布料/紡織品一直是與人類生活最息息相關(guān)的產(chǎn)品之一。我們?nèi)粘４┲囊挛锎蠖鄶?shù)都是以布料作為原料直接或間接生產(chǎn)得到的。此外還有日用的毛巾、被單以及醫(yī)院所使用的繃帶等等也是由布料加工得到的。因此，布料的生產(chǎn)是目前世界上十分重要的工業(yè)之一。但是在布料生產(chǎn)的過程當(dāng)中，由于機(jī)器或是人工的一些錯誤，會不可避免地在生產(chǎn)出的布料上產(chǎn)生各種各樣的缺陷。在本文中將布料的缺陷分為兩類：染色性缺陷和結(jié)構(gòu)性缺陷。圖 1所示的是在布料的生產(chǎn)過程中常見的一種染色性缺陷和一種結(jié)構(gòu)性缺陷。染色性缺陷指的是由于染色不均或在生產(chǎn)過程中布料沾上臟污造成的布料外觀缺陷。而結(jié)構(gòu)性缺陷指的是在布料生產(chǎn)過程中，由于編織原因或是布料與生產(chǎn)機(jī)器發(fā)生勾劃而導(dǎo)致的缺線、冒線甚至是破洞等問題。相比于染色性缺陷，結(jié)構(gòu)性缺陷對布料的質(zhì)量損害更大且更難以被檢測。

圖 1 布料生產(chǎn)過程中常見的染色性缺陷（左）和結(jié)構(gòu)性缺陷（右）

據(jù)調(diào)查表明，一張布料若是包含有缺陷，其價值將會下降50%左右。因此為了保證生產(chǎn)出的布料的質(zhì)量，布料缺陷檢測是布料生產(chǎn)過程中的一個不可或缺的環(huán)節(jié)。目前，在布料的生產(chǎn)過程中，布料缺陷檢測的工作主要由人工完成。這是一件令人疲倦且枯燥的重復(fù)性工作。同時人工檢測會帶來一些問題，例如：熟練程度的不足會導(dǎo)致新手檢測人員的檢測準(zhǔn)確率偏低；在長時間 的檢測過程中檢測人員會因疲倦而出現(xiàn)檢測效率以及檢測質(zhì)量下降。上述這些因素都會使得在實(shí)際布料生產(chǎn)的過程中布料缺陷檢測的質(zhì)量不能得到很好的保證。因此實(shí)現(xiàn)一種魯棒性和準(zhǔn)確率高的自動布料缺陷檢測方法是十分重要的，這能夠很大程度上提高工廠的布料生產(chǎn)效率以及質(zhì)量。

目前現(xiàn)有主要的自動布料缺陷檢測方法是通過在布料生產(chǎn)線的上方架設(shè)相機(jī)來代替人工對生產(chǎn)出的布料進(jìn)行檢測。本文中將這種基于相機(jī)所拍攝的布料表面圖像來做布料缺陷檢測的方法稱作視覺方法。該方法首先利用相機(jī)實(shí)時拍攝流水線上生產(chǎn)的布料的表面圖像，之后利用各種圖像處理算法對布料表面圖像進(jìn)行處理和識別，檢測當(dāng)前布料表面是否存在缺陷，以此來實(shí)現(xiàn)自動化的布料缺陷檢測。

下面將主要介紹目前基于上述視覺方法所使用的布料缺陷檢測算法。我司采用的主要是基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理方法。下面重點(diǎn)介紹下我司的紡織品缺陷檢測方案：

方案硬件：工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭、AI邊緣計算服務(wù)器、光源、顯示器等。

方案軟件：織物瑕疵點(diǎn)檢測算法，可視化界面。

技術(shù)路線：

（1）采用成都華江信息自主研發(fā)專利算法的智能缺陷識別軟件。

（2）視覺模塊采用高精度線陣工業(yè)相機(jī)、高精度工業(yè)鏡頭、特殊設(shè)計高亮工業(yè)光源。

（3）處理模塊采用高頻、大內(nèi)存工業(yè)電腦處理器，擁有超強(qiáng)算力，滿足實(shí)時數(shù)據(jù)采集處理需求。

檢測效果如下：

針對織物疵點(diǎn)存在的種類多、密集度高、尺度小等檢測難點(diǎn)，我司擁有先進(jìn)的織物疵點(diǎn)檢測算法。提升算法的檢測精度和速度，可以有效幫助紡織品生產(chǎn)企業(yè)降本增效！歡迎咨詢~