To main content
Дефектоскопия
На фабрике в Китае успешно внедрена система автоматизированного контроля качества пластиковых деталей.
Разработка использует нейросетевые алгоритмы, обеспечивающие 99% точности выявления дефектов — на 10% выше, чем при ручной проверке. Центральное серверное управление координирует работу всех компонентов роботизированного дефектоскопа, гарантируя стабильность и высокую скорость анализа. Обученная на реальных данных нейросеть автоматически определяет дефекты, исключая человеческий фактор и повышая надежность проверки.
Инновационное решение полностью интегрировано в конвейерный процесс, обеспечивая беспрерывный контроль качества без остановки производственных линий.
Дефектоскопия пластиковых деталей для бытовой техники
Обнаружение отклонений
в цвете материала
Анализ изменения цвета
Определение степени износа
для предотвращения брака
Контроль уровня износа керамической формы
Царапины, отверстия, неровности поверхности
Распознавание 3D-дефектов
Функционал
Дефектоскопия керамической формы
Мы разработали передовой девайс для автоматизированной дефектоскопии керамических пресс-форм, используемых для изготовления латексных изделий в Малайзии. Наше решение использует передовые технологии машинного зрения, обеспечивая максимальную точность и скорость контроля.
Ключевые технологии
Роботизированные приводы
и сканирующие сенсоры
Обеспечивают точное позиционирование деталей и оборудования, исключая ошибки измерений
Система формирования освещения
Минимизирует тени и блики, улучшая качество анализа изображений
Высокоскоростной захват изображений
Массив камер синхронно фиксирует детали
с разных ракурсов, предотвращая потерю данных
Точное позиционирование системы
Калибровка сенсоров относительно объекта, исключение смещений
Глубинные нейросети
Автоматический анализ дефектов, выявление повреждений с высокой точностью
Интеллектуальная детекция дефектов
Автоматическое выделение критических зон на поверхности формы

Бесконтактная дефектоскопия пластиковых канистр

Основные функции
Автоматическое бесконтактное сканирование
Анализ поверхности без физического воздействия
Точная детекция и анализ дефектов
Выявление вмятин, выпуклостей, измерение их глубины, длины и ширины
Графическая визуализация
Полноразмерное изображение с цветовой сегментацией и увеличенными зонами дефектов
Формирование
детализированного отчёта
Генерация детализированных данных для контроля качества
Гибкость и адаптация
Поддержка разных типоразмеров канистр и допуск погрешностей позиционирования
Сравнение с эталоном
Наложение контуров повреждений для точной идентификации
Свяжитесь с нами!
Ваша почта
Ваше имя
Ваш телефон
Дефектоскопия поверхности кабельной продукции
Модуль обнаружения пятен, кратеров, царапин, наплывов и заусенцев на поверхности дефектного фрагмента кабеля
Точность распознавания дефектов до 99%
Автономность устройства - установка оптического дефектоскопа кабельной продукции возможна на действующий конвейер
Ключевые функции
  • Автоматическое распознавание
    компонентов и дефектов
  • Точная фокусировка камер на элементы
    для детального анализа
  • Выявление сложных дефектов,
    трудно поддающихся классификации
  • Создание «карты дефектов» и отчётов с полным перечнем выявленных проблем
  • Интеграция с производственной линией
    и автоматизированная обработка
  • Бережный захват и перемещение гибких деталей без деформации
  • Высокоточное лазерное сканирование и адаптивное позиционирование
  • Независимая от внешнего освещения интеллектуальная подсветка

Бесконтактная дефектоскопия

текстильной продукции

Дефекты лицевой поверхности
  • Искажение узора
  • Перхоть – маленькие белые частицы на поверхности ковров.
  • Пятна – цветные пятна или грязные следы.
  • Неправильная прошивка ворса

Дефекты задней поверхности
  • Швы и неровные края – неправильная прошивка нитей.
  • Пузыри – пузырьки воздуха на поверхности резинового покрытия.
  • Повреждение латекса – повреждения на поверхности резинового покрытия. Обычно вызваны неправильной прошивкой ворса или удалением пузырьков.
  • Пятна
Автоматизированная система диагностики шин
Интеллектуальная система анализирует состояние шин, оценивая остаточную глубину протектора, выявляя значительные боковые повреждения, считывая маркировку для определения года выпуска и распознавая тип протектора, включая наличие шипов.

Результат
  • Повышение точности классификации дефектов до 98%;
  • Снижение времени диагностики в 3 раза;
  • Оптимизация сортировки: автоматическое распределение шин на ремонт или утилизацию.