机器视觉能看穿热量

玻璃纤维，顾名思义，是由极细的玻璃纤维制成的。早在19世纪90年代，实验性玻璃纤维就已经被创造出来，并因其高表面积重量比而被发现非常有用。例如，玻璃纤维块和球拍捕获空气，这是许多类型的隔热的基础。玻璃纤维是通过一个复杂的工艺制造的，熔化的玻璃被挤压成一个小柱，然后纺成一个特定稠度的“网”。自20世纪30年代以来，现代玻璃纤维已经以这种方式大量生产，最常用于建筑隔热和特殊用途的耐热织物。

纺织级玻璃的基本材料是结晶二氧化硅，它没有真正的熔点，但在2000°C(3632°F)左右开始软化。为了降低生产的工作温度，在原料中加入杂质。

玻璃纤维的制造通常采用直接熔融工艺，首先将固体形式的原材料混合在一起，在大约1260°C(2300°F)的温度下熔化。然后，熔融玻璃将被挤压穿过套管(本质上是一个大碗，底部装有一个电加热的金属环形模具，熔融玻璃通过该模具流动)，进入旋转转轮。纺纱机然后形成一个玻璃网的方式非常类似于棉花糖的制作方式。为了保持玻璃的质地，并最终保持玻璃纤维的质量和一致性，保持一定的规格是至关重要的。

控制通过套管的流速和调整熔融玻璃流的宽度决定了玻璃如何挤压成纤维。一家公司使用光电子的22该公司基于以太网的可编程自动化控制器(pac)系列和其他控制产品，作为机器视觉系统的一部分，用于调节熔融、纺丝和大多数其他玻璃纤维制造工艺步骤。

例如，通过套管挤出的玻璃流必须以特定的流速出现，以形成临界截面或直径，这取决于玻璃纤维的最终用途。由于这个原因，当熔融玻璃从套管中出现时，必须监测和严格控制其直径，以将适量的产品送入旋流器。不幸的是，极高的温度使得任何类型的直接物理检查都不可能。在这种情况下，需要一个机器视觉系统来完成这项工作。机器视觉结合了计算机科学、光学、机械工程和工业自动化，使计算机能够看到并根据所看到的采取行动。以同样的方式，人类可以通过视觉检查零件或过程来判断质量和识别缺陷，机器视觉系统使用专门的数码相机和图像处理软件来达到同样的目的。收集到的信息呈现给操作员进行评估和/或输入自动化或过程控制系统。

机器视觉系统包括Opto 22的Snap-PAC-S1控制器和8个以太网就绪控制器Cognexin - sight 5403摄像头，所有特殊安装和封装在一个风冷外壳，因为他们监测熔融玻璃流从衬套到纺纱。将这些摄像机在流上的读数与操作人员设置的流量进行比较。

为了提供非常精确的控制，Snap PAC在不到一秒钟的时间内扫描了所有八个摄像头——比应用程序所需的速度快得多——并获得了非常详细的图像，清楚地显示了熔融玻璃流的宽度。Snap PAC控制器接收相机数据，并能够将流宽测量值转换为以磅/小时为单位的实际流量。通过PID例程(包括在Opto 22的ioControl编程软件中并由其执行)，Snap PAC能够计算并随后控制施加在套管上的热量，以持续达到并保持所需的流量。

Snap-AIMA温度模块还用于监测收集和制备纤维时的玻璃温度。8个康耐视摄像头帮助确定玻璃何时足够热，可以从衬套传递到旋转器。如何?其中一个决定因素是亮度。Opto 22的ioControl编程应用程序被用来创建一个基于图像亮度计算玻璃温度的例程。每台相机都可以捕捉1600 x 1200像素的超高分辨率图像，每秒可达15张，因此可以获得清晰而详细的图像。

作者信息

David Crump是Opto 22的市场传播经理;

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