Plastik Tokalı Klips Denetimi Yapay Zeka Kullanarak

Durum

Plastik Tokalı Klips Üretiminde Kalite Kontrolü

Moda, giyim ve tekstil endüstrilerinde önemli bileşenler olan plastik tokalı klipsler genellikle enjeksiyon kalıplama yöntemiyle üretilir. Bu süreç, büyük miktarda plastik tokaların üretildiği bir yöntem olup, hammadde, kalıp kalitesi, sıcaklık ve basınç gibi çeşitli faktörlerden etkilenebilir. Bu değişkenler sıklıkla tokalı klipslerde kusurlara yol açar, bu nedenle kalite ve tutarlılığın sağlanabilmesi için doğru denetim ve kusur tespiti yapmak yapay zeka kullanımı ile kritik bir önem taşır.

Zorluk


Plastik Tokalarda Kusur Tespiti

Plastik tokalı klipslerin üretimi sırasında, yağ lekeleri, beyaz lekeler, taşlar ve kalıntılar gibi çeşitli yüzey kusurları ortaya çıkabilir. Bu kusurlar, tokaların kalitesini önemli ölçüde etkileyebilir. Bu sorunlar arasında, yağ lekeleri özellikle tespit edilmesi zor olan kusurlar arasında yer alır çünkü genellikle ince olup geleneksel denetim yöntemleri veya kural tabanlı sistemler ile tespit edilmesi zordur. Bu nedenle, plastik tokaların bütünlüğünü sağlamak için etkili kusur tespiti oldukça önemlidir.

Çözüm

Yapay Zeka Tabanlı Kusur Tespiti

SolVision, plastik tokalı klipslerin denetimi için yapay zeka destekli bir çözüm sunmaktadır. Bu makine görme sistemi, her biri farklı denetim görevlerini üstlenmek için özel olarak tasarlanmış yapay zeka araçları içerir. Gelişmiş derin öğrenme teknolojisini kullanan segmentasyon ve sınıflandırma araçları, gerçek zamanlı olarak çeşitli kusurları, özellikle tespiti zor olan yağ lekelerini tanımlamak için birlikte çalışır. Bu kapsamlı yaklaşım, plastik tokaların kalitesini artırırken, üretim verimliliğini de iyileştirerek kusur tespitinde yüksek doğruluk sağlar.

Plastik Tokalı Klips Kusur Tespiti

Plastic buckle clip with oil stain defect

Yağ Lekesi

Plastic buckle clip with white stain defect

Beyaz Leke

Plastic buckle clip with burrs defect

Çıkıntılar

Plastic buckle clip with burrs defect

Çıkıntılar

Sonuç

Kalite denetim sürecinde doğrulukta önemli artış
Yağ lekeleri gibi ince kusurlar da dahil olmak üzere çeşitli kusurlar başarıyla tespit edildi
Manuel denetim yöntemlerine bağlı hataların azalması, kalite kontrolünü iyileştirdi