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詞條說明
??2018年玻纖行業發展進入了新常態,預示著玻纖產業的轉型升級不僅需要技術上的動力源泉,同時也需要在體制機制上沖破固有的模式,這樣才使得技術創新的成果競相迸發、創新成果的轉化水到渠成,依靠創新驅動才能推動玻纖產業未來的發展。 四大難題,阻礙玻纖行業發展 ??人工檢測:人工檢測的不可控性,制衡著技術升級。 ??勞動力成本提升:傳統的勞動力資源優勢正逐漸消失,人口紅利的減少或消失對我國玻璃纖維行業的
玻璃纖維整經是織布的前道工序,該工序的質量管控直接影響到后繼織物的品質。紗線在該道工序可體現出各種各樣的缺陷,例如,毛羽,毛絲,破絲,毛圈,毛團(為了簡化敘述,以上幾種缺陷統稱毛羽),斷紗等。如能盡早發現缺陷,便可及時查找產生缺陷的原因并進行相應處理。 由于整經機速度較快,紗線數量較多,紗線較細,毛羽很小,肉眼是無法觀察到,因此采用人工檢測方式無法完成紗線質量檢測。 傳統的玻纖整經機設備上,一般
??近年來,人工智能技術迎來快速突破,市場潛力得以加快釋放,產業發展不斷走上新臺階。在此有利形勢下,人工智能行業對于專業人才的需求也持續暴漲。為此,推進人工智能人才培養體系建設,落實人工智能教育學科,將成為接下來的重中之重。 ??2017年**大學人工智能影響力排行榜TOP20中,分別為麻省理工學院、斯坦福大學、卡內基-梅隆大學、哈佛大學、加州大學伯克利分校、普林斯頓大學、康奈爾大學、愛丁堡大學、
紗團外觀缺陷及線密度自動檢測系統應用于玻璃纖維紗團檢測流水線,能夠持續不斷地實時檢測紗團**部、底部的各種油污、熱縮過程中產生的燒焦紗團部分,以及底部摻入的各種彩色異物,誤檢率≤10%,漏檢率≤0.01%,同時可快速追溯異常位置。 12秒以內完成線密度自動檢測,包括紗線稱重,線密度異常檢測、內圈廢絲量檢測等。高速采集數據進行穩定判定,待數據穩定后根據產品預設的標準進行判定線密度是否合格。如果線密度
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