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[技術分享] 玻璃纖維拉絲斷紗檢測解決方案

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發表于 2022-11-4 17:23:21 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式

織物質量控制是紡織生產廠商面臨的最重要也是最基本的問題,其對于降低成本,提高產品的最終質量,在國際市場競爭中取得優勢非常重要。紡織生產廠對坯布檢測的主要目的表現在兩個方面:

1、檢測織物中疵點的種類、數量等信息,以實現為織物打分定級。

2、統計關于疵點的可用信息,進而可使檢測者診斷問題的癥結所在,并采取合理的解決手段,以減少后續類似問題的再次發生。

長久以來,織物瑕疵檢測都由人工視覺完成,其自動化程度極低。據相關研究表明,人類視覺系統只能檢測出大約60%-75%的顯著瑕疵,因而織物在離廠時,會存有潛在的質量隱患。其直接導致了缺陷檢測的低效率并使生產企業的利潤下降,降低產品競爭力。西安獲德織物表面缺陷檢測系統則為解決上述檢測方法的不足提供了一種行之有效的方法。

織物表面缺陷檢測系統與傳統工藝最大區別在于采用分布式機器視覺系統及自主研發的人工智能識別軟件代替人工肉眼檢測及缺陷分類。可滿足寬幅度、高速度及精度的檢測需求,使得產品檢測標準統一,質檢效率大幅提升。功能如下:

1、可檢測各種常見疵點,例如斷緯缺緯、雙緯、稀密路、粗節、緯縮;缺經、斷經、經縮、松經、緊經、筘痕、廢絲織 入、接頭、跳花;織造破洞、邊不良、毛邊過長、污漬,撕裂,斷裂,檢出率95%以上。

2、智能分類:采用人工智能方法對檢測到的疵點進行智能分類,分類正確率大于85%。

3、對不同疵點,可以按照需要,做停車修正和不停車記錄的不同處理。

4、采用數據庫保存每卷布的疵點詳細記錄和疵點圖像,單機可實現所有數據的10年存儲。可以瀏覽本卷和歷史上3個月內任一卷的疵點圖像記錄。

5、可實現聯網,這樣就可對全車間的數據進行統計分析,查找疵點產生原因,有利于質量控制和提高。


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