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告别传统布匹检测 聚焦疵点智能识别

纺织行业一直是我们国民经济中占据举足轻重的地位,2016年我国布匹产量超过700亿米,且产量一直处于上升趋势。将人工智能和计算机视觉技术应用于纺织行业,对纺织行业的价值无疑会是巨大的。
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    在生产线上,需要判别出布匹的颜色是否合格、布匹上是否有杂质及杂质的数量。由于生产线运行速度较快,人工检测速度一般在15-20米/分,单个检验人员只能完成0.8-1米宽幅的检测,因此,检验、整理环节成了生产过程中的瓶颈。其次,人工检测过于依赖验布工人经验,经常出现检测误差及漏检,稳定性、精确性无法满足日益提高的质量标准。
    纺织行业一直是我们国民经济中占据举足轻重的地位,2016年我国布匹产量超过700亿米,且产量一直处于上升趋势。将人工智能和计算机视觉技术应用于纺织行业,对纺织行业的价值无疑会是巨大的。

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    人工智能等新技术飞速发展,模仿人类的逻辑思维,模仿视觉、听觉、触觉感知,模仿人类肢体动作,实现自动验布,技术上、管理上已经成熟。西安获德基于人工智能图像识别技术,研发的织机在线验布系统,用于织物的缺陷检测,可连续不间断图像检测,及时发现各种疵点,对严重的织疵,停机告警并由人工处理,对可忍受的疵点做统计和记录,以作为等级评定的原始数据。

疵点图例.jpg

    织机在线验布系统可检出各种常见疵点,例如断纬缺纬、双纬、稀密路、粗节、纬缩;缺经、断经、经缩、松经、紧经、筘痕、废丝织 入、接头、跳花;织造破洞、边不良、毛边过长、污渍,撕裂,断裂,检出率95%以上,分类准确率大于85%。最大程度的减少了疵点对最终织物的影响,做到织出的布就是合格品,不用再验布机修布,可以在上位机打印或拷贝本卷布的数据文件,直接出厂,减少流程,降低成本。
    自动验布发展符合我国人工智能的发展方向。使用织机在线验布系统最少可减少50%织物疵点检测有关人员,提高劳动生产率,降低成本,减轻工人劳动强度;同时依靠检测数据指导减少织疵。织机在线验布系统是纺织产业升级、摆脱劳动密集型的重要措施,是今后发展的必然趋势。


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