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​经编织物表面瑕疵检测系统

2024-10-25 0

经编织物表面瑕疵检测系统是利用机器视觉技术来自动化检测纺织品表面缺陷的一种系统。这些系统能够提高检测的效率和准确性,同时减少人工检测的成本和主观性。以下是一些关键点和应用案例:

  1. 系统组成:经编织物表面瑕疵检测系统通常由数字摄像机、大容量存储器、计算机及输出设备等四部分组成。这些系统能够在织机上对织物疵点进行在线检测和分类,并及时发出信号,帮助操作人员处理故障。

  2. 检测类型:系统能够检测包括坯布、成品布、床单、服装面料、染色布、装饰布、工业用布、轮胎帘子布、劳动布等各类织物的表面缺陷。常见的织物瑕疵包括经向疵点、纬向疵点、区域类疵点和离散类疵点,如断经、粗经、油污、小毛球等。

  3. 技术应用:在实际应用中,例如福建省晋江市华宇织造有限公司开发的“面向经编智能化生产的机器视觉在线检测关键技术及产业化”项目,利用红外激光和LED光源辅助整经断纱快速检测系统设计方法,研发纱线运动快速跟踪算法及断纱智能判断算法,实现了高灵敏度的整经断纱自停检测。

  4. 算法研究:研究者们开发了基于机器视觉的织物瑕疵检测算法,如使用Gabor滤波器和HOG特征提取相结合实现织物图像的疵点检测算法。这些算法在实验测试中显示出了有效性,并且能够满足织布速度在3m/min以下的检测实时性要求。

  5. 深度学习应用:深度学习技术也被应用于经编织物表面瑕疵检测中,例如使用YOLO(你只看一次)神经网络进行快速检测,以及利用深度学习的方式对检测到的缺陷位置进行再次检测,以提升算法的鲁棒性。

  6. 系统特点:经编织物表面瑕疵检测系统的主要特点包括能够完全代替人工检测,快速反应时间以最小化疵点长度,能够在恶劣环境下长时间工作,非接触式监控,以及高信息化程度的操作。

  7. 实际效益:这些系统能够最大限度地减少疵点对织物质量造成的损害,并尽可能保证生产效率、提高织造、检测工序的自动化程度。例如,香港理工大学研发的人工智能布料瑕疵检测系统能够实现超过90%的准确率,并提供高达每分钟六十米的高速检测。

综上所述,经编织物表面瑕疵检测系统通过结合先进的图像处理算法和机器视觉技术,为纺织行业提供了一种高效、自动化的检测解决方案。