5. ConclusionsThis paper presents a

5. Conclusions
This paper presents a system that achieves an
automatic, on-line visual inspection of impurities in
produced pulp, adhering to the requirements the of the
UNE-ISO 5350–2 standard. The high speed of the
product (up to 2.7 m/s), the high resolution needed for
defects detection (0.004 mm2 optical resolution that
ensures detection of 0.04 mm2) and the backlighting
requirement (for inner defect detection) have prevented
previous systems from acquiring sharp images
with sufficient dynamic range to realize an effective
processing algorithm for on-line defect detection and
classification.
The presented system is based on the TDI
technology for image acquisition (which significantly
increases the dynamic range of obtained images) and
on an effective parallel processing of the sub-images
(which copes with the image’s local non-uniformity).
The system has been tested in on-line production
versus thoroughly human inspection.
The obtained results present evidence of two main
performance advantages: (a) a more objective
inspection that becomes independent of human errors:
personal shifts, subjective comparison to other
detected defects and human inaccuracy; and (b) a
much more reliable and accurate extrapolation of the
inspected surface to the whole production, due to a
much higher on-line sample rate.
The above conclusions demonstrate that the
InsPulp# system performs a much more reliable
and trustworthy quality control measurement than the
conventional approaches used to date. In fact each
detected impurity no longer needs to be classified into
a size-category, as a more exact sizing of each defect is
now possible with the automatic system, up to its
optical resolution of 0.004 mm2.
References
[1] J. Torniainen, L. So¨derhjelm, G. Youd, Automatic dirt counting
using transmitted light—some results, in: Process and Product
Quality Conference, TAPII Proceedings, 1998.
[2] R.E. Popil, K.C.D. Houston, K.R.Wilson, On-line video sensing
of surface dirt on pulp, in: Process and Product Quality Conference,
TAPII Proceedings, 1994), pp. 51–56.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5. บทสรุปเอกสารนี้นำเสนอระบบที่ประสบความสำเร็จในการตรวจสอบภาพอัตโนมัติ ออนไลน์ของสิ่งสกปรกในผลิตเยื่อกระดาษ ยึดมั่นในความต้องการของการขึ้นชาร์ต-ISO 5350-2 มาตรฐาน ความเร็วสูงผลิตภัณฑ์ (ถึง 2.7 m/s), ความละเอียดสูงที่จำเป็นสำหรับการตรวจหาข้อบกพร่อง (ความละเอียด 0.004 mm2 ที่ใจการตรวจจับ 0.04 mm2) และไฟแบ็คไลท์มีป้องกันความต้องการ (เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องภายใน)ระบบก่อนหน้านี้จากการได้รับภาพที่คมชัดพร้อมช่วงไดนามิกที่พอจะรู้มีประสิทธิภาพอัลกอริทึมการประมวลผลสำหรับการตรวจจับข้อบกพร่องออนไลน์ และการจัดประเภทระบบการนำเสนอตามการ TDIเทคโนโลยีภาพ (ซึ่งมีนัยสำคัญเพิ่มช่วงไดนามิกของภาพที่ได้รับ) และในการประมวลผลแบบขนานมีประสิทธิภาพภาพย่อย(ซึ่ง copes ด้วยภาพของท้องถิ่นไม่ใช่สม่ำเสมอ)ได้รับการทดสอบระบบในการผลิตทางออนไลน์เมื่อเทียบกับการตรวจสอบอย่างละเอียดมนุษย์ได้รับผลปัจจุบันหลักฐานของสองหลักข้อดีของประสิทธิภาพ: (a) มีวัตถุประสงค์เพิ่มเติมตรวจสอบที่เป็นอิสระของมนุษย์ข้อผิดพลาด:ส่วนตัวกะ อัตนัยเปรียบเทียบกันตรวจพบข้อบกพร่องและความไม่ถูกต้องมนุษย์ และ (ข) การคาดการณ์แบบเชื่อถือได้มากขึ้น และถูกต้องของการตรวจสอบพื้นผิวการผลิตทั้งหมด เนื่องจากการอัตราตัวอย่างออนไลน์สูงมากข้อสรุปข้างต้นแสดงให้เห็นว่าการInsPulp # ระบบทำความน่าเชื่อถือมากขึ้นการวัดควบคุมคุณภาพน่าเชื่อถือกว่าและการวิธีทั่วไปที่ใช้ในวัน ในความเป็นจริงแต่ละตรวจพบมลทินไม่ต้องแบ่งออกเป็นขนาดประเภท เป็นการปรับขนาดแต่ละข้อบกพร่องขึ้นตรงคือตอนนี้ไปได้ ด้วยระบบอัตโนมัติ ถึงความละเอียดของออปติคัลของ 0.004 mm2อ้างอิง[1] J. Torniainen, L. การนับสิ่งสกปรกอัตโนมัติ So¨derhjelm, G. โฉมใช้ส่งแสง — บางผล ใน: กระบวนการและผลิตภัณฑ์คุณภาพประชุม คดี TAPII, 1998[2] เมื่อ Popil ฮุสตัน K.C.D., K.R.Wilson ออนไลน์วิดีโอจับของว่านหางจระเข้ ผิวสกปรกใน: กระบวนการและผลิตภัณฑ์คุณภาพประชุมTAPII ดำเนินคดี 1994), pp. 51 – 56

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

5. สรุป
บทความนี้นำเสนอระบบที่ประสบความสำเร็จในการประเมินโดย
อัตโนมัติการตรวจสอบภาพในสายของสิ่งสกปรกใน
การผลิตเยื่อกระดาษที่ผลิต, การยึดมั่นในความต้องการของ
5350-2 มาตรฐาน UNE-ISO ความเร็วสูงของ
สินค้า (ไม่เกิน 2.7 m / s) ที่ความละเอียดสูงที่จำเป็นสำหรับ
ข้อบกพร่องการตรวจสอบ (0.004 mm2 ละเอียดของแสงที่
ทำให้การตรวจจับ 0.04 mm2) และไฟแบ็คไล
ต้องการ (สำหรับการตรวจสอบข้อบกพร่องด้านใน) มีการป้องกัน
ระบบก่อนหน้านี้จากการซื้อ ภาพคมชัด
มีช่วงแบบไดนามิกเพียงพอที่จะตระหนักถึงความมีประสิทธิภาพ
ขั้นตอนวิธีการประมวลผลสำหรับการสายตรวจสอบข้อบกพร่องและ
การจัดหมวดหมู่.
ระบบที่นำเสนอจะขึ้นอยู่กับ TDI
เทคโนโลยีเพื่อการถ่ายภาพ (ซึ่งมีนัยสำคัญ
เพิ่มช่วงไดนามิกของภาพที่ได้รับ) และ
ในการประมวลผลแบบขนานที่มีประสิทธิภาพ ย่อยภาพ
. (ซึ่ง copes กับภาพของท้องถิ่นที่ไม่สม่ำเสมอ)
ระบบได้รับการทดสอบในบนสายการผลิต
เมื่อเทียบกับการตรวจสอบของมนุษย์ได้อย่างทั่วถึง.
ผลที่ได้แสดงหลักฐานของทั้งสองหลัก
ข้อดีประสิทธิภาพ: (ก) เพิ่มเติมวัตถุประสงค์
การตรวจสอบ ที่เป็นอิสระจากข้อผิดพลาดของมนุษย์:
การเปลี่ยนแปลงส่วนบุคคลเปรียบเทียบอัตนัยอื่น ๆ
ข้อบกพร่องที่ตรวจพบและความไม่ถูกต้องของมนุษย์ และ (ข)
การคาดการณ์ความน่าเชื่อถือมากขึ้นและถูกต้องของ
พื้นผิวการตรวจสอบเพื่อการผลิตทั้งเนื่องจาก
อัตราตัวอย่างที่สูงขึ้นมากในบรรทัด.
ข้อสรุปข้างต้นแสดงให้เห็นว่า
InsPulp ระบบ # ดำเนินการมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
วัดและน่าเชื่อถือในการควบคุมคุณภาพ กว่า
วิธีการเดิมที่ใช้ถึงวันที่ ในความเป็นจริงแต่ละ
สิ่งเจือปนที่ตรวจพบไม่จำเป็นต้องแบ่งออกเป็น
ขนาดหมวดหมู่เป็นที่แน่นอนมากขึ้นการปรับขนาดของแต่ละข้อบกพร่องเป็น
ไปได้ด้วยระบบอัตโนมัติถึงของ
ความละเอียดของแสง 0.004 mm2.
อ้างอิง
[1] เจ Torniainen, ลิตรSo¨derhjelmกรัม Youd นับสิ่งสกปรกอัตโนมัติ
โดยใช้แสงส่งผลการค้นหาใน: กระบวนการและสินค้า
การประชุมคุณภาพ TAPII ดำเนินการตามกฎหมายปี 1998
[2] RE Popil, KCD ฮูสตัน, KRWilson On-สายตรวจจับวิดีโอ
ของสิ่งสกปรกบนพื้นผิวของเยื่อกระดาษใน: กระบวนการและการประชุมคุณภาพสินค้า
. TAPII การดำเนินการ, 1994), PP 51-56

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5 . สรุปบทความนี้เสนอระบบที่ใช้เป็นอัตโนมัติ , ภาพการตรวจสอบสิ่งเจือปนในทางออนไลน์เยื่อกระดาษที่ผลิตได้ วิธีการที่ตรงกับความต้องการของune-iso 5350 – 2 มาตรฐาน ความเร็วสูงของผลิตภัณฑ์ ( ถึง 2.7 m / s ) , ความละเอียดสูงที่จำเป็นสำหรับการตรวจจับข้อบกพร่อง ( 0.004 แน่นอลความละเอียดที่ช่วยให้สามารถตรวจจับ 0.04 แน่น ) และเรืองแสงความต้องการ ( สำหรับการตรวจสอบข้อบกพร่องภายใน ) ป้องกันก่อนหน้านี้ จากการรับภาพคมชัดระบบที่มีช่วงแบบไดนามิกที่มีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะตระหนักขั้นตอนวิธีสำหรับการตรวจหาข้อบกพร่องทางออนไลน์การจำแนกประเภทเสนอระบบจะขึ้นอยู่กับ TDIเทคโนโลยีทางภาพ ( ซึ่งได้มาเพิ่มช่วงแบบไดนามิกของภาพได้ ) และบนที่มีประสิทธิภาพในการประมวลผลแบบขนานของภาพย่อย( ซึ่ง copes กับรูปภาพประกอบท้องถิ่น )ระบบได้ถูกทดสอบในการผลิตทางออนไลน์เมื่อเทียบกับการตรวจสอบอย่างละเอียดของมนุษย์ .ผลการทดลองแสดงหลักฐานของทั้งสองหลักข้อดีประสิทธิภาพ : ( ) มีวัตถุประสงค์เพิ่มเติมการตรวจสอบที่เป็นอิสระของข้อผิดพลาดของมนุษย์การเปรียบเทียบกับอื่น ๆบุคคล อัตนัยตรวจพบข้อบกพร่องและความไม่แม่นยำของมนุษย์ ; และ ( B )ความน่าเชื่อถือมากขึ้นและถูกต้อง ทำไมของตรวจสอบพื้นผิวเพื่อการผลิตทั้งหมด เนื่องจากเป็นที่สูงมากออนไลน์อัตราตัวอย่างข้อสรุปข้างต้น แสดงให้เห็นว่าระบบ # inspulp มีประสิทธิภาพมากเชื่อถือได้การวัดและควบคุมคุณภาพเชื่อถือได้กว่าวิธีปกติที่ใช้กัน ในความเป็นจริงแต่ละตรวจพบความไม่บริสุทธิ์ ไม่ต้องแบ่งขนาดประเภท เป็นที่แน่นอนมากขึ้นขนาดของแต่ละข้อบกพร่อง คือตอนนี้ที่เป็นไปได้ด้วยระบบ อัตโนมัติ ขึ้นของความละเอียดของเลนส์น้ำแน่น .อ้างอิง[ 1 ] J . torniainen ฉันจึงตั้ง derhjelm G คุณดินนับแบบอัตโนมัติการใช้แสงในบางผล : กระบวนการและผลิตภัณฑ์การประชุมครั้งที่ tapii 2541 คุณภาพ[ 2 ] r.e. ตำรวจ k.c.d. , ฮูสตัน , k.r.wilson วิดีโอตรวจจับ ในบรรทัดของสิ่งสกปรกบนพื้นผิวเยื่อกระดาษในการประชุม : กระบวนการและคุณภาพของผลิตภัณฑ์tapii รายงานการประชุม , 1994 ) , pp . 51 - 56