En el pasado, las inspecciones tradicionales de calidad de la tela en la industria textil se llevaron a cabo principalmente manualmente, lo que condujo a una alta intensidad laboral, baja eficiencia y precisión inconsistente. Incluso los trabajadores altamente experimentados, después de más de 20 minutos de trabajo continuo, experimentan una disminución en su capacidad para identificar defectos de tela.
Para abordar este problema, los proveedores de soluciones visuales han utilizado la tecnología de algoritmo visual de IA avanzada para desarrollar máquinas de inspección de telas inteligentes para reemplazar a los trabajadores calificados. Estas máquinas pueden inspeccionar telas a velocidades de 45-60 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 de tela de hasta 90%. El uso de máquinas de inspección de telas inteligentes reduce significativamente los costos operativos para las empresas.
La mayoría de las máquinas de inspección de telas inteligentes en el mercado utilizan configuraciones tradicionales, incluidas PC industriales, tarjetas gráficas y tarjetas de captura. Sin embargo, en las fábricas textiles, el aire húmedo causado por la tela humectante con agua y la presencia de pelusa flotante puede causar fácilmente corrosión y cortes cortos en las PC industriales tradicionales y las tarjetas gráficas, lo que resulta en pérdidas económicas y altos costos posteriores a la venta.
El APQ TAC-3000 reemplaza la necesidad deCapturar tarjetas, PC industriales y tarjetas gráficas, ofreciendo una mejor estabilidad al tiempo que reduce la adquisición y los costos posteriores a la venta.
Parte 1: Características y ventajas de APQ TAC-3000
El TAC-3000, diseñado para la computación de borde, utiliza el módulo de la serie Nvidia Jetson como su núcleo y tiene las siguientes características:
- Potente capacidad de computación ai: Con hasta 100 tops de potencia informática, cumple con las altas demandas computacionales de tareas complejas de inspección visual.
- Capacidad de expansión flexible: Admite una variedad de interfaces de E/S (Gigabit Ethernet, USB 3.0, DIO, RS232/RS485) para una fácil conexión con dispositivos y sensores externos.
- Comunicación inalámbrica: Admite la expansión 5G/4G/WiFi para la comunicación estable en varios entornos.
- Entrada de voltaje ancho y diseño compacto: Admite la entrada DC 12-28V y presenta un diseño ultra compacto sin ventilador adecuado para la instalación en espacios ajustados.
- Aplicaciones de aprendizaje profundo: Compatible con TensorFlow, Pytorch y otros marcos de aprendizaje profundo, lo que permite el despliegue y la 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 entornos con humedad y alto calor, reduciendo los costos operativos y el consumo de energía.
Especificaciones TAC-3000
Admite NVIDIA® Jetson ™ SO-DIMM Core Board
Controlador AI de alto rendimiento con hasta 100 tops de potencia informática
Tres puertos Gigabit Ethernet, cuatro puertos USB 3.0
DIO opcional de 16 bits, 2 puertos COM configurables RS232/RS485
Admite la expansión 5G/4G/WiFi
Entrada de voltaje de ancho de 12-28V de 12-28V
Diseño ultra compacto sin ventilador con un cuerpo de metal de alta resistencia
Adecuado para instalación de escritorio o DIN
Caso de inspección de telas inteligentes
El controlador APQ TAC-3000, basado en la plataforma NVIDIA Jetson, ofrece una excelente potencia informática, estabilidad y rentabilidad. Tiene aplicaciones amplias en campos de inspección visual de IA, como inspección de telas, detección de ruptura de hilo, detección de defectos de recubrimiento de electrodos y más. APQ continúa proporcionando soluciones de computación inteligente industrial integradas confiables para ayudar a avanzar en la iniciativa "Made in China 2025".
Tiempo de publicación: agosto-30-2024