基於iNeuOS工業互聯網平臺的板材實時質檢系統

1.  項目背景

  刨花板生產線由於原料、生產工藝等原因,會有一些產品板面出現顫紋、漏砂、膠斑、膠塊、大刨花、粉塵斑、板面劃痕和油污等缺陷。表面缺陷會降低板材強度、影響板材外觀和二次加工,給企業帶來經濟損失。

  目前針對刨花板的瑕疵識別工作主要以人工檢測爲主,缺陷種類繁多和視覺疲勞導致漏檢率和誤檢率較高,極大限制了工廠的生產效率和產品質量。同時,工廠現有刨花板產線質檢環節無法積累生產過程數據、無法形成有效數據資產、無法根據生產工況提供科學決策。

  本項目主要針對刨花板進行自動化質檢,針對其他板材同樣適用,例如纖維板。

2.  項目目標

  本項目實現雲邊協同:邊緣質檢裝置進行產線的實時監測與智能識別,平臺端進行產線異構系統集成。綜合提高產線質檢數字化與智能化水平,降低人員勞動強度,實現企業的降本增效。

  邊緣端刨花板產線質檢裝置通過相機拍攝刨花板表面,利用AI算法自主學習瑕疵及分類,實現顫紋、漏砂、膠斑、膠塊、大刨花、粉塵斑、板面劃痕和油污等缺陷的識別分類;工廠後期可以自主增加瑕疵種類;裝置在長週期的檢測過程中,能夠自主學習,不斷提高瑕疵的判斷能力;裝置可以設定參數與配方管理,設定每種瑕疵的排廢依據,代替人工對刨花板的瑕疵進行判斷。

  平臺端的一體化管理系統支持多條刨花板產線進行在線監控與管理,實現瑕疵數據、產線狀態數據、硬件狀態數據等結構化數據管理、配方管理和圖片數據管理。

3.  項目創新

  (1)基於機器視覺及深度學習理論,研發AI瑕疵識別算法,應用至刨花板生產線質檢工段,滿足高可靠性、高實時性的刨花闆闆面質檢需求。

  (2)基於工業互聯網平臺的異構設備及系統集成,實現數據接入、處理、分析、決策等流程化應用,支持多條刨花板產線集成,助力企業產線協同管理和產線綜合對標。

4.  系統框架

  基於工業互聯網的刨花板智能質檢一體化系統包括產線質檢裝置、硬件資源、後臺服務、應用接口、應用工具及應用業務。框架如下圖:

5.  邊緣質檢裝置

  邊緣質量裝置由相機、光源和控制系統組態等組成,安裝在砂光機產線上,以替代人工質檢。

  上下板面均通過人眼觀察,上板麪人眼直接觀察,下板面通過照明燈與鏡子配合,當板子經過鏡子時,人眼通過鏡子的反射觀察板面底部情況。如下圖:

  邊緣自動化質檢裝置安裝位置示意,如下圖:

6.  基礎工具和質檢業務系統

  基礎工具包括:數據採集、計算預警、視圖組態、設備模型、業務模型、資產模型、算法分析和聯動控制。對下主要負責對接設備,實現設備數據採集及數據流程應用管理和數據反向控制,對上主要負責爲業務提供實時、可靠的業務需求的數據。

  業務應用包括:刨花板產線管理、參數管理、算法管理、業務報表、數據管理、預警信息和系統管理等模塊等。

  全廠板材產線大屏監測,如下圖:

  模型算法管理,如下圖:

  模型判斷結果的瑕疵數據,如下圖:


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