板材的超声检测怎么做(基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统)

1. 项目背景

  刨花板生产线由于原料、生产工艺等原因,会有一些产品板面出现颤纹、漏砂、胶斑、胶块、大刨花、粉尘斑、板面划痕和油污等缺陷。表面缺陷会降低板材强度、影响板材外观和二次加工,给企业带来经济损失。

  目前针对刨花板的瑕疵识别工作主要以人工检测为主,缺陷种类繁多和视觉疲劳导致漏检率和误检率较高,极大限制了工厂的生产效率和产品质量。同时,工厂现有刨花板产线质检环节无法积累生产过程数据、无法形成有效数据资产、无法根据生产工况提供科学决策。

  本项目主要针对刨花板进行自动化质检,针对其他板材同样适用,例如纤维板。

2. 项目目标

  本项目实现云边协同:边缘质检装置进行产线的实时监测与智能识别,平台端进行产线异构系统集成。综合提高产线质检数字化与智能化水平,降低人员劳动强度,实现企业的降本增效。

  边缘端刨花板产线质检装置通过相机拍摄刨花板表面,利用AI算法自主学习瑕疵及分类,实现颤纹、漏砂、胶斑、胶块、大刨花、粉尘斑、板面划痕和油污等缺陷的识别分类;工厂后期可以自主增加瑕疵种类;装置在长周期的检测过程中,能够自主学习,不断提高瑕疵的判断能力;装置可以设定参数与配方管理,设定每种瑕疵的排废依据,代替人工对刨花板的瑕疵进行判断。

  平台端的一体化管理系统支持多条刨花板产线进行在线监控与管理,实现瑕疵数据、产线状态数据、硬件状态数据等结构化数据管理、配方管理和图片数据管理。

3. 项目创新

  (1)基于机器视觉及深度学习理论,研发AI瑕疵识别算法,应用至刨花板生产线质检工段,满足高可靠性、高实时性的刨花板板面质检需求。

  (2)基于工业互联网平台的异构设备及系统集成,实现数据接入、处理、分析、决策等流程化应用,支持多条刨花板产线集成,助力企业产线协同管理和产线综合对标。

4. 系统框架

  基于工业互联网的刨花板智能质检一体化系统包括产线质检装置、硬件资源、后台服务、应用接口、应用工具及应用业务。框架如下图:

板材的超声检测怎么做(基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统)(1)

5. 边缘质检装置

  边缘质量装置由相机、光源和控制系统组态等组成,安装在砂光机产线上,以替代人工质检。

  上下板面均通过人眼观察,上板面人眼直接观察,下板面通过照明灯与镜子配合,当板子经过镜子时,人眼通过镜子的反射观察板面底部情况。如下图:

板材的超声检测怎么做(基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统)(2)

  边缘自动化质检装置安装位置示意,如下图:

板材的超声检测怎么做(基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统)(3)

6. 基础工具和质检业务系统

  基础工具包括:数据采集、计算预警、视图组态、设备模型、业务模型、资产模型、算法分析和联动控制。对下主要负责对接设备,实现设备数据采集及数据流程应用管理和数据反向控制,对上主要负责为业务提供实时、可靠的业务需求的数据。

  业务应用包括:刨花板产线管理、参数管理、算法管理、业务报表、数据管理、预警信息和系统管理等模块等。

  全厂板材产线大屏监测,如下图:

板材的超声检测怎么做(基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统)(4)

  模型算法管理,如下图:

板材的超声检测怎么做(基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统)(5)

  模型判断结果的瑕疵数据,如下图:

板材的超声检测怎么做(基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统)(6)

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