玻璃纤维飞丝定位检测

Part.01案例背景

山东某玻璃纤维有限公司是一家专注于玻璃纤维生产与研发的企业，拥有的生产线和一支高素质的研发团队。致力于为客户提供、的玻璃纤维产品。产品广泛应用于建筑、交通、电子、航空航天等多个领域。

但是，在玻璃纤维的生产过程中有一个普遍存在的问题——飞丝缺陷，这些断裂的纤维丝不仅破坏了玻璃纤维整体的连续性，还地降低了其强度指标，严重影响了玻璃纤维的外观品质。

Part.02难点痛点

◆生产环境恶劣

玻璃纤维生产现场环境具有高光、高温、高湿特点，尤其是漏板温度高达1200℃，辐射热量高，人工检测难度大且极易对眼睛造成不适。

◆工人劳动强度大

玻璃纤维实行24h*365d*10m不间断生产，车间采用人工巡检，工作时长，劳动强度大，且全部依靠手动录输入，存在误、漏入数据情况，加大后期管理难度。

◆检测实时性差

玻璃纤维生产线有多个炉台位同时生产，工作人员进行来回巡检，不能实时检测每一个炉台位的情况，出现飞丝情况不能及时发现，容易造成不必要的损失。

Part.03解决方案

该检测采用高分辨率工业相机或摄像头对飞丝缺陷位置进行实时数据采集，构建一阶段目标检测算法，基于卷积神经网络，对玻璃纤维生产过程进行图像特征提取。算法能够自动识别并标记出飞丝缺陷的出现位置，并根据预设的阈值进行告警提示，同时生成检测数据，为检测人员及时处理和统计管理提供数据支撑。

Part.04应用效果

本产品在提升检测效率的同时确保缺陷检出准确率，实时监测玻璃纤维的飞丝缺陷的位置，及时发现异常情况并提醒工人处理，有效保障玻纤产品质量。

支持私有化部署，通过RTSP协议读取视频流，能够安全稳定运行在AI边缘盒子、GPU服务器或CPU服务器中，确保检测模型长期稳定运行同时，可提高模型的定位检测能力。