In passato, i tradizionali controlli di qualità dei tessuti nell'industria tessile venivano eseguiti principalmente manualmente, il che comportava un'elevata intensità di lavoro, una bassa efficienza e un'accuratezza incoerente. Anche i lavoratori più esperti, dopo oltre 20 minuti di lavoro continuo, riscontravano un calo della loro capacità di identificare i difetti dei tessuti.
Per risolvere questo problema, i fornitori di soluzioni visive hanno sfruttato la tecnologia avanzata degli algoritmi visivi basati sull'intelligenza artificiale per sviluppare macchine intelligenti per l'ispezione dei tessuti, in grado di sostituire gli operai specializzati. 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 buchi, macchie, nodi di filato e altro ancora, con un tasso di rilevamento dei difetti del tessuto fino al 90%. L'utilizzo di macchine intelligenti per l'ispezione dei tessuti riduce significativamente i costi operativi per le aziende.
La maggior parte delle macchine intelligenti per l'ispezione dei tessuti presenti sul mercato utilizza configurazioni tradizionali, tra cui PC industriali, schede grafiche e schede di acquisizione. Tuttavia, nelle aziende tessili, l'aria umida causata dall'inumidimento del tessuto con acqua e la presenza di lanugine galleggiante possono facilmente causare corrosione e cortocircuiti nei tradizionali PC industriali e nelle schede grafiche, con conseguenti perdite economiche e costi di assistenza post-vendita elevati.
L'APQ TAC-3000 sostituisce la necessità dischede di acquisizione, PC industriali e schede grafiche, offrendo maggiore stabilità e riducendo al contempo i costi di approvvigionamento e post-vendita.
Parte 1: Caratteristiche e vantaggi dell'APQ TAC-3000
Il TAC-3000, progettato per l'edge computing, utilizza il modulo della serie NVIDIA Jetson come core e presenta le seguenti caratteristiche:
- Potente capacità di calcolo dell'intelligenza artificiale: Con una potenza di calcolo fino a 100 TOPS, soddisfa le elevate esigenze di calcolo di complesse attività di ispezione visiva.
- 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.
- Comunicazione senza fili: Supporta l'espansione 5G/4G/WiFi per una comunicazione stabile in vari ambienti.
- Ampio ingresso di tensione e design compatto: Supporta l'ingresso CC 12-28 V e presenta un design ultracompatto e senza ventola, adatto all'installazione in spazi ristretti.
- Applicazioni di apprendimento profondo: Compatibile con TensorFlow, PyTorch e altri framework di deep learning, consente l'implementazione e l'addestramento di modelli per una maggiore precisione di ispezione.
- Basso consumo energetico e alta efficienza: Il design senza ventola, abbinato alla piattaforma Jetson, garantisce bassi consumi energetici e prestazioni stabili in ambienti con umidità e calore elevati, riducendo i costi operativi e il consumo energetico.
Specifiche TAC-3000
Supporta la scheda madre NVIDIA® Jetson™ SO-DIMM
Controller AI ad alte prestazioni con potenza di calcolo fino a 100 TOPS
Tre porte Gigabit Ethernet, quattro porte USB 3.0
DIO a 16 bit opzionale, 2 porte COM configurabili RS232/RS485
Supporta l'espansione 5G/4G/WiFi
Ingresso di tensione ampia DC 12-28V
Design ultracompatto e senza ventola con corpo in metallo ad alta resistenza
Adatto per installazione su scrivania o DIN
Valigetta per l'ispezione intelligente dei tessuti
Il controller APQ TAC-3000, basato sulla piattaforma NVIDIA Jetson, offre un'eccellente potenza di calcolo, stabilità e convenienza. Trova ampie applicazioni nei campi dell'ispezione visiva basata sull'intelligenza artificiale, come l'ispezione dei tessuti, il rilevamento della rottura del filato, il rilevamento dei difetti di rivestimento degli elettrodi e altro ancora. APQ continua a fornire soluzioni di elaborazione intelligente industriale integrate e affidabili per contribuire al progresso dell'iniziativa "Made in China 2025".
Data di pubblicazione: 30-08-2024