消費性產品業

輸送帶檢測

識別並迅速修復運轉中輸送帶的瑕疵

In-Sight D900 從鏈帶底下檢測輸送帶是否有缺陷

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無論是在發貨中心中配送包裝、填充零食包裝,或包裝雞肉部位,輸送帶都會持續遭受不少磨損。許多都是各種不同的金屬編織網、鏈帶和連桿,專門用於冷凍、烘烤、清洗、分類及冷藏等用途。使用頻繁而造成磨損,導致追蹤不良、張力鬆弛或是鏈帶遺失或彎曲。

懸而未決的維修問題會損壞產品,造成廢料和潛在的安全危險,或甚至讓生產線意外停工,導致生產延宕。預防性維修的停機時間極短,有助於讓生產線有效地運轉。

在運作期間持續觀察輸送帶,可以發現目前或潛在的缺陷。在生產線每日停止運轉時,找到和更換有缺陷的組件。

電線、金屬鏈帶、連桿和其他輸送帶組件會出現彎曲、裂縫,還有其他損壞,如此廣泛多樣,完全無法為傳統機器視覺設計程式以全部識別出來。輸送帶經常充滿產品的碎片、碎屑及殘塊,以及其他視覺可見的干擾因子,讓傳統機器視覺即使是已設計程式探測的缺陷也無法可靠識別。

Cognex Deep Learning 會持續不斷地準確檢測運轉中輸送帶的例行工作。缺陷探測工具透過在可接受磨損程度內並能正常運轉的輸送帶圖像組進行訓練,然後無論有何干擾碎片,都能將超出可接受參數的任何磨損或損壞標示出來。

完成缺陷探測後,分類工具能用來改善流程。透過一組可接受與受損輸送帶組件的圖像組進行訓練,學會分類特定類型的損壞或磨損,為使用者提供其所需資訊,識別造成過度磨損或損壞的根源並做出改變,以減少或完全避免再次發生。

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