Technische Definition
Das Lederoberflächen-Defekterkennungssystem ist ein industrielles Bildverarbeitungssystem, das für die automatisierte Qualitätskontrolle in der Lederherstellung entwickelt wurde. Es scannt Lederhäute und Fertigprodukte mit hochauflösenden Kameras und maschinellen Lernalgorithmen auf Oberflächendefekte. Das System identifiziert Unvollkommenheiten wie Narben, Kratzer, Farbabweichungen und Kornunregelmäßigkeiten und integriert sich in Produktionslinien, um Echtzeit-Qualitätsbewertung und Sortierentscheidungen zu ermöglichen. Dies reduziert manuelle Inspektionsarbeit und verbessert die Konsistenz bei der Ledereinstufung.
Das System ist auf einem Aluminiumrahmen aufgebaut, mit optischen Glaslinsen, Kupferdraht, Stahlmontagehalterungen und Silikondichtungen. Es unterstützt Inspektionsbreiten von 1600 bis 3200 mm, erkennt Defekte ab einer Größe von 0,1 bis 1,0 mm² und arbeitet in einem Temperaturbereich von 10 bis 40 °C. Die Leistungsaufnahme beträgt 2,5 bis 5,0 kW, und das System kann Linien Geschwindigkeiten von 10 bis 60 m/min verarbeiten, während es eine Erkennungsgenauigkeit von mindestens 99 % für Defekte größer als die Empfindlichkeitsschwelle aufrechterhält, mit einer Falsch-Positiv-Rate von höchstens 1 %. Es arbeitet mit einer Drehstromversorgung von 380 V AC (±10 %, 50/60 Hz) gemäß IEC 60038, bei nicht kondensierender Luftfeuchtigkeit von 20 bis 80 % relativer Luftfeuchtigkeit und bietet einen Schutzgrad von IP54 bis IP65 gemäß IEC 60529. Die Kameraauflösung reicht von 5 bis 12 Megapixeln pro Kamera, abhängig von der Breite, und das Maschinengewicht liegt zwischen 1500 und 3000 kg. Das System kann mindestens 10 Defekttypen klassifizieren, einschließlich Kratzer, Löcher und Korndefekte.
Alle aufgeführten Parameter sind Referenzbereiche, die für das spezifische Modell und die Anwendung bestätigt werden müssen. Verifizieren Sie modellspezifische Werte und Normen mit dem rechtlichen Hersteller oder Lieferanten vor dem Kauf.
Funktionsprinzip
Hochauflösende Kameras erfassen Bilder der Lederoberfläche, während das Material den Inspektionsbereich durchläuft. Die Bilder werden von Computer-Vision-Algorithmen verarbeitet, die Defekte basierend auf trainierten Modellen erkennen und klassifizieren. Das System löst dann Sortiermechanismen aus, um defekte Stücke von akzeptablen zu trennen. Das Funktionsprinzip beruht auf konsistenter Beleuchtung und Kamerakalibrierung, um eine genaue Erkennung zu gewährleisten.
