Detektor Kekurangan Diaper: Spesifikasi & - Testing Principles

Detektor Kekurangan Diaper adalah perangkat pengendali kualitas terbaik yang direncanakan untuk mengidentifikasi partikel asing, kontaminan, atau cacat dalam bahan diaper seperti inti menyerap, lembaran atas, dan lembaran belakang. Dengan memanfaatkan teknologi pemandangan gambar dan pemisahan optik, itu memastikan keselamatan produk dan persyaratan standar higiene. Ideal untuk pembuat popok dan penyedia produk sanitar, peralatan ini mengurangi risiko pengingat dan meningkatkan kepercayaan konsumen dengan mendeteksi ketidaksempurnaan seperti serat, fragmen plastik, atau sisa kimia.

Standard Teraplikasi:

• ASTM F2388: Standard Test Method for Contamination in Absorbent Hygiene Products.
• ISO 13628-7: Petroleum and Natural Gas Industries—Detection of Foreign Matter in Disposable Hygiene Products.
• GB/T 30133: Chinese National Standard for Diaper Quality Inspection.
• EDANA 40.0-95: European Guideline for Contaminant Detection in Baby Care Products.

Parameter utama[UNK](Tabel 1):

Prinsip kerja:
Detektor menggunakan kamera resolusi tinggi yang dipasang di atas dan di bawah jaringan materi popok. Sementara produk bergerak sepanjang garis produksi, kamera menangkap gambar di bawah UV dan cahaya yang terlihat untuk menekankan kontras antara bahan dasar dan kontaminan. Algoritma pembelajaran mesin menganalisis gambar dalam waktu nyata, menandai anomali yang melebihi ukuran atau ambang bentuk terdefinisi. Sistem penolakan pneumatik secara otomatis mengeluarkan unit cacat dari garis.

Prinsip Ujian:
Proses deteksi melibatkan:

1. Pencerahan: Pencahayaan dual mode (UV untuk kontaminan fluoressen, cahaya putih untuk sampah terlihat) meningkatkan visibilitas cacat.
2. Acquisition Gambar: Line-scan kamera menangkap 100% dari permukaan materi pada 60 bingkai per detik.
3. Analisi Algoritma:

• Angkat: Pixel dengan deviasi intensitas > 5% dari dasar dasar ditandai.
• Penapis Morfologi: Menghapus suara (contohnya, tekstur tekstil) untuk mengisolasi kesalahan sejati.
• Klasifikasi: Model belajar mendalam kategorisasi cacat mengikut tipe (contohnya,[UNK]Dfiber=0.1–2[UNK]mm2,[UNK]Dplastic>2[UNK]mm2).

Applications:

• Inspeksi Material Raw: Screening incoming rolls of non-woven fabric, SAP, or elastic threads.
• Kontrol Kualitas Dalam Garis: Mengeteksi kontaminan selama pemasangan popok (contohnya, titik lem, elastik patah).
• Audit Produk Akhir: Memastikan paket retail-siap memenuhi toleransi nol-defect.

Dengan mengintegrasi detektor ini ke aliran kerja produksi, para pembuat mencapai sampai 99,9% output tanpa cacat, menyesuaikan dengan peraturan keselamatan global dan mengurangi resiko tanggung jawab.