基于機器視覺的紡織品瑕疵自動檢測及分類方法

時間：2019-07-02作者：西安獲德圖像技術(shù)有限公司瀏覽：92

    復(fù)合材料玻璃纖維屬于產(chǎn)業(yè)用紡織品，在**，汽車，造船等行業(yè)廣泛應(yīng)用。我國的玻璃纖維產(chǎn)量站到**的75%以上。但由于該行業(yè)在我國起步較晚，設(shè)備自動化程度不高，產(chǎn)品質(zhì)量難以控制，產(chǎn)品以中低端為主。企業(yè)迫切需要采用機器實現(xiàn)自動化檢測，替代人工，保證產(chǎn)品質(zhì)量。
    西安獲德是國內(nèi)率先成功將機器視覺技術(shù)引入玻璃纖維產(chǎn)品質(zhì)量檢測的公司，該技術(shù)對于整個國內(nèi)的玻璃纖維產(chǎn)品質(zhì)量控制將是革命性的。目前該公司針對玻璃纖維產(chǎn)品外觀檢測的設(shè)備達到10余種，涵蓋了幾乎所有的玻璃纖維產(chǎn)品質(zhì)量檢測設(shè)備，在玻纖行業(yè)視覺檢測設(shè)備市場占有率在80%以上。
    本項目通過轉(zhuǎn)化西安工程大學(xué)發(fā)明**《基于模式識別和圖像處理的紡織品瑕疵自動檢測及分類方法》的相關(guān)技術(shù)，通過技術(shù)研發(fā)合作及工業(yè)生產(chǎn)線上的反復(fù)實驗，將這項技術(shù)應(yīng)用與玻璃纖維織物生產(chǎn)中的質(zhì)量檢驗環(huán)節(jié)，徹底解決玻纖生產(chǎn)人工檢測質(zhì)量低的難題。
關(guān)鍵技術(shù)：
    建立有效的玻璃纖維產(chǎn)品疵點紋理圖像預(yù)處理方法西安獲德將該方法應(yīng)用于玻璃纖維圖像增強方面能使圖像邊緣明顯**、紋理較加清晰和非線性保留圖像平滑區(qū)域細節(jié)信息。
基于深度學(xué)習(xí)的疵點分類方法
    玻璃纖維產(chǎn)品多樣化，檢測需求各不相同，根據(jù)各種玻璃纖維產(chǎn)品的紋理特征，采用模式識別的較新方法深度學(xué)習(xí)方法，對各種產(chǎn)品的缺陷不斷收集，不斷學(xué)習(xí)，形成良好的分類模型，對檢測到的缺陷進行正確分類，并對玻璃纖維產(chǎn)品質(zhì)量進行客觀評價。
工業(yè)環(huán)境下機器視覺系統(tǒng)的架構(gòu)
    搭建高速的圖像處理平臺，以滿足高速的生產(chǎn)線在線檢測。解決工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境差，系統(tǒng)穩(wěn)定性不好的問題。紡織廠的環(huán)境一般是高溫，高濕，并且灰塵較多，但工業(yè)環(huán)境下的檢測要求是24小時，365天不間斷的工作。因此西安獲德經(jīng)過長期調(diào)研及現(xiàn)場經(jīng)驗，研發(fā)了能夠滿足紡織行業(yè)環(huán)境下的機器視覺檢測硬件系統(tǒng)。
創(chuàng)新點：
提出了基于Gabor -Gauss方法、背景分析法、多尺度小波方法作為聯(lián)合疵點檢測的方法庫對纖維布表面進行疵點檢測
    采用改進型的Gabor 濾波器組對織物的疵點進行檢測，利用其對方向和尺度可調(diào)的特性，得到濾波器較優(yōu)化的參數(shù)。在正常紋理圖片的較優(yōu)濾波基礎(chǔ)上，進行高斯平滑，確定出正?？椢飯D像的兩個閾值門限，進而得到織物的二值圖像，實現(xiàn)疵點檢測。
西安獲德首將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精髓深度學(xué)習(xí)引入玻璃纖維產(chǎn)品缺陷分類
    采用深度度學(xué)習(xí)訓(xùn)練軟件框架Caffe/2+PyTorch對收集到的幾十萬種玻璃纖維織物疵點進行學(xué)習(xí)，優(yōu)化參數(shù)，對各類缺陷分類正確率達到92%以上。 
    采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具備自主學(xué)習(xí)能力，通過在實際生產(chǎn)過程種不斷積累的外觀缺陷數(shù)據(jù)，不斷提高算法識別精度。建立有效的外觀缺陷數(shù)據(jù)庫。
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西安獲德圖像技術(shù)有限公司專注于疵點檢測,表面檢測,缺陷檢測等

• 詞條

  詞條說明

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