SolVisionTrường hợp ứng dụng
Phát hiện Lỗi Gioăng Kim Loại Sử Dụng AI
Khách Hàng
Khách hàng là một nhà sản xuất CNC chuyên nghiệp, chuyên sản xuất các linh kiện kim loại chất lượng cao, bao gồm trục động cơ và các bộ phận phần cứng quan trọng khác. Cam kết về độ chính xác và chất lượng của họ phù hợp với nhu cầu phát hiện lỗi hiệu quả trong các gioăng kim loại.
Trường Hợp
Chức Năng Quan Trọng Của Gioăng Kim Loại Trong Cơ Khí
Gioăng kim loại đóng vai trò quan trọng trong các thiết bị cơ khí và cấu trúc kỹ thuật. Chúng cung cấp các chức năng quan trọng như niêm phong, hỗ trợ và đệm, đảm bảo rằng các bộ phận không bị hư hại do tiếp xúc gần. Bằng cách giảm ma sát giữa các bộ phận kim loại, gioăng giúp kéo dài tuổi thọ của thiết bị. Ngoài ra, chúng ngăn ngừa sự rò rỉ của chất lỏng, khí và các chất khác, từ đó củng cố hiệu suất và an toàn tổng thể của sản phẩm. Do vai trò quan trọng của chúng, việc phát hiện lỗi gioăng là cần thiết để duy trì tính toàn vẹn và độ tin cậy của sản phẩm.
Thách Thức
Phát Hiện Lỗi Hiệu Quả Cho Gioăng Kim Loại
Gioăng kim loại là các bộ phận quan trọng phải hoạt động hoàn hảo; ngay cả những lỗi nhỏ của gioăng—như vết lõm, vết nứt hoặc biến dạng—cũng có thể làm giảm khả năng niêm phong, dẫn đến rò rỉ và giảm an toàn sản phẩm. Những lỗi này cũng có thể làm gián đoạn sự phân phối áp suất, dẫn đến căng thẳng tập trung trên các bu lông và bề mặt tiếp xúc, có thể làm giảm độ ổn định và tăng tốc độ mài mòn. Do đó, phát hiện lỗi chính xác là rất quan trọng. Tuy nhiên, kích thước nhỏ và bề mặt phức tạp của gioăng kim loại khiến việc nhận diện các lỗi hoặc bất thường của gioăng trở nên khó khăn. Các phương pháp kiểm tra truyền thống thường không đủ hiệu quả, tạo ra những thách thức lớn đối với các nhà sản xuất gioăng trong việc đảm bảo chất lượng sản phẩm.
Giải Pháp
Cải Thiện Phát Hiện Lỗi Với SolVision
Hệ thống kiểm tra hình ảnh AI SolVision xuất sắc trong việc phát hiện lỗi gioăng, bao gồm các vết burr, vết lõm và bất thường bề mặt trên gioăng kim loại. Với khả năng hoạt động hiệu quả chỉ với một vài mẫu hình ảnh, SolVision sử dụng học sâu để cung cấp phát hiện lỗi chính xác. Thêm vào đó, nó tối ưu hóa quá trình phân loại gioăng trong các cuộc kiểm tra, giảm thời gian kiểm tra đáng kể và nâng cao năng suất sản phẩm.