基于機器視覺實現織物疵點自動檢測

時間：2017-12-27

作者：西安獲德圖像技術有限公司

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玻璃纖維拉絲斷紗檢測解決方案
在玻璃纖維拉絲過程中，由于溫度、氣流、玻璃溶液中的雜質、抽絲盒臟污等原因影響,會出現拉絲異常情況。拉絲異常主要靠人工視覺檢測，理絲工來觀察是否有異常。但是由于1人看管的爐位數量較多，檢測效率低，處理效率慢，嚴重影響產品質量及生產效率。西安獲德玻纖拉絲斷紗在線檢測系統采用機器視覺與機器學習等自動化*技術，能夠實現拉絲異常在線檢測。檢測成功率為99，誤檢為1%。檢測對象：紗線飛絲、縮頭檢測要求：設備
基于機器視覺的玻璃纖維布表面缺陷檢測
在生產織造過程中，玻璃纖維多軸向織物*受到生產工藝、環境及人為等因素造成織物表面有污紗、毛團、斷紗等缺陷，這些問題不但給企業帶來了一定的經濟損失較嚴重的是對企業的形象造成影響。針對此問題，西安獲德集合多年在機器視覺工業檢測領域經驗研發了一套整體解決方案——多軸向異物在線檢測系統。該視覺檢測系統不僅為客戶提高了纖維布表面的質量檢測效率，降低了操作人員檢測強度，同時也減少了客戶投訴。其特點如下：
機器視覺技術在化工的應用高分子材料溶液雜質檢測
?在化工領域的復雜世界里，精準監測是確保生產安全與高效的關鍵。目前，機器視覺技術已經成為化工管道觀察窗口重要的監測手段，是解決化工溶液檢測難題的較佳方案。傳統的人工巡檢方法往往耗時費力，且難以保證檢測質量和效率，而西安獲德研發的機器視覺檢測系統具備諸多功能優勢。?1.實時高精度檢測，運用**的機器視覺技術、圖像處理算法和高速的數據處理能力，在化工生產過程中，持續實時對流動的化工
基于MSER、SVM的玻璃纖維管紗毛羽檢測
本文為解決玻璃纖維管紗（奶瓶紗）人工檢測質量不穩定的問題，提出了一種基于較大穩定較值區域（MSER）和支持向量機（SVM）的玻璃纖維管紗毛羽檢測方法。解決方案利用機器視覺技術對管紗毛羽疵點進行實時檢測,通過多路相機采集管紗毛羽原始圖像，根據其形態特征以及灰度對比信息，提出基于較大穩定較值區域（MSER）的管紗毛羽分割方法，然后運用局部二值模式（LBP）算法獲得管紗毛羽的輪廓點特征信息，最后利