Teollisen tablettitietokonetekniikan jatkuvan parantamisen ja VLSI:n (Very Large Scale Integrated Circuit) jatkuvan kehityksen myötä kuvankäsittely- ja kuvantunnistusteknologian jatkuva kypsyys on johtanut suuriin saavutuksiin sekä teoreettisissa että käytännön sovelluksissa. Sitä on myös käytetty laajasti monilla aloilla. Kuva on näön perusta, ja näkö on tärkeä väline ihmisen havainnointiin. Yli puoli vuosisataa kestäneen nopean kehityksen jälkeen automaattisen tunnistuskuvantunnistusteknologiana sitä on käytetty laajalti ilmailu-, sotilas-, kaukokartoitusteknologiassa, biolääketieteessä ja sairaanhoidossa. Terveydenhuolto, teollisuus ja muut alat. Samaan aikaan tiedon supervaltatien, digitaalisen globaalin kylän ja Internetin nopean kehityksen myötä digitaalisista kuvista tulee nopeana ja intuitiivisena tiedonsiirtovälineenä varmasti tärkeä keino saada tietoa ja tunkeutuu vähitellen muihin tieteenaloihin. Tutkimalla ja analysoimalla ruiskuvaluteollisuuden muotinvalvontajärjestelmän työnkulkua, tässä artikkelissa ehdotetaan ratkaisuja digitaalisen kuvan hankintaan, käsittelyyn ja kuvioiden tunnistamiseen sekä muotinvalvontajärjestelmän soveltamiseen muovauskoneessa. Kuvamallintunnistuksessa tavallisia näytekuvia kerätään ensin sallitun virheen asettamiseksi, ja sitten käsittelyssä ja tuotannossa dynaamiset kuvat kerätään dynaamisen videon avulla ja kerätyt kuvat käsitellään mediaanisuodatusalgoritmin mukaisesti hyödyllisten tuotteiden analysoimiseksi. Käytä sitten adaptiivista kynnysarvojen segmentointialgoritmia kuvankäsittelyyn ja lopuksi käytä kuvioiden täsmäämistä vertaillaksesi ja analysoidaksesi asetetun virhearvon mukaan koko automaattisen tunnistusprosessin loppuunsaattamiseksi. Samalla tässä artikkelissa esitellään myös niihin liittyvät kuvanoton, kuvankäsittelyn ja kuvantunnistuksen periaatteet ja tekniikat. Laitteiston suunnittelussa I/O-piirilevyyn lisättiin resistanssielementti, kun otetaan huomioon piirisignaalin vaimennus, joka johtuu paikan päällä olevan ympäristön keskinäisistä häiriöistä. Samanaikaisesti piiriin lisättiin virtavahvistin, joka ohjaa paremmin releen kytkentätoimintoa. Releen käyttövoiman parantamiseksi laitteisto voi toimia vakaasti. Lopuksi ehdotetaan, kuinka DELPHIä käytetään muotinvalvontajärjestelmän ohjelmistojen ja laitteistojen kehittämiseen ja suunnitteluun. Testi osoittaa, että muotinvalvontajärjestelmä ei voi vain parantaa valmistettujen tuotteiden laatua, vaan myös parantaa ruiskuvalukoneen käyttöastetta, pidentää muotin käyttöikää ja vähentää muotin huollon ja korjauksen kustannuksia. on vähentynyt ja yritysmarkkinoiden kilpailukyky on parantunut.
Teolliset tablettitietokonejärjestelmävaatimukset: Muotin valvonta- ja suojaustavoitteen saavuttamiseksi ruiskuvalukoneeseen on asennettava teollisuuskamera, joka ottaa kuvia ruiskuvalukoneen toiminnan aikana reaaliajassa ja lähettää ne visioon ohjelmisto analysointia ja käsittelyä varten ja sitten nopeasti palautetta ruiskuvalukoneen signaaliohjaimelle. Koska tehtaan ruiskuvalukone on yleensä täysautomaattinen 7*24 jatkuvaa ja keskeytymätöntä tuotantoa, ruiskuvalukone liikkuu erittäin nopeasti, ja on varmistettava, että kuva voidaan analysoida ja käsitellä vakaasti ja nopeasti sekä käsittelytulos voidaan nopeasti palauttaa ruiskuvalukoneen signaaliohjaimeen. Jos havaitaan poikkeavuuksia, siihen on reagoitava välittömästi ennen kuin ruiskupuristuskone lukitsee muotin ja katkaisee muotin kiinnityssignaalin muotin turvallisuuden varmistamiseksi. Samaan aikaan monien tehtaiden tuotantopajoilla on ongelmia, kuten suuri pöly, epävakaa jännite, korkeat sähkömagneettiset häiriöt, korkea paikallinen ympäristön lämpötila, monet ja monimutkaiset linjat, ja jotkin tehtaat ovat suhteellisen kosteita ja ympäristö on suhteellisen ankara. Tällaisissa olosuhteissa teollisten tablettitietokoneiden on toimittava jatkuvasti ja vakaasti pitkään. Teollisuustietokoneiden komponenteille, piirisuunnittelulle ja kuoren suojaussuunnittelulle asetetaan korkeat vaatimukset. Muuten ongelmia ilmenee helposti tietyn ajan kuluttua.
