在自動化或半自動化生產(chan)過程(cheng)中(zhong)，一個必(bi)不(bu)可少(shao)的環節就是對成(cheng)品進行缺陷檢(jian)測(ce)(ce)，以提高成(cheng)品率(lv)。以往大多(duo)采用(yong)人工檢(jian)測(ce)(ce)的方(fang)(fang)法，但這種方(fang)(fang)法受人員主觀因(yin)(yin)素的限制，容易(yi)受到(dao)疲勞、注意(yi)力不(bu)集中(zhong)等(deng)因(yin)(yin)素的影響，導致檢(jian)測(ce)(ce)結果的準確性降低，在標準上難(nan)以達到(dao)統(tong)一。因(yin)(yin)此，視覺(jue)缺陷檢(jian)測(ce)(ce)系統(tong)可以說(shuo)是實(shi)現智能化生產(chan)和精確控制的有效手(shou)段(duan)，具有速(su)度快、精度高、穩定可靠等(deng)諸(zhu)多(duo)優點。它在紡織(zhi)工業中(zhong)的應用(yong)如何.

在紡織工業中，一些大型紡織機械，如大圓機，在日常生產中，由于出現故障，造成大量的廢布，這使得生產廠家花費了更多的成本，難以承受。為了解決這一問題，基于人工智能深度學習的織物疵點檢測系統采用工業攝像機對機器運行中的經緯線進行檢測。一旦出現錯誤，系統將發出命令暫停機器的操作。因此，在紡織工業的應用中，機器視覺檢測技(ji)術的(de)出現，有效(xiao)地改善了廢布生產廠(chang)家的(de)痛點

另(ling)外，對于無紡(fang)布、家紡(fang)布、窗(chuang)簾布等布料(liao)的(de)表面缺陷(xian)，視覺缺陷(xian)檢(jian)測系統還可以對其進行逐(zhu)一篩選。與手(shou)工相(xiang)比(bi)，斷經、斷緯、破(po)洞、污漬(zi)、蚊蟲等各種疵點的(de)檢(jian)出(chu)率(lv)有了(le)很大提高，結果輸出(chu)穩(wen)定可靠

通過對(dui)布(bu)(bu)料(liao)表面質量(liang)的在線檢測(ce)，還可(ke)以對(dui)疵點進行(xing)量(liang)化，對(dui)布(bu)(bu)料(liao)等級進行(xing)分(fen)類(lei)，為分(fen)析缺陷產(chan)生(sheng)的原因(yin)提供依據，從(cong)根(gen)本上(shang)降低缺陷率