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APQ TAC-3000 in Smart Fabric Inspection Machine Project

APQ TAC-3000 in Smart Fabric Inspection Machine Project

In u passatu, l'ispezioni tradiziunali di a qualità di u tessulu in l'industria tessili sò stati principarmenti realizati manualmente, chì anu purtatu à alta intensità di travagliu, bassa efficienza è precisione inconsistente. Ancu i travagliadori assai sperimentati, dopu più di 20 minuti di travagliu cuntinuu, sperienze una diminuzione di a so capacità per identificà i difetti di u tissu.

Per affruntà stu prublema, i fornitori di soluzioni visuali anu utilizatu l'avanzata tecnulugia di l'algoritmu visuale AI per sviluppà macchine intelligenti di ispezione di tessuti per rimpiazzà i travagliadori qualificati. Queste macchine ponu inspeccionà i tessuti à velocità di 45-60 metri per minutu, migliurà l'efficienza di 50% in paragunà à l'ispezioni manuali.

Sti machini sò capaci di detectà più di 10 tipi di difetti, cumpresi i buchi, macchie, nodi di filati, è più, cù un tassu di rilevazione di difetti di tessili finu à u 90%. L'usu di macchine intelligenti per l'ispezione di tessuti riduce significativamente i costi operativi per l'imprese.

A maiò parte di e macchine d'ispezione di tessuti intelligenti in u mercatu utilizanu setup tradiziunali, cumprese PC industriali, carte grafiche è carte di cattura. In ogni casu, in i mulini tessili, l'aria umida causata da u tessulu bagnatu cù l'acqua è a prisenza di filu flottante pò facilmente causari currusioni è curtite circuiti in i PC industriali tradiziunali è e carte grafiche, risultatu in perdite ecunomiche è alti costi post-vendita.

L'APQ TAC-3000 rimpiazza a necessità dischede di cattura, PC industriali è schede grafiche, chì offre una stabilità mejorata mentre riduce i costi d'acquistu è di post-vendita.

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Parte 1: Funzioni è Vantaghji di APQ TAC-3000

U TAC-3000, cuncepitu per l'edge computing, utilizza u modulu di a serie NVIDIA Jetson cum'è core è hà e seguenti caratteristiche:

  1. Potente capacità di computing AI: Cù sin'à 100 TOPS di putenza di computing, risponde à l'alte esigenze computational di compiti cumplessi di ispezione visuale.
  2. Espandibilità flessibile: Supporta una varietà di interfacce I/O (Gigabit Ethernet, USB 3.0, DIO, RS232/RS485) per una cunnessione faciule à i dispositi esterni è i sensori.
  3. Comunicazione wireless: Supporta l'espansione 5G/4G/WiFi per una cumunicazione stabile in diversi ambienti.
  4. Ingressu di tensione larga è cuncepimentu compactu: Supporta l'input DC 12-28V è presenta un disignu ultra-compattu senza ventilatore adattatu per a stallazione in spazi stretti.
  5. Applicazioni di Apprendimentu Profondu: Compatibile cù TensorFlow, PyTorch, è altri quadri di apprendimentu profondu, chì permettenu l'implementazione è a furmazione di mudelli per una precisione di ispezione mejorata.
  6. Bassu cunsumu d'energia è alta efficienza: U disignu senza fan, cumminatu cù a piattaforma Jetson, assicura un cunsumu d'energia bassu è un rendimentu stabile in ambienti cù umidità è calore elevatu, riducendu i costi operativi è u cunsumu d'energia.
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Specificazioni TAC-3000

Supporta a scheda core NVIDIA® Jetson™ SO-DIMM
Controller AI d'altu rendiment cù finu à 100 TOPS di putenza di calculu
Trè porti Gigabit Ethernet, quattru porti USB 3.0
DIO 16-bit opzionale, 2 porti COM configurabili RS232/RS485
Supporta l'espansione 5G/4G/WiFi
Ingressu di tensione larga DC 12-28V
Disegnu senza ventilatore, ultra-compattu cù un corpu di metallo d'alta resistenza
Adatta per l'installazione di desktop o DIN

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Casu d'ispezione di tissu intelligente

U controller APQ TAC-3000, basatu annantu à a piattaforma NVIDIA Jetson, offre una putenza di calculu eccellente, stabilità è efficienza di costu. Hà ampie applicazioni in i campi di ispezione visuale AI, cum'è l'ispezione di tessuti, a rilevazione di rotture di filati, a rilevazione di difetti di rivestimentu di l'elettrodu, è più. APQ cuntinueghja à furnisce soluzioni informatiche intelligenti industriali integrate affidabili per aiutà à avanzà l'iniziativa "Made in China 2025".


Tempu di post: Aug-30-2024