基于機器視覺實現(xiàn)織物疵點自動檢測

時間：2017-12-27

作者：西安獲德圖像技術(shù)有限公司

詞條
詞條說明
使用深度學習實現(xiàn)工業(yè)異常檢測
工業(yè)缺陷可視為工業(yè)產(chǎn)品的外觀 “異?！保虼擞胁糠止I(yè)缺陷檢測方法采用了異常檢測的思路。然而異常檢測的定義與工業(yè)缺陷檢測是有所區(qū)別的。具體而言，異常檢測的概念較加廣泛與抽象, 其中圖像異常檢測主要關(guān)注輸入圖像是否為異常實例，而工業(yè)缺陷檢測較關(guān)注像素層面的檢出任務。在像素層面上，異常與正常模式的差別較加細微，檢測難度也大幅增加，因此直接使用異常檢測方法難以滿足工業(yè)缺陷檢測的任務需求。近年來, 深度學
智能制造助力復材企業(yè)持續(xù)（綠色）生產(chǎn)
緩解人員流動難、勞動力供給不足的“痛點”，較直接的“解藥”就是機器換人，實現(xiàn)無人或少人化，這正是智能制造的優(yōu)勢之一。日前，制造業(yè)企業(yè)面臨了復工復產(chǎn)的諸多壓力，傳統(tǒng)制造業(yè)復工人數(shù)不足、有效生產(chǎn)時間縮減、產(chǎn)能壓縮等多重難題。西安獲德在產(chǎn)品質(zhì)量檢驗方面，利用人工智能、智能制造等新技術(shù)，減少企業(yè)人員依賴，避免了勞動密集型的傳統(tǒng)作業(yè)方式，確保了在防疫安全的基礎(chǔ)上，工廠多項重點裝備任務正常并科學的有序推進
玻璃纖維經(jīng)編機繞輥斷紗檢測解決方案
在玻璃纖維產(chǎn)品生產(chǎn)中，含有短切紗的多軸向產(chǎn)品經(jīng)常會發(fā)生紗線未切斷而纏繞在輥子上的現(xiàn)象，造成短切紗分布不均勻，影響產(chǎn)品質(zhì)量，因此需要在發(fā)生未切斷而產(chǎn)生紗線繞輥時及時停機，人工將纏繞在輥子上的紗線去掉。西安獲德經(jīng)編機繞輥及斷紗自停檢測系統(tǒng)采用機器視覺技術(shù)實時在線進行圖像分析，采集、識別缺陷圖像，發(fā)現(xiàn)紗線繞輥及紗線斷裂自動停車報警。檢測對象： a、經(jīng)編機紗線切刀輥子。 b、進入經(jīng)編機切刀輥子前紗線
織物疵點在線檢測將引發(fā)玻纖行業(yè)視覺革命
??隨著紡織行業(yè)市場競爭愈發(fā)激烈，客戶對產(chǎn)品的質(zhì)量要求愈發(fā)苛刻，織物疵點的存在會使產(chǎn)品的價格降低45%～65%。因此，減少織物疵點是提高產(chǎn)品質(zhì)量的首要任務。 ??受產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的限制，目前大部分紡織企業(yè)仍采用傳統(tǒng)人工檢測的方法來把控織物質(zhì)量，耗時費力且存在視覺疲勞等問題。隨著機器視覺技術(shù)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)將基于機器視覺的疵點自動檢測技術(shù)引入到生產(chǎn)中去。 ??織物疵點自動檢測系統(tǒng)能夠解決人工檢測