铸坯表面质量检测系统

系统运用机器视觉、机器学习、模式识别技术,在线获取板坯表面图像,与算法模型结合,实时分析和识别表面图像缺陷,并判定缺陷类型、准确定位,生成缺陷报表,利用相关的判定规则,对产品质量进行判定。

行业痛点
方案优势
方案架构
预期效益
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行业痛点

劳动强度大
现场温度高、灰尘大,工作人员不能长时间在现场看,且容易疲劳,造成误判、漏判。
发现不及时
铸坯下线检查虽然检察效果比较好,但是不能保证热送热装,而且不能及时发现铸坯表面缺陷,造成缺陷板坯的继续产生。

方案优势

生产过程监控、缺陷检测、板坯尺寸检测、状态监测
1.生产过程中的监控包括采集状态监控,检测结果在线监控,其他设备状况监控(如冷却水压等)。 2.图像采集以后,图像处理计算机运行检测算法对图片上的缺陷进行检测,并用显目的框体对缺陷进行标记,输出报警信号。同时将缺陷坯的信息进行记录。 3.图像采集以后,图像处理计算机运行检测算法,实时对板宽度、长度进行检测,并把测量的板坯宽度显示在客户监控端界面上。 4.为了保证设备能在恒温的状态下稳定运行,对检测箱的温度进行监测,对冷却水、冷却气的压力等参数进行监测。

方案架构

预期效益

检测效率
提高
80%
检测准确性
提高
90%↑
人工成本
减少
90%
提升检测效率
提高检测准确性
降低人工成本