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：西安獲德圖像技術有限公司

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利用OpenCV識別玻璃纖維織物劈縫缺陷
玻璃纖維織物是經(jīng)編多軸向織物，由一層或多層平行的紗線按照盡可能多的方向交錯而成的?？椢锞哂幸欢ǖ拿軐嵍群秃穸龋伾话銥榘咨?，生產(chǎn)時的質(zhì)量缺陷主要為劈縫缺陷，在線生產(chǎn)速度為2m/min，幅寬一般為2.5m左右，檢測精度要求為0.5mm。本文根據(jù)生產(chǎn)實際狀況，搭建了玻纖織物缺陷在線檢測系統(tǒng)平臺如圖1所示。由圖可以看出，工業(yè)相機、鏡頭及光源組成了機器視覺檢測系統(tǒng)的圖像采集模塊。本次研究采用了全局曝
纖維增強復合材料無損檢測
纖維增強材料作為一種品種繁多、性能優(yōu)異的材料，被廣泛應用在*、汽車、船舶、化工、建材等領域。其中被大家較為熟知纖維增強材料產(chǎn)品，莫過于就是玻璃鋼材料。玻璃鋼纖維增強材料通常是由合成樹脂和玻璃纖維經(jīng)復合工藝，制作而成的一種功能型的新型復合材料。與傳統(tǒng)的金屬材料及非金屬材料相比，其具有強度高，性能好，節(jié)約能源，產(chǎn)品設計自由度大，以及產(chǎn)品使用適應性廣等特點。因此在一定意義上說，纖維增強材料的開發(fā)前
基于MSER、SVM的玻璃纖維管紗毛羽檢測
本文為解決玻璃纖維管紗（奶瓶紗）人工檢測質(zhì)量不穩(wěn)定的問題，提出了一種基于較大穩(wěn)定較值區(qū)域（MSER）和支持向量機（SVM）的玻璃纖維管紗毛羽檢測方法。解決方案利用機器視覺技術對管紗毛羽疵點進行實時檢測,通過多路相機采集管紗毛羽原始圖像，根據(jù)其形態(tài)特征以及灰度對比信息，提出基于較大穩(wěn)定較值區(qū)域（MSER）的管紗毛羽分割方法，然后運用局部二值模式（LBP）算法獲得管紗毛羽的輪廓點特征信息，最后利
校企聯(lián)合加快落實人工智能領域?qū)W科
近年來，**智能技術發(fā)展突飛猛進，從基于人臉識別的智能支付、語音助理、到無人駕駛汽車的測試，人工智能(AI)正在不同領域的快速發(fā)展，也讓掌握相關技術的人才需求變得**巨大。 ? 然而，令相關領域*們憂心的是，我國智能學科的建設相對滯后，智能學科與技術尚不是一級學科?！斑@導致智能專業(yè)教學和科研活動散落在其他多個一級學科中，智能專業(yè)課程不是重點學習內(nèi)容，存在著高開低走、碎片化、低水平重復的問題，嚴