紡織行業：以“智”造統領制造

時間：2019-10-08作者：西安獲德圖像技術有限公司瀏覽：147

西安獲德圖像技術有限公司專注于疵點檢測,表面檢測,缺陷檢測等

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• 不忘初心、砥礪前行——訪西安獲德圖像技術有限公司趙瑾

  近年來，我市著力激發創新活力、匯聚創新動能，構建以扶持政策為引導、孵化平臺為突破、行政效能為**的良好營商環境，推動雙創工作蓬勃發展。眾多創新領域的中小型企業如雨后春筍般涌現出來，這其中有不少科技型人才脫穎而出，成為“創業**”、“創業英雄”等，那么這些科技型創業**有著怎樣的創業故事？今天，就讓我們走進這一群體。 ? 不忘初心、砥礪前行。這句話，適用于所有的創新創業者。在西安獲德圖像技術有限公

• 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

• 你相信嗎？6秒就能檢測出玻纖含水率

  物料含水檢測是工業企業日常需要進行的工作之一，工業企業對固體、顆粒、粉末、膠狀體（漿體）、液體等物質進行水分含量測量時，從卡車、皮帶、烘干機、攪拌機、燒結機、料斗、儲料倉、管道、螺旋輸送機、溜槽、礦槽等不同工況下提取的物料進行實驗室化驗測量后，才能獲取水分值。 傳統方法是人工在生產線取樣，然后帶到實驗室化驗，從而獲得水分數據。耗時耗力，具有較大的延遲性和滯后性，無法滿足實時預警，實時測量控制的生

• 基于機器視覺的一次性紙杯缺陷自動檢測

  本文圍繞紙杯生產線上的實際檢測要求，基于機器視覺技術為基礎，圖像處理技術為方法，針對生產線上產品缺陷特征，設計了一次性紙杯缺陷的自動化檢測系統，有效提高了產品缺陷檢測的效率。 該系統主要由工業相機、鏡頭、LED環形光源、顯示器、PLC、工控pc機、光電傳感器、報警裝置及圖像處理軟件等部分組成。 解決方案： 系統運行，光電傳感器檢測到生產線的運動，將該信號傳送到PLC，PLC接收到輸入信號，觸發工