基于光电自动验布机视觉系统的织物疵点检测

为了提升织造织物质量、提高验布效率,介绍FS220型光电自动验布机的工作原理,以及特征明显织物疵点和特征不明显织物疵点的检测流程,对其采用的傅里叶变换与高斯滤波相结合的疵点检测算法和Sobel算子与Laplace算子相结合的疵点检测算法进行分析;对比分析纺织厂使用FS220型光电自动验布机与人工验布的结果。指出:采用多算法混合检测的FS220型光电自动验布机验布速度快、疵点的正检率高,可有效替代人工验布、节约人工成本,提高织物质量和企业经济效益,可促进织物疵点检测的数字化、智能化发展。     

激光验布装置

美国已研制出一种利用激光扫描器来检测布面疵点的高速验布装置.据称,该装置用于检测平纹织物时的速度为250码/分(而目视验布速度仅在10～40码/分左右).目前,这一验布装置正在制造,于1976年11月做决定性的运转试验.这种验布装置在速度、精确性以及按检出的布面疵点对织物进行评级和裁剪的恰当性等方面都比目视验布有很大的改进.如果疵点被检测到,就能自动地在布边上做出一蓝色标记.     

布面疵点与检测方法探讨

验布工序至今未能实现自动化,主要原因是布的疵点种类繁多,不易识别,本文对布面疵点及其检测方法进行分析,着重讨论光学/计算机混合识别法,并进行了实验论证。     

两种激光验布系统

有两种激光验布系统目前为美国的纺织厂所采用。它们是利用激光束来扫描运行中的织物,并将所检测到的布面疵点类别和位置作出记录。 美国福特航空公司所生产的一种验布系统,验布速度229米/分,可检验19种不同的疵点,对检出的每一疵点地位都在布边上做出标记,并能提供全布长上的疵点总数。 另一种验布系统是美国识别系统公司(Recognition Systems Inc.)的产品,型号AI—6000。这个系统的验布速度和能提供的资料都不及前一系统,其方框图如下页。 AI—6000型自动验布系统,能以110米/分的速度在全幅布面上检出全部的疵点,并评出     

织物疵点自动检验系统的发展和展望

总结织物疵点自动检验系统的发展概况。指出了传统人工验布存在的主要问题;回顾了国内外自动验布技术的发展概况;对织物疵点的分类和检测要求进行了介绍;探讨了自动验布系统的功能和相关技术,并展望了自动验布技术的前景。认为:使用自动验布机,可提高劳动生产率;自动验布机是纺织产业升级、摆脱劳动密集型的重要措施,是今后发展的必然趋势。     

光电验布

织造之后的验布工序是很费眼睛的,因此长时间验布就会大大降低检测疵点的可靠性.近来,启用光电方法进行验布已获得成效,这种方法除了扫描速度很高之外,对疵点的检测也是完全可靠的. 在光电验布中,有两种原理是卓有成效的,这就是照射扫描和透射扫描(见附图).采用照射方法时,可以从织物的上     

FS220型光电自动验布机的特点及应用

介绍FS220型光电自动验布机的特点及应用效果。总结了该验布机的工作原理,并详细介绍了布面牵引系统、图像识别系统、标记系统的特点。采用30 m/min和60 m/min的验布速度,与人工验布效果进行了对比。结果表明:该验布机的正检率较高,对各种布面疵点的误判率均能控制在15%以内,并且各指标基本不受验布机速度的影响。认为:该验布机可以代替人工验布,降低人工成本。     

光电验布

近数年来,虽然在纺纱、织造准备及织造工程中有不少改进,但织成的坯布仍会有疵点。因而验布工作还是必不可少的工序。问题是如何检验织物表面的疵点,诸如洞眼、斑点、污点、节结、摺痕、压痕等疵点应予精确地标明和确定。 目前,在纺织工业中验布工作主要还是利用验布工人的双眼进行的。但这种目力验布的     

基于神经网络的织物疵点识别技术

因织物组织繁多,表面特征各异,很难建立一个统一的织物疵点识别模型。为了解决这一问题,实现自动验布,提出采用双层神经网络和小波变换来识别织物疵点的方法。先对正常织物进行训练,得到织物的特征,应用第1层简单BP网络来分辨正常织物和疵点。然后对疵点图像进行二维离散小波变换,并去除织物本身的特征,利用已训练的BP网络进行具体疵点识别。试验证明,这种方法的准确性较高,速度快,基本接近自动验布系统的要求。     

JA801型验布机电器控制系统的技术改进

山东基德生态科技有限公司使用的JA801型验布机在长期运转过程中，发现有疵点漏验现象，影响了布面的质量和验布效率。分析其原因发现因验布机为恒速运转，速度不能调节，验布工对布面疵点不容易发现；其次机器采用脚踏式行程开关控制，使验布工不能对布面及时的巡回，对此我们对验布机的电器控制系统进行了改造。     

FS220型自动验布机使用方法探究

为了提高纺织企业验布效率,实现自动验布替代人工验布,介绍FS220型自动验布机系统组成、工作原理,以及在织造、落布、验布、码布、修布及退浆漂白6个环节使用的工艺方法;分析自动验布机使用操作和日常维护注意事项,用实例对其布疵检出率、与人工验布的经济效益进行对比。指出:FS220型自动验布机采用先进的机器视觉和图像处理技术,可实现织物疵点自动识别检测,且牵引系统和标记系统与人工验布相吻合;综合检出率达85%,具有检测速度快、一致性好等特点,可有效替代人工、降低用工成本,提高布匹质量水平。     

出口针织布验布探讨

以江苏常熟某针织企业生产并出口的针织布为例,对验布定等的过程与方法进行了详细探讨。首先详细说明了验布流程,并阐述了目光巡视路线的重要性;其次完整概括了美标四分制的规定,并对疵点的量计进行了重点说明;最后出具了该企业生产的弹力卫衣布的外观质量检测报告,依客户验收标准,进行了等级判定。检测结果作为反馈,可以更好地为企业指出存在的质量问题,从而不断提升产品品质,赢得客户信赖。     

含疵服装样片的提取与匹配算法研究北大核心

为了提高服装加工过程中验布环节的自动化程度,结合服装自动打版软件DOCAD和拓扑学原理,找出服装样片中疵点标识和样片的拓扑关系,并对疵点标识和样片的关系进行分析和归类总结,分别建立疵点标识与样片的拓扑关系交集矩阵模型,以该模型为匹配模板研究疵点标识与样片的匹配算法。以牛仔布为实验对象,构建模拟铺布系统和验布系统的实验台,通过图像采集分析处理流程,结合机器视觉软件算法,实现验布环节疵点标识与服装样片的匹配,从而定位含疵样片并提取。实验表明,该方法可以实现服装加工验布环节中疵点标识与样片的匹配定位。     

含疵服装样片的提取与匹配算法研究

为了提高服装加工过程中验布环节的自动化程度,结合服装自动打版软件DOCAD和拓扑学原理,找出服装样片中疵点标识和样片的拓扑关系,并对疵点标识和样片的关系进行分析和归类总结,分别建立疵点标识与样片的拓扑关系交集矩阵模型,以该模型为匹配模板研究疵点标识与样片的匹配算法。以牛仔布为实验对象,构建模拟铺布系统和验布系统的实验台,通过图像采集分析处理流程,结合机器视觉软件算法,实现验布环节疵点标识与服装样片的匹配,从而定位含疵样片并提取。实验表明,该方法可以实现服装加工验布环节中疵点标识与样片的匹配定位。     

织物疵点自动识别技术在毛纺中的应用

为了实现自动验布，摆脱人工验布的种种缺点，介绍了采用神经网络和图像处理技术识别织物疵点的准确性和可行性，把疵点主要分为破洞、断经、断纬、油渍、筘路等5类，使用灰度统计量法对疵点图像进行处理，然后应用BP网络对其进行分类识别。实验证明该方法的准确性高、速度快，符合自动验布系统的要求。同时文章还讨论了该技术在毛纺企业的应用前景。     

利用神经网络技术的验布系统

概述了验布技术的现状，对传统人工验布与自动验布进行了对比，介绍了自动验布系统的四个组成模块，并分析了人工神经网络技术在自动验布中的必要性、可行性和实现的一般模式，详细介绍了疵点样本图像的采集、特征值的提取、神经网络的训练、网络的移植等具体实施过程。     

验布机上的数据记录

瑞典的一家公司1983年在意大利米兰的ITMA上展出一种用于验布的计算机。这种新开发的Caltronic计算机系统能够作为任何型号的验布机上的一个附加部分。这个系统可以记录织物疵点、布的长度、赔偿长度、布的幅宽、重量等等。使用Caltronic系统后,由于疵点的种类和它们在织物上的位置都可以通过键盘容易且连续地输送到计算系统中去,所以验布工可以把主要精力集中在验布上。     

基于改进Itti显著模型的织物疵点实时检测

为克服人工疵点检测存在精度差、效率低、易疲劳等问题,研发了基于改进Itti显著模型的织物疵点实时检测系统。首先设计了专用的织物传动和退绕系统,实现对布卷的精确传递,采用不同光源和多台工业相机拍摄实现织物的实时采集;然后通过基于改进的Itti显著性模型对图像进行快速检测,利用下采样构建图像金字塔,并对金字塔图像进行中央周边差操作,获得织物亮度特征;接着对各尺度金字塔图像进行不同方向Gabor滤波边缘检测获得织物方向特征,归一化亮度与方向特征获得织物疵点显著图;最后通过自定义阈值对显著图进行分割。实验结果表明：本文系统能有效检测出白坯布、牛仔布含有的油污、断经、破洞、纬缩等常见织物疵点,疵点检测正检率为93%,实时检测速度最高达48 m/min,能满足实时检测需求。     

2010年中国国际纺织机械展览会暨ITMA亚洲展览会纺织检测仪器展出概况（续）

（接上期） 2．3．4织机在线智能验布系统 该系统是采用CCD线性扫描技术用于布面品质检测的视觉系统,具有快速响应性,可对高速运行的布面进行检测。系统采用LED光源,光照稳定且寿命长。不仅可以检测断经、断纬,并发出停机信号,而且可以检测其他疵点,并发出报警信号。     

语音录入系统在针织成品检验中的应用

介绍纺织面料成品检验语音输入系统的方案设计,通过语音识别与合成技术构建语音录入系统,通过自适应学习提高识别效率。阐述通过成品检验环境噪音测试、验布工人声音采集建立语音系统,以及该系统在语音验布上的应用。经过应用测试显示,使用语音系统代替手写录入可使疵点检验率从57%提升到73%。在针织成品检验中采用语音录入系统能够快速录入疵点信息,提高检验效率,进一步简化验布工操作流程,降低漏验和堵布风险,提高面料整体的质量控制能力。