En el pasado, las inspecciones tradicionales de calidad de los tejidos en la industria textil se realizaban principalmente de forma manual, lo que conducía a una gran intensidad de mano de obra, baja eficiencia y precisión inconsistente. Incluso los trabajadores con mucha experiencia, después de más de 20 minutos de trabajo continuo, experimentan una disminución en su capacidad para identificar defectos en la tela.
Para abordar este problema, los proveedores de soluciones visuales han utilizado la avanzada tecnología de algoritmos visuales de IA para desarrollar máquinas inteligentes de inspección de tejidos para reemplazar a los trabajadores calificados. Estas máquinas pueden inspeccionar tejidos a velocidades de 45 a 60 metros por minuto, lo que mejora la eficiencia en un 50 % en comparación con las inspecciones manuales.
Estas máquinas son capaces de detectar más de 10 tipos de defectos, incluidos agujeros, manchas, nudos de hilo y más, con una tasa de detección de defectos en la tela de hasta el 90 %. El uso de máquinas inteligentes de inspección de tejidos reduce significativamente los costes operativos para las empresas.
La mayoría de las máquinas de inspección de tejidos inteligentes del mercado utilizan configuraciones tradicionales, incluidas PC industriales, tarjetas gráficas y tarjetas de captura. Sin embargo, en las fábricas textiles, el aire húmedo causado por mojar la tela con agua y la presencia de pelusa flotante pueden causar fácilmente corrosión y cortocircuitos en las PC y tarjetas gráficas industriales tradicionales, lo que resulta en pérdidas económicas y altos costos posventa.
El APQ TAC-3000 reemplaza la necesidad detarjetas de captura, PC industriales y tarjetas gráficas, ofreciendo una estabilidad mejorada al tiempo que reduce los costos de adquisición y posventa.
Parte 1: Características y ventajas de APQ TAC-3000
El TAC-3000, diseñado para informática de vanguardia, utiliza el módulo de la serie NVIDIA Jetson como núcleo y tiene las siguientes características:
- Potente capacidad informática de IA: Con hasta 100 TOPS de potencia informática, cumple con las altas demandas computacionales de tareas complejas de inspección visual.
- Ampliabilidad flexible: Admite una variedad de interfaces de E/S (Gigabit Ethernet, USB 3.0, DIO, RS232/RS485) para una fácil conexión a dispositivos y sensores externos.
- Comunicación inalámbrica: Admite expansión 5G/4G/WiFi para una comunicación estable en diversos entornos.
- Entrada de amplio voltaje y diseño compacto: Admite entrada de CC de 12 a 28 V y presenta un diseño ultracompacto sin ventilador adecuado para instalación en espacios reducidos.
- Aplicaciones de aprendizaje profundo: Compatible con TensorFlow, PyTorch y otros marcos de aprendizaje profundo, lo que permite la implementación y capacitación de modelos para mejorar la precisión de la inspección.
- Bajo consumo de energía y alta eficiencia: El diseño sin ventilador, combinado con la plataforma Jetson, garantiza un bajo consumo de energía y un rendimiento estable en ambientes con humedad y calor elevado, lo que reduce los costos operativos y el consumo de energía.
Especificaciones del TAC-3000
Admite la placa central NVIDIA® Jetson™ SO-DIMM
Controlador AI de alto rendimiento con hasta 100 TOPS de potencia informática
Tres puertos Gigabit Ethernet, cuatro puertos USB 3.0
DIO de 16 bits opcional, 2 puertos COM configurables RS232/RS485
Admite expansión 5G/4G/WiFi
Entrada de amplio voltaje DC 12-28V
Diseño ultracompacto sin ventilador con cuerpo metálico de alta resistencia
Adecuado para instalación en escritorio o DIN
Estuche de inspección de tela inteligente
El controlador APQ TAC-3000, basado en la plataforma NVIDIA Jetson, ofrece excelente potencia informática, estabilidad y rentabilidad. Tiene amplias aplicaciones en los campos de la inspección visual de IA, como la inspección de telas, la detección de roturas de hilo, la detección de defectos en el revestimiento de electrodos y más. APQ continúa brindando soluciones informáticas industriales inteligentes integradas y confiables para ayudar a avanzar en la iniciativa "Hecho en China 2025".
Hora de publicación: 30 de agosto de 2024