布匹瑕疵檢測(cè)是紡織工業(yè)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的檢測(cè)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(wèn)題。隨著科技的進(jìn)步，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用使得布匹瑕疵檢測(cè)變得更加高效和準(zhǔn)確。以下是幾種不同的布匹瑕疵檢測(cè)方法和技術(shù)。
1. 基于機(jī)器視覺(jué)的布匹疵點(diǎn)檢測(cè)
新視智科推出的基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的人工智能驗(yàn)布系統(tǒng)是一個(gè)典型的例子。該系統(tǒng)由三個(gè)主要部分組成：機(jī)器視覺(jué)部分（包括光源、工業(yè)相機(jī)等）、機(jī)械傳輸部分（負(fù)責(zé)布料傳輸及對(duì)邊卷布）和機(jī)柜部分（包括工控機(jī)、光源控制器、顯示器等）。系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，使機(jī)器具備自主學(xué)習(xí)的能力，從而不斷提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。
2. 改進(jìn)YOLOv5的布匹瑕疵檢測(cè)方法
另一種先進(jìn)的布匹瑕疵檢測(cè)方法是改進(jìn)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(cè)網(wǎng)絡(luò)SE-YOLOv5、檢測(cè)瑕疵點(diǎn)并輸出瑕疵點(diǎn)的位置。實(shí)驗(yàn)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(shí)際的布匹瑕疵檢測(cè)。
3. 結(jié)構(gòu)紋理法的布匹表面瑕疵檢測(cè)
還有一種基于結(jié)構(gòu)紋理法的布匹表面瑕疵檢測(cè)方法。該方法首先對(duì)采集到的布匹圖像進(jìn)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(duì)結(jié)構(gòu)部分做圖像增強(qiáng)處理，并通過(guò)計(jì)算與標(biāo)準(zhǔn)布匹結(jié)構(gòu)部分圖像的相關(guān)性進(jìn)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(wú)紡布表面瑕疵檢測(cè)
無(wú)紡布表面瑕疵檢測(cè)同樣重要，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)效率低且易出錯(cuò)?，F(xiàn)代的無(wú)紡布表面瑕疵檢測(cè)技術(shù)可以通過(guò)機(jī)器智能化進(jìn)行檢測(cè)，大大提高檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。例如，精質(zhì)視覺(jué)專業(yè)公司提供的無(wú)紡布視覺(jué)檢測(cè)方案，結(jié)合國(guó)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(cè)出無(wú)紡布表面的瑕疵。
布匹瑕疵檢測(cè)和表面瑕疵檢測(cè)技術(shù)正在快速發(fā)展，從傳統(tǒng)的手工檢測(cè)到現(xiàn)代的機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)方法，這些技術(shù)不僅提高了檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，還降低了人力成本，對(duì)于提升產(chǎn)品質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。
