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基于聚合通道特征與局部視覺顯著性的布匹瑕疵識別方法研究

發(fā)布時間:2024-09-17 17:52
  我國的紡織行業(yè)生產規(guī)模龐大,在全球市場中占據龍頭地位,但是生產模式仍處于勞動密集型的生產階段。目前布匹生產過程中的質量檢測大多依賴于人工巡檢,不僅效率低下,而且由于外在客觀因素的影響,漏檢率比較高,大大降低了布匹的品質。另外,隨著企業(yè)用工成本的提高、市場質量要求的提升以及產能需求的擴大等問題的出現,僅僅依靠傳統人工檢測已經無法解決生產效率、產品質量與產能之間矛盾,亟需通過企業(yè)轉型和產業(yè)升級來提高其市場競爭力。而構建高性能的智能布匹瑕疵識別系統,已經成為當前紡織產業(yè)升級的主要方向之一。本論文主要針對雙針床經編機生產的純色平紋布匹瑕疵識別問題,利用機器視覺與深度學習技術,研發(fā)了一套機載實時布匹瑕疵識別系統。該系統已經成功應用于多家常熟紡織企業(yè)的實際生產,能夠有效降低企業(yè)的人力成本,同時提升坯布原料的品質。論文的主要研究工作如下:(1)提出了一種基于光流法的布面定位算法。該方法利用織造過程中布匹單向運動的特點,融合多幀連續(xù)圖像計算的布匹光流場,同時利用改進的高光消除算法彌補光照不均的缺陷,最后結合邊緣檢測和最大連通域確定布面范圍。實驗結果表明,該方法具有計算復雜度低和定位精度高的優(yōu)點。(2)提...

【文章頁數】:73 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.12019年中國紡織品服裝進出口總量與同比數據

圖1.12019年中國紡織品服裝進出口總量與同比數據

基于聚合通道特征與局部視覺顯著性的布匹瑕疵識別方法研究2(3)不符合健康生產的標準。長期處于嘈雜的布匹生產車間,容易造成聽力衰退等問題,空氣中的灰塵與化合物易造成呼吸道疾病,而連續(xù)倒班工作更是直接影響身體狀況。(4)漏檢率高,檢測標準不固定。專注工作狀態(tài)難以長時間保持,在視覺疲勞....


圖2.1傳統人工檢測與本文加裝系統硬件的織布機Fig2.1Traditionalmanualinspectionandweavingmachinewithsystemhardware

圖2.1傳統人工檢測與本文加裝系統硬件的織布機Fig2.1Traditionalmanualinspectionandweavingmachinewithsystemhardware

江蘇大學碩士學位論文7第二章布匹瑕疵識別系統及平臺設計2.1布匹瑕疵識別系統優(yōu)勢開發(fā)符合企業(yè)生產要求的布匹瑕疵識別系統的目的是用機器取代人工,實現24小時不間斷生產的同時保證生產質量,此系統應該具備以下優(yōu)勢:(1)高度自動化。布匹瑕疵識別系統的研發(fā)目的是利用機器取代人工檢測,從數....


圖2.2純色平紋布匹瑕疵識別系統示意圖

圖2.2純色平紋布匹瑕疵識別系統示意圖

江蘇大學碩士學位論文9圖2.2純色平紋布匹瑕疵識別系統示意圖Fig2.2Schematicdiagramofdefectrecognitionsystemforsolidcolorplainweavefabric圖2.3純色平紋布匹瑕疵識別流程Fig2.3Solidcolorpl....


圖2.3純色平紋布匹瑕疵識別流程

圖2.3純色平紋布匹瑕疵識別流程

江蘇大學碩士學位論文9圖2.2純色平紋布匹瑕疵識別系統示意圖Fig2.2Schematicdiagramofdefectrecognitionsystemforsolidcolorplainweavefabric圖2.3純色平紋布匹瑕疵識別流程Fig2.3Solidcolorpl....



本文編號:4005820

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