的缺陷特征。產品出廠前,必須要進行缺陷檢測,否則不良品流入市場,會影響產品使用效果,嚴重的情況會造成質量事故,給公司品牌帶來不利影響。

      過去,礦棉吸聲板的質量檢測還是用人工觀察檢驗方法。這種方法不僅檢測效率低,而且檢測質量也參差不齊。

      “這就導致生產效率低、人工成本高,而且人工檢測的穩定性不好,產品合格率達不到要求,已經影響到公司效益以及客戶對產品的滿意度?!毙桥苾灂r吉生產設備部的電氣經理指出,“如果礦棉吸聲板缺陷檢測能采用先進的自動化設備,不但能有效縮短礦棉板的質量檢測時間,還可以保證其質量的穩定性,這對企業至關重要。這不僅能夠提高生產效率,節約生產成本,而且能提高企業的綜合競爭力?!?/P>

    VisionPro Deep Learning輕松識別礦棉吸聲板的繁雜缺陷

      “我們迫切需要用自動化設備來解決缺陷檢測問題,而在準備設備選型的時候,所考慮的第一要素就是檢測的準確率、效率,能實現的良品率以及檢測節拍?!鄙a設備部的電氣經理表示,“我們通過多方渠道調研,了解到康耐視公司是機器視覺領域的佼佼者,具有豐富的視覺解決方案和產品部署經驗,于是聯系上了康耐視上??偛??!?/P>

      當康耐視上??偛揩@知星牌優時吉的相關信息后,就派康耐視北京區的負責人和代理商,到星牌優時吉工廠做進一步的溝通。

      當工廠電氣經理聽取了康耐視公司關于深度學習軟件以及瑕疵檢測案例的詳細介紹后,產生了濃厚的興趣,后經多次交流,他們就邀請康耐視進行現場的實際測試驗證。

      當看到檢測效果之后,在場的工廠工程師們都很驚訝,在康耐視VisionPro Deep Learning強大的“慧眼”下,各種過去人工難以檢出的繁雜瑕疵,被輕松識別出來。

    工位圖;相機安裝圖

      “礦棉吸聲板產品種類較多,花色品種復雜,傳統視覺訓練時間比較長;而且缺陷種類多,缺陷位置還不固定,導致分類耗時耗力,傳統視覺下的產品模板優化時間也很長?!惫S工程師指出,“而采用VisionPro Deep Learning后,訓練模板很快,檢測速度高,定位精準!公司領導對檢測效果非常滿意,就拍板選用了康耐視深度學習軟件VisionPro Deep Learning?!?/P>

      經過反復驗證,最后決定在檢測工位上安裝兩個康耐視工業相機,來同時對一個產品進行拍照。然后,VisionPro Deep Learning軟件對采集到的圖片進行缺陷檢測,識別出缺陷后就可以順利地剔除不良品。

      在雙方的攜手合作下,通過不斷攻克實施中的各種工程細節挑戰,憑借康耐視先進的視覺技術,困擾星牌優時吉已久的檢測難題最終得以成功解決!

    把產品合格率從90%一舉提升至97%以上

      現在,隨著工廠工程師們對VisionPro Deep Learning的深入使用,越來越感受到其更多的出色功能。

      “VisionPro Deep Learning監督模式非常好用,應用部署后運行穩定。靈活的圖形化編程環境,讓視覺經驗不是很多的工程師,也能很快上手調試?!鄙a設備部的電氣經理評價說,“它將深度學習技術與 VisionPro 軟件相結合,是一款功能非常全面、操作簡單的智能軟件,能夠解決傳統視覺無法解決或無法穩定解決的復雜難題?!?/P>

    軟件界面

      而VisionPro Deep Learning在產線上的成功部署,將工廠的產品合格率從90%提升到了97%以上,給企業帶來了顯著的效益。

      “使用VisionPro Deep Learning之后,產品質量和良品率大大提升,公司的產品美譽度不斷攀升,為公司帶來了更多的新客戶以及訂單?!毙桥苾灂r吉的生產負責人指出,“應用先進視覺技術解放了原有的檢測人工,不但為公司節省了成本,而且提高了產線自動化水平,生產效率明顯得以改觀,進一步鞏固了企業核心競爭力?!?/P>

      “此次是公司首次與康耐視合作,其配套齊全的產品線、強大的解決方案能力、豐富的現場施工經驗和專業獨到的技術服務,給我們留下了深刻印象?!毙桥苾灂r吉的生產負責人最后表示,“后續的項目技改,我們還會首選康耐視,大家非常期待這家優秀的供應商能繼續給企業帶來更多的創新方案!”

    產品圖;軟件檢測效果圖

    (來源:康耐視供稿)

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