使用視覺檢測系統(tǒng)進行紡織品瑕疵檢測,主要可以通過以下步驟進行:
1. 圖像采集:
在布料生產(chǎn)線的上方架設相機,實時拍攝流水線上生產(chǎn)的布料的表面圖像。
2. 圖像預處理:
使用高斯濾波等方法消除背景紋理的干擾,平滑圖像,以便后續(xù)處理。
3. 特征提?。?/p>
應用Canny邊緣檢測等方法凸顯缺陷,注意高低閾值的設置,以準確識別瑕疵邊緣。
也可以將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到其他顏色空間(如Lab或YUV),以更好地凸顯某些類型的瑕疵(如油污和亮團)。
4. 瑕疵識別與分類:
利用各種圖像處理算法對布料表面圖像進行處理和識別,檢測當前布料表面是否存在缺陷。
基于深度學習的目標檢測方法,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,可以用于深度特征提取和目標定位,實現(xiàn)更準確的瑕疵識別。
5. 結(jié)果標記與記錄:
對識別出的瑕疵進行輪廓查找、篩選,并標記出瑕疵的位置、大小和類型等詳細信息。
機器視覺系統(tǒng)可以記錄每一批檢測數(shù)據(jù)和結(jié)果,方便后續(xù)產(chǎn)品質(zhì)量跟進與分析。
使用視覺檢測系統(tǒng)進行紡織品瑕疵檢測還具有以下優(yōu)勢:
檢測速度快:檢測系統(tǒng)可對材料進行高速、24小時連續(xù)檢測,提高生產(chǎn)效率。
檢測精度高:通過自研Ai智能算法對圖像進行處理和分析,能夠準確識別出瑕疵,避免誤判和漏檢。
成本低:全天連續(xù)不間斷檢測,降低了人員等成本,同時減少了因人為因素導致的生產(chǎn)損失。
使用視覺檢測系統(tǒng)進行紡織品瑕疵檢測是一種高效、準確且成本效益高的方法。