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传送带检测

识别并快速修理工作中的传送带上的缺陷

In-Sight D900 从下方检测传送带的链条缺陷

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无论是将包装分发到配送中心,填充休闲食品包装,还是包装鸡肉块,传送带都很容易受到严重且持续的磨损。很多是专门用途的金属结合各种编织材料、链接和连杆,例如冷冻、烘烤、洗涤、分拣和冷却等。重度使用及因此产生的磨损会造成跑偏、变松弛、或者链接点缺失或弯曲。

如果不能及时解决维护问题,则可能造成产品损坏,导致浪费和潜在安全危险,甚至需要意外关闭生产线,延误生产。预防性维护有助于以最低的停机时间保持生产线的高效率运行。

在运行期间持续监控皮带的情况可以及时发现现有的或潜在的缺陷。然后每天停止生产线时,即可找到并更换缺陷元件。

线或金属连接、连杆、以及其他传送机元件的弯曲、撕裂和其他损坏的种类太多,以至无法完全靠传统的机器视觉工具编程识别。传送带上经常会布满产品的各种碎屑和小块、灰尘,以及其他容易混淆视觉的东西,使传统的机器视觉在探测编程的目标物品时也会很不可靠。

Cognex Deep Learning(康耐视深度学习)可以持续、准确地检测工作中的传送带情况。缺陷探测工具使用一系列磨损水平可接受的正常传送带图像进行训练,然后即可标记超出可接受参数的磨损或损坏,而且不会受到各种碎屑的影响。

经过缺陷探测后,分类工具可以帮助改进流程。使用可接受的和损坏的传送带元件图像进行训练后,它即可学习分类特定类型的损坏或磨损,为用户提供有用的信息以帮助他们确定过度磨损或损坏的来源,然后通过修改以减轻或避免此类后果。

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