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勞動力成本的持續增加及用戶對品質要求的逐步提升,迫使紡織企業對織造設備的自動化、智能化水平需求越來越迫切。 對織機而言,速度和效率決定了產品的產量和質量,合適的運轉速度和持續平穩高質量的運行至關重要,織造設備企業在確保穩定性的同時,紛紛在高速高效方面下功夫,但往往*忽略產品瑕疵質量問題。 據相關研究,人類視覺只能檢測出大約60%-75%的顯著瑕疵。因而使織物在離廠時己存有潛在的質量隱患,導致缺
??織物疵點的自動化檢測是工業自動化視覺檢測的一個分支,它是對織物質量進行控制和實現織物生產過程和品質檢驗的關鍵環節。本文主要概述在利用機器視覺和數字圖像處理技術開發一套織物疵點自動檢測系統。 ??織物表面在高照度、高工作頻率熒光燈光源的照射下,通過CCD線陣式相機對織物表面進行掃描獲得灰度圖像數據,再經有效的識別算法實現疵點的自動檢測和評分任務。 ??織物疵點自動檢測系統組成 ??一般而言,基于
??紗線毛羽(hairiness)指標是評定管紗質量的一個重要方面,同時也是反映紡織工藝和紗線加工部件好壞的重要依據。毛羽的長短、數量及其分布不僅影響機織、針織后加工的效率和質量,直接影響較終產品的外觀和價格,其評價指標有毛羽數量、長度和面積等。 ??人工檢測受工作環境和勞動強度的影響,檢測效率低下。西安獲德利用機器視覺圖像處理技術針對管紗生產過程中產生的毛羽缺陷,提出一種基于改進中值濾波和較大類
玻璃纖維整經是織布的前道工序,該工序的質量管控直接影響到后繼織物的品質。紗線在該道工序可體現出各種各樣的缺陷,例如,毛羽,毛絲,破絲,毛圈,毛團(為了簡化敘述,以上幾種缺陷統稱毛羽),斷紗等。如能盡早發現缺陷,便可及時查找產生缺陷的原因并進行相應處理。 由于整經機速度較快,紗線數量較多,紗線較細,毛羽很小,肉眼是無法觀察到,因此采用人工檢測方式無法完成紗線質量檢測。 傳統的玻纖整經機設備上,一般
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