纺织品缺陷检测方案

方案背景

随着科技的不断进步和工业自动化的推广，纺织品生产中采用自动化缺陷检测技术已成为趋势。传统的人工检测方式不仅费时费力，而且容易产生主观误判和漏检等问题，影响了生产效率和产品质量。因此，建立一套高效、准确的自动化纺织品缺陷检测方案已成为生产企业提高效率、降低成本、提高产品质量的必要手段。

方案简介

纺织品缺陷检测是指基于图像处理、机器视觉和人工智能等技术，通过对纺织品图像进行分析、识别和分类，快速准确地检测纺织品缺陷的一种自动化检测方案。其主要流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、分类识别和缺陷检测等环节。

机器视觉纺织品缺陷方案可实现纺织品中的断经、断纬、粗节、粗经、纬档、松边、起球、污迹、孔洞等疵点的检测,集自动探测、疵点定位、缺陷分类,可以大大提高检测结果的准确度。

方案搭建

通过EASY EAI Nano/EAI1126-Core-T/TI 搭配高清摄像头进行布匹图像采集对比，利用数字图像处理技术和先进的深度学习技术，对于机器视觉识别处的瑕疵成像进行定位。

纺织品缺陷检测方案的搭建需要以下步骤：

1.数据采集和预处理：

需要收集大量纺织品的图像数据，并进行预处理，包括图像去噪、灰度化、裁剪等操作，使得数据能够被后续的算法处理。

2.特征提取和分类：

利用机器学习或深度学习算法对采集到的图像数据进行特征提取和分类，以识别出不同类型的缺陷，并对其进行定量化描述，例如缺陷大小、形状、颜色等等。

3.模型训练和优化：

基于已经标注好的数据集，采用一些常见的模型，例如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对模型进行训练和优化，以提高模型的准确性和鲁棒性。

4.缺陷检测和反馈：

将已经训练好的模型应用于新的纺织品图像中，检测出其中的缺陷，并将缺陷的位置、类型等信息反馈给生产线或操作员，以及时进行修复或调整。

在搭建纺织品缺陷检测方案时，需要根据不同的纺织品类型和缺陷类型，采用不同的算法和模型，以获得更好的效果。同时，还需要对数据集进行充分的标注和质量控制，以避免模型出现过拟合或欠拟合等问题。

方案特点

1. 高自动化：采用图像处理、机器视觉和人工智能等技术，实现对纺织品缺陷的自动检测，不需要人工干预，大大提高了生产效率和检测精度。
2. 高精度：利用深度学习等算法，对纺织品图像进行特征提取和分类，实现对不同类型缺陷的准确识别和定量化描述，避免了人工检测的主观性和误差。
3. 高效率：通过自动化检测和反馈，可以实现快速识别和定位缺陷，及时修复或调整生产线，避免了因缺陷导致的延误和浪费。
4. 成本低：相比人工检测，纺织品缺陷检测方案可以大大降低人力成本和检测时间，同时还能提高检测精度和效率，具有更高的性价比。
5. 支持多种纺织品类型：纺织品缺陷检测方案可以应用于多种纺织品类型，如棉织品、毛织品、丝织品等，同时还能识别多种不同类型的缺陷，如破洞、污渍、断经等。

硬件使用

• 本方案使用的是灵眸的EASY EAI Nano/EAI1126-Core-T系列
• 内置NPU：最大算力为2.0Tops；
• 四核ARM Cortex-A7 and RISC-V MCU；
• 支持INT8/INT16混合运算，并支持TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架的网络模型转换。
• 1080P@60FPS视频编解码，14M ISP with 3帧HDR，4K H.264/H.265视频编码和解码。

搭配我司EASY EAI Nano/EAI1126-Core-T/TI系列系列产品，对于纺织品检测可以做到：

1.布边检测

检测布匹边缘发生的破损，可识别大于1厘米的边缘缺损。

2.缺陷标记

检测到瑕疵后，利用标记系统对布的瑕疵瞬间进行标记，方便人工后期查找。据此进行布匹质量分级、修织或改进前段生产设备。进一步提高检测机构的工作效率，并节约检测成本。

应用场景

各种纺织品的表面质量检测，如坏布、粘扣带、网孔织物等缺陷，可应用到各类纺织机中

目前我司已经已有纺织品缺陷检测的成功案例，欢迎咨询