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基于机械视觉的纺织品瑕疵自动检测及分类方式

复合质料玻璃纤维属于产业用纺织品,在军工,汽车,造船等行业普遍应用。我国的玻璃纤维产量站到全球的75%以上。但由于该行业在我国起步较晚,装备自动化水平不高,产物质量难以控制,产物以中低端为主。企业迫切需要接纳机械实现自动化检测,替换人工,保证产物质量。,,1、要害手艺,确立有用的玻璃纤维产物疵点纹理图像预处置方式西安获德将该方式应用于玻璃纤维图像增强方面能使图像边缘显著突出、纹理加倍清晰和非线性保留图像平滑区域细节信息。,2、基于深度学习的疵点分类方式,玻璃纤维产物多样化,检测需求各不相同,凭证种种玻璃纤维产物的纹理特征,接纳模式识其余先进方式深度学习方式,对种种产物的缺陷不停网络,不停学习,形成优越的分类模子,对检测到的缺陷举行准确分类,并对玻璃纤维产物质量举行客观评价。,3、工业环境下机械视觉系统的架构,搭建高速的图像处置平台,以知足高速的生产线在线检测。解决工业现场环境差,系统稳固性欠好的问题。纺织厂的环境一样平常是高温,高湿,而且灰尘较多,但工业环境下的检测要求是24小时,365天不中止的事情。因此西安获德经由耐久调研及现场履历,研发了能够知足纺织行业环境下的机械视觉检测硬件系统。,

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