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皮革表面的划痕、疵点、破洞等缺陷不仅影响皮革产品的美观,更重要的是降低了高端皮革制品的品质。由于人工检测大面积皮革表面缺陷的难度较大,因此可采用计算机图像处理技术来提高皮革表面检测效率。首先,进行皮革图像的预处理,基于改进LOG算子对皮革图像进行降噪和锐化,处理后的皮革表面图像细节更明显;其次,基于Gabor小波变换提取皮革表面缺陷区域,为降低运算量,进行图像降维然后分割出缺陷区域,并利用灰度共生矩阵提取皮革表面缺陷特征;最后,采用基于SVM的缺陷分类算法,对皮革表面缺陷的种类进行判别和分类。经试验验证:皮革表面缺陷的分类精度在88.5%左右。 相似文献
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针对皮革表面缺陷人工检测效率低、准确率低等问题,基于机器视觉和深度学习算法等构建了一种皮革表面缺陷检测系统.对该系统的主要框架及核心功能进行分析,以一般皮革表面光学检测系统为对象进行检测精度与检测效率对比.结果表明,基于机器视觉+深度学习的皮革表面缺陷检测系统检测精度更高,在应用初期的检测效率与一般检测系统较为接近,但随着应用时间的增长,系统检测效率优势也会逐渐显现. 相似文献
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本文着重叙述了皮革涂饰的方法,特点,涂饰剂的配制方法,涂饰工艺的步骤及要求,以及在涂饰中易产生的问题和原因。 相似文献
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由于原材料的特殊性,皮革材料在进行深度加工以前都需要对材料表面的缺陷,如虫蛀、裂痕等进行筛查。基于机器视觉、数字图像处理技术等,对皮革材料缺陷的可视化检测进行分析,对皮革材料缺陷图像采集与处理、图像缺陷特征分析与提取、缺陷检测分类等关键技术进行总结。本文认为,对于皮革产业材料缺陷检测工艺而言,机器视觉能够大幅提升相关领域检测精度和检测效率,有利于皮革产业实现智能化发展。 相似文献
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刘珍珍马贺伟王荣娅张方 《中国皮革》2020,(3):25-30
可挥发性有机物(VOC)成为目前评价皮革质量的关键指标,对应的VOC检测方法已成为行业关注的主要技术问题。对目前可用于皮革中V0C的检测方法进行了综述。分析了气味法、色谱法及光离子化法检测皮革中V0C的原理,对不同方法的适用性及存在的问题进行了探讨。气味法检测简便、快速,但评级易受个人主观因素的干扰;色谱法适应了相关标准如GB 27630的规定要求,但会存在与气味法的结果不一致现象检测皮革V0C过程中,应将气味法与色谱法结合使用。 相似文献
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手感是皮革的重要质量指标,目前仍只能依靠感官经验作模糊判断。本文分析了手感研究的现状,提出了新的测试系统的硬件设计原理,并对其数学模型进行了分析。 相似文献
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