布匹瑕疵檢測是紡織工業(yè)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的檢測方法主要依賴于人工肉眼檢查，這種方式存在效率低下、誤檢率高、一致性差等問題。隨著科技的進步，機器視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用使得布匹瑕疵檢測變得更加高效和準(zhǔn)確。以下是幾種不同的布匹瑕疵檢測方法和技術(shù)。

1. 基于機器視覺的布匹疵點檢測

新視智科推出的基于機器視覺技術(shù)的人工智能驗布系統(tǒng)是一個典型的例子。該系統(tǒng)由三個主要部分組成：機器視覺部分（包括光源、工業(yè)相機等）、機械傳輸部分（負(fù)責(zé)布料傳輸及對邊卷布）和機柜部分（包括工控機、光源控制器、顯示器等）。系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)算法，使機器具備自主學(xué)習(xí)的能力，從而不斷提高檢測準(zhǔn)確率。

2. 改進YOLOv5的布匹瑕疵檢測方法

另一種先進的布匹瑕疵檢測方法是改進YOLOv5的方法。這種方法包括輸入布匹的RGB圖像、訓(xùn)練目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)SE-YOLOv5、檢測瑕疵點并輸出瑕疵點的位置。實驗結(jié)果表明，SE-YOLOv5相比原始的YOLOv5具有更好的泛化能力，能夠更好地應(yīng)用于實際的布匹瑕疵檢測。

3. 結(jié)構(gòu)紋理法的布匹表面瑕疵檢測

還有一種基于結(jié)構(gòu)紋理法的布匹表面瑕疵檢測方法。該方法首先對采集到的布匹圖像進行總變差正則化方法處理，將圖像分解為背景紋理部分和包含瑕疵的結(jié)構(gòu)部分；然后對結(jié)構(gòu)部分做圖像增強處理，并通過計算與標(biāo)準(zhǔn)布匹結(jié)構(gòu)部分圖像的相關(guān)性進行閾值化處理，得到瑕疵區(qū)域的二值圖像；最后保存記錄瑕疵區(qū)域的像素坐標(biāo)信息以備后續(xù)處理。

4. 無紡布表面瑕疵檢測

無紡布表面瑕疵檢測同樣重要，傳統(tǒng)的人工檢測效率低且易出錯?，F(xiàn)代的無紡布表面瑕疵檢測技術(shù)可以通過機器智能化進行檢測，大大提高檢測的效率和準(zhǔn)確性。例如，精質(zhì)視覺專業(yè)公司提供的無紡布視覺檢測方案，結(jié)合國際前沿的AI算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以快速、準(zhǔn)確地檢測出無紡布表面的瑕疵。

布匹瑕疵檢測和表面瑕疵檢測技術(shù)正在快速發(fā)展，從傳統(tǒng)的手工檢測到現(xiàn)代的機器視覺和深度學(xué)習(xí)方法，這些技術(shù)不僅提高了檢測效率和準(zhǔn)確性，還降低了人力成本，對于提升產(chǎn)品質(zhì)量和競爭力具有重要意義。