机器视觉纺织品瑕疵自动检测及分类方法
返回列表作者：admin 发布日期： 2020.04.29 浏览：171
长期以来，织物瑕疵检测都由人工视觉完成。这种方法具有许多弊端。首先，它的自动化程度极低，人工验布的速度一般在20米/分。其次，人工视觉检测不是一种客观一致的评价方法，它的检测结果受工人疲惫、紧张等主观因素的影响，因而经常会产生误检和漏检。
织物质量控制是织物生产厂商所面临的 重要也是 基本的问题，其对于降低成本，提高产品的 终质量，进而在国际市场竞争中取得优势 重要。
纺织生产厂对坯布检测的主要目的表现在两个方面：
纺织生产厂对坯布检测的主要目的表现在两个方面：
（1）检测织物中疵点的种类!数量等信息，以实现为织物打分定级；
（2）给出关于疵点的可用信息，进而可使检测者诊断问题的症结所在，并采取合理的解决手段，以减少后续类似问题的再次发生。
据相关研究，人类视觉系统只能检测出大约60％-75％的显著瑕疵。因而使织物在离厂时己存有潜在的质量隐患，其直接导致了缺陷检测的低效率并使生产企业的利润下降，进而降低产品竞争力并 终可能被市场淘汰的结局。而自动织物瑕疵检测系统则为解决上述检测方法的不足提供了一种行之有效的方法。
织物瑕疵机器视觉检测系统包括由线阵CCD、图像采集卡、工业计算机组成的分布式机器视觉系统的硬件结构以及图像处理软件等。
主要技术指标：该检测机可可检测织物中的断经、断纬、粗节、粗经、纬档、松边、起球、污迹、孔洞等疵点，集自动探测、疵点定位、缺陷分类、布边打标、质量评估等多种功能于一体，可针对门幅800~4800mm的织物进行检测，其检测速度与精度达到国际同类产品水平，并且具有使用维护方便，性价比高的优点。
机器视觉系统与传统工艺 大区别在于，采用分布式机器视觉系统和自主研发的检测软件代替人工肉眼检测，可以满足宽幅面、高速度、高精度的检测要求，能够实现检测标准的统一，使得质检工作的效率大幅提高。机器视觉检测系统是产品升级、品质提升的 。
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