机器中大尺寸盖板玻璃检测AOI在盖板玻璃产业应用中不断向纵深推进

　　据了解，在位于浙江宁波雅戈尔集团总部“智能车间”里，智能裁床40分钟就能将制作一套西服所需的面料切割完成，而以往大约需要两天时间;在波司登的一个能存放150万箱衣服的巨大自动化立库中，搬运、分拣、配送、清点库存全都由机器人完成。

　　工业机器人切割面料、搬运货物、分拣成品……越来越多的实践表明对于盖板玻璃业而言，智能化转型已不是“选择题”，而是关乎生存和长远发展的“必修课”。吸纳新技术，开展智能化转型，发掘智能化机器这一生产要素的价值，将在盖板玻璃行业应用中不断向纵深推进。

　　智能检测 打开盖板玻璃新“视”界

　　在盖板玻璃行业的生产过程中，必不可少的一个环节是对成品的瑕疵检测。在以往，大多采用人工检测的方式，但这种方式受限于人体生理因素，极易受疲劳、注意力不集中等因素影响导致检测结果准确率降低。智能化领域中的机器中大尺寸盖板玻璃检测AOI缺陷检测系统可以说是一种检测利器，其结合光学成像技术、计算机技术、数控技术、机械工程技术等技术，能够从定位、检测、测量、识别多方向辅助生产环节，是实现生产智能化的有效手段。

　　机器中大尺寸盖板玻璃检测AOI检测最吸引我的地方不仅在于它对成品的瑕疵检测，还在于它在生产过程中的识别检测，能够帮助我们从根源上解决问题，如果出错后我们不能及时发现，那么从出错一直到出厂检测的中间生产环节投入也是一笔很大的浪费。

　通过工业AI中大尺寸盖板玻璃检测AOI检测系统，工厂整个生产流程的效率提升了20%，且再也不需要人工用眼睛来回巡视检测，打破低效率的同时保障了检测准确率。

　　　深度学习 技术创造新价值

　　通过自研图像标注系统、AI算法以及强大的数据中台开发能力，能够快速整合软硬件资源，给出基于盖板玻璃行业的定制化解决方案，短期内即可完成检测模型的标注、训练、识别，极大程度上降低研发成本，提高方案从设计到落地运行的效率。

　　针对盖板玻璃生产线环境复杂、梳毛机对应线筒数量不同、线色多种等问题，通过AI中大尺寸盖板玻璃检测AOI检测的深度学习模式，挖掘中大尺寸盖板玻璃检测AOI检测非标环境下的解决方法。深度学习算法不再通过算法来搜索特定特征，而是训练深度学习系统内的神经网络，通过学习各零部件的形态特征，建⽴包含零部件特征的深度学习模型，能够快速定位识别不同组件。

　　盖板玻璃行业企业众多，生产环境也大不相同，深度学习算法以系统神经网络为基础不断学习，具有可重复性和可扩展性，可以灵活匹配各盖板玻璃企业复杂的生产环境以及效率要求。

　　不止于断线检测，机器中大尺寸盖板玻璃检测AOI检测技术可全方位应用于盖板玻璃生产工艺的各个检测环节，赋能于源头纱线、织布、坯布、成品布以及裁片、车缝及成衣等各个场景，优质的机器中大尺寸盖板玻璃检测AOI质量检测解决方案，在为企业提质增效的同时也在推动企业追赶上智能化生产的浪潮。