APQ TAC-3000 in Smart Fabric Inspection Machine Project

In passato, le tradizionali ispezioni di qualità del tessuto nell'industria tessile sono state eseguite principalmente manualmente, il che ha portato ad alta intensità di manodopera, bassa efficienza e precisione incoerente. Anche i lavoratori di grande esperienza, dopo più di 20 minuti di lavoro continuo, sperimentano un declino della loro capacità di identificare difetti di tessuto.

Per risolvere questo problema, i fornitori di soluzioni visive hanno utilizzato la tecnologia di algoritmo visivo in avanzamento per sviluppare macchine per ispezioni per i tessuti intelligenti per sostituire i lavoratori qualificati. Queste macchine possono ispezionare i tessuti a velocità di 45-60 metri al minuto, migliorando l'efficienza del 50% rispetto alle ispezioni manuali.

Queste macchine sono in grado di rilevare oltre 10 tipi di difetti, tra cui fori, macchie, nodi di filato e altro, con un tasso di rilevamento dei difetti in tessuto fino al 90%. L'uso di macchine di ispezione Smart Fabric riduce significativamente i costi operativi per le aziende.

La maggior parte delle macchine di ispezione di tessuti intelligenti sul mercato utilizza configurazioni tradizionali, tra cui PC industriali, schede grafiche e schede di acquisizione. Tuttavia, nei mulini tessili, l'aria umida causata dal tessuto bagnabile con acqua e la presenza di lanugine galleggianti può facilmente causare corrosione e corrosioni nei tradizionali PC industriali e schede grafiche, con conseguenti perdite economiche e costi elevati post-vendita.

L'APQ TAC-3000 sostituisce la necessità diAcquisisci schede, PC industriali e schede grafiche, offrendo una migliore stabilità riducendo i costi di approvvigionamento e post-vendita.

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Parte 1: caratteristiche e vantaggi di APQ TAC-3000

Il TAC-3000, progettato per EDge Computing, utilizza il modulo Nvidia Jetson Series come core e ha le seguenti caratteristiche:

  1. Potente capacità di elaborazione dell'IA: Con un massimo di 100 top di potenza di calcolo, soddisfa le elevate esigenze computazionali di complesse attività di ispezione visiva.
  2. Espandibilità flessibile: Supporta una varietà di interfacce I/O (Gigabit Ethernet, USB 3.0, DIO, RS232/RS485) per una facile connessione a dispositivi e sensori esterni.
  3. Comunicazione wireless: Supporta l'espansione 5G/4G/WiFi per una comunicazione stabile in vari ambienti.
  4. Ingresso ad ampio tensione e design compatto: Supporta l'input DC 12-28V e presenta un design ultra-compatto senza ventola adatto per l'installazione in spazi ristretti.
  5. Applicazioni di apprendimento profondo: Compatibile con Tensorflow, Pytorch e altri quadri di apprendimento profondo, consentendo la distribuzione e la formazione di modelli per una migliore accuratezza dell'ispezione.
  6. Basso consumo di energia e alta efficienza: Il design senza fan, combinato con la piattaforma Jetson, garantisce un basso consumo energetico e prestazioni stabili in ambienti con umidità e calore elevato, riducendo i costi operativi e il consumo di energia.
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Specifiche TAC-3000

Supporta Nvidia® Jetson ™ SO-Dimm Core Board
Controller AI ad alte prestazioni con un massimo di 100 top di potenza di calcolo
Tre porte Gigabit Ethernet, quattro porte USB 3.0
Opzionale DiO a 16 bit, 2 porte COM configurabili RS232/RS485
Supporta l'espansione 5G/4G/WiFi
Ingresso di tensione di larghezza DC 12-28V
Design senza fan e ultra-compatto con un corpo metallico ad alta resistenza
Adatto per l'installazione di desktop o DIN

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Custode di ispezione del tessuto intelligente

Il controller APQ TAC-3000, basato sulla piattaforma Nvidia Jetson, offre un'eccellente potenza di calcolo, stabilità e efficacia in termini di costi. Ha ampie applicazioni nei campi di ispezione visiva AI, come ispezione del tessuto, rilevamento di rottura del filo, rilevamento dei difetti di rivestimento degli elettrodi e altro ancora. APQ continua a fornire soluzioni di calcolo intelligente industriale integrate affidabili per aiutare a far avanzare l'iniziativa "Made in China 2025".


Post Time: agosto 30-2024
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