Windel Unreinheit Detektor: Spezifikationen & amp; Prüfprinzipien

Der Windelreinheitsdetektor ist ein hochmodernes Qualitätskontrollgerät, das entwickelt wurde, um Fremdpartikel, Verunreinigungen oder Mängel in Windelmaterialien wie absorbierenden Kernen, Oberblättern und Rückblättern zu identifizieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Bildgebungs- und optischer Sortiertechnologien gewährleistet es die Produktsicherheit und die Einhaltung von Hygienenstandards. Ideal für Windelhersteller und Sanitärlieferanten minimiert diese Ausrüstung Rückrufrisiken und stärkt das Vertrauen der Verbraucher, indem sie Mängel wie Fasern, Kunststofffragmente oder chemische Rückstände erkennt.

Anwendbare Normen:

• nach ASTM F2388Standardprüfmethode zur Kontamination in absorbierenden Hygieneprodukten.
• nach ISO 13628-7Erdöl- und Erdgasindustrie - Detektion von Fremdstoffen in Einweghygieneprodukten.
• GB/T 30133 : Chinesischer Nationaler Standard für die Qualitätsprüfung von Windeln.
• EDANA 40,0-95Europäische Richtlinie zur Detektion von Kontaminanten in Babypflegeprodukten.

Hauptparameter (Table 1):

Arbeitsprinzip:
Der Detektor verwendet hochauflösende Kameras, die über und unter der Windelmaterialbahn montiert sind. Während das Produkt sich entlang der Produktionslinie bewegt, erfassen die Kameras Bilder unter UV- und sichtbarem Licht, um Kontraste zwischen dem Grundmaterial und den Schadstoffen hervorzuheben. Machine Learning-Algorithmen analysieren die Bilder in Echtzeit und markieren Anomalien, die vordefinierte Größe- oder Formschwellen überschreiten. Ein pneumatisches Abwehrsystem stößt defekte Einheiten automatisch aus der Leitung.

Prüfprinzip:
Der Erkennungsprozess umfasst:

1. BeleuchtungDual-Mode-Beleuchtung (UV für fluoreszierende Schadstoffe, weißes Licht für sichtbare Abfälle) verbessert die Sichtbarkeit von Defekten.
2. BilderfassungLine-Scan-Kameras erfassen 100% der Materialoberfläche mit 60 Bildern pro Sekunde.
3. Algorithmus-Analyse:

• SchwellenwertePixel mit Intensitätsabweichungen > 5% vom Ausgangswert sind markiert.
• Morphologie FilternEntfernt Geräusche (z.B. Textur), um echte Mängel zu isolieren.
• KlassifizierungDeep Learning-Modelle kategorisieren Mängel nach Typ (z.B. Dfiber=0,1–2 mm2, Dplastic>2 mm2).

Anwendungen:

• Rohstoffprüfung: Sieben eingehender Rollen aus Vliesstoff, SAP oder elastischen Fäden.
• In-Line QualitätskontrolleErkennung von Verunreinigungen während der Windelmontage (z.B. Klebstoffflecken, gebrochene Elastike).
• Endprodukt-AuditGewährleistung, dass Einzelhandelsfertige Verpackungen fehlerfreie Toleranzen erfüllen.

Durch die Integration dieses Detektors in Produktions-Workflows erreichen Hersteller eine fehlerfreie Leistung von bis zu 99,9%, die sich an die globalen Sicherheitsvorschriften anpasst und die Haftungsrisiken reduziert.