基于機(jī)器視覺(jué)實(shí)現(xiàn)織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)

    ??織物疵點(diǎn)的自動(dòng)化檢測(cè)是工業(yè)自動(dòng)化視覺(jué)檢測(cè)的一個(gè)分支,它是對(duì)織物質(zhì)量進(jìn)行控制和實(shí)現(xiàn)織物生產(chǎn)過(guò)程和品質(zhì)檢驗(yàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文主要概述在利用機(jī)器視覺(jué)和數(shù)字圖像處理技術(shù)開(kāi)發(fā)一套織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。
    ??織物表面在高照度、高工作頻率熒光燈光源的照射下,通過(guò)CCD線陣式相機(jī)對(duì)織物表面進(jìn)行掃描獲得灰度圖像數(shù)據(jù),再經(jīng)有效的識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)和評(píng)分任務(wù)。
    ??織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)組成
    ??一般而言,基于圖像技術(shù)的織物疵點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)可分為六個(gè)部分:數(shù)據(jù)獲取、疵點(diǎn)檢測(cè)、特征抽取、特征分析、疵點(diǎn)分類(lèi)和文檔輸出。數(shù)據(jù)獲取部分包括選擇可行的照明光源和光電傳感器,常用的有面陣式、線陣式掃描CCD相機(jī)及激光掃描儀。
    ??一般在圖像處理技術(shù)上,多采用高性能的CCD相機(jī)。照明光源的選擇有熒光燈和光纖兩種。這一階段的工作至關(guān)重要,可以幫助整個(gè)系統(tǒng)獲得一個(gè)清晰照度均勻的圖像,生成系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù),從而簡(jiǎn)化下階段的檢測(cè)特征提取和分析的算法。其次,整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度從硬件的構(gòu)成角度上,也往往決定于光電傳感器的物物理和光學(xué)分辨率。通??紤]到成本因素,這一階段的工作常常被忽視,導(dǎo)致了后期檢測(cè)算法的復(fù)雜化。
    ??*二階段的工作是檢測(cè)織物當(dāng)中是否包含疵點(diǎn)以及實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)的報(bào)警,即疵點(diǎn)的識(shí)別工作。采用的算法通常有基于像素統(tǒng)計(jì)特征的閾值法基于變換的濾波法基于織物紋理特征的分割法和基于織物紋理建模的識(shí)別法。
    ??*三階段的工作是完成疵點(diǎn)特征的抽取,構(gòu)造特征矢量,利用可能少的模式特征來(lái)描述疵點(diǎn)的類(lèi)別,并且特征的抽取不受疵點(diǎn)大小旋轉(zhuǎn)和位置的變化。所謂的特征抽取,就是對(duì)模式的某些物理性質(zhì)進(jìn)行數(shù)學(xué)描述,具體地講,就是對(duì)將原始的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行變換,得到較能反映疵點(diǎn)模式分類(lèi)的本質(zhì)特征。一般將原始的數(shù)據(jù)空間稱(chēng)為測(cè)量空間,將進(jìn)行分類(lèi)的空間稱(chēng)為特征空間,通過(guò)變換將維數(shù)較高的測(cè)量空間中的模式矢量變換到維數(shù)較低的特征空間的模式矢量,從而簡(jiǎn)化和提高分類(lèi)的效率。疵點(diǎn)形態(tài)特征的抽取大多是通過(guò)變換的方法,另一方面,紋理特征的描述也是種重要的特征提取方法,除此以外,還有通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法實(shí)現(xiàn)特征的抽取。這一階段的任務(wù)的復(fù)雜性取決于所要求分類(lèi)疵點(diǎn)的種類(lèi)。
    ??*四階段主要是分析上一階段所提取疵點(diǎn)的特征模式,保證特征的可分性、獨(dú)立性和不變性。
    ??*五階段是對(duì)提取疵點(diǎn)樣本特征的學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)對(duì)疵點(diǎn)的分類(lèi)。所使用的算法大多為:Bayer決策分類(lèi)法、基于模糊集的分類(lèi)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法、徑向及網(wǎng)絡(luò)算法和自組織的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
    ??最后,是對(duì)檢測(cè)出的疵點(diǎn)及其分類(lèi)標(biāo)記的文檔輸出和數(shù)據(jù)管理工作。便于今后對(duì)疵點(diǎn)的進(jìn)一步分析和對(duì)疵點(diǎn)成因及工藝的改進(jìn)工作。
    ??系統(tǒng)的設(shè)計(jì)必須考慮到系統(tǒng)的成本、識(shí)別的精確度、檢測(cè)的速度等問(wèn)題。每個(gè)部分并不是單獨(dú)設(shè)計(jì)的,一個(gè)有效、合理的設(shè)計(jì)方案是每個(gè)部分近乎優(yōu)化的設(shè)計(jì)組合。西安獲德作為國(guó)內(nèi)玻纖行業(yè)檢測(cè)的**者,多年來(lái)利用其技術(shù)優(yōu)勢(shì),成功幫助多家著名玻纖企業(yè)進(jìn)行了系統(tǒng)化設(shè)備改造,出色的性能和穩(wěn)定性,得到企業(yè)高度贊揚(yáng)。

    西安獲德圖像技術(shù)有限公司專(zhuān)注于疵點(diǎn)檢測(cè),表面檢測(cè),缺陷檢測(cè)等

  • 詞條

    詞條說(shuō)明

  • 厚積薄發(fā) 人工智能將為陜西高校注入新活力

    為深入貫徹落實(shí)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃》,搶抓人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇,去年11月,西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院正式揭牌成立。其是教育部直屬高校一個(gè)致力于人工智能領(lǐng)域**人才培養(yǎng)、創(chuàng)新成果研發(fā)及高層次團(tuán)隊(duì)培育的實(shí)體性學(xué)院,是我國(guó)邁出人工智能產(chǎn)、學(xué)、研深度融合的重要一步。 ? 2017年,陜西省共榮獲36項(xiàng)國(guó)家科學(xué)技術(shù)成果,陜西高校在*四輪學(xué)科評(píng)估中也表現(xiàn)不俗,充分彰顯了陜西雄厚的科教實(shí)

  • 織物疵點(diǎn)在線檢測(cè)將引發(fā)玻纖行業(yè)視覺(jué)革命

    ??隨著紡織行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈,客戶對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量要求愈發(fā)苛刻,織物疵點(diǎn)的存在會(huì)使產(chǎn)品的價(jià)格降低45%~65%。因此,減少織物疵點(diǎn)是提高產(chǎn)品質(zhì)量的首要任務(wù)。 ??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(cè)的方法來(lái)把控織物質(zhì)量,耗時(shí)費(fèi)力且存在視覺(jué)疲勞等問(wèn)題。隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的企業(yè)將基于機(jī)器視覺(jué)的疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)引入到生產(chǎn)中去。 ??織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)能夠解決人工檢測(cè)

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    人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合正飛速發(fā)展,在“2018人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合發(fā)展論壇”創(chuàng)新項(xiàng)目申報(bào)評(píng)選,應(yīng)用類(lèi)目中,科技企業(yè)占比10%,傳統(tǒng)行業(yè)占比高達(dá)90%。人工智能對(duì)于解決傳統(tǒng)行業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)、多約束條件下的生產(chǎn)問(wèn)題已展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢(shì)。 提高產(chǎn)品制造過(guò)程中的設(shè)計(jì)、制造效率 制造新產(chǎn)品無(wú)論在設(shè)計(jì)還是在生產(chǎn)過(guò)程中都是一個(gè)迭代的過(guò)程,充滿了微調(diào)?;谌斯ぶ悄艿募夹g(shù),如深度學(xué)習(xí),是當(dāng)今現(xiàn)代機(jī)器視覺(jué)解決方

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