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点击次数:71 更新时间:2021-06-25 17:26:00

案例分析|中科行智深度学习在纺织品缺陷检测中的应用

在纺织品生产过程中,产品质量控制和检测至关重要,缺陷检测是其中重要的一个环节。传统的织物缺陷检测由人工来完成,存在检测速度慢、主观影响大、误差率高、漏检率高等缺点。如果没有及时检测出织物缺陷,还会严重阻碍整个生产过程,影响企业生产效率。
 
随着工业机器视觉技术的发展,利用深度学习技术来检测纺织品缺陷成为越来越多纺织企业的选择。为解决传统纺织厂缺陷检测人工效率低、企业利润低、废品损耗率高的问题,中科行智利用深度学习算法,推出了纺织品AI缺陷检测系统方案。
 
中科行智纺织品AI缺陷检测解决方案示意图
案例:纺织品AI缺陷检测解决方案
实现功能:该方案可以检测纺织品表面紧档、纬缩、双纬、筘路、断经等数十种类型缺陷,支持多台织布机同时在线实时缺陷高精度检测,精度可根据客户具体需求调整。此外还支持数据上传云端,及时报警精准定位缺陷位置,让生产管理者准确快速地掌握缺陷类别和频次,为快速改善生产效率和纺织品质量提供了有力支持,已经在实践中得到了肯定。
解决方案:通过中科行智深度学习视觉分析平台“天断”,搭载中科行智自主研发的工业视觉检测通用软件平台GIVS,可快速准确的实现纺织品全自动实时在线AI缺陷检测。
 
应用过程:

Step 1:系统采集图像
Step 2:深度学习视觉分析平台“天断”训练神经网络模型
Step 3:工业视觉检测通用平台GIVS实时获取图像,调用训练神经网络模型并实时处理,发送检测结果指令
Step 4:GIVS将检测数据实时传送至云端服务器,以进行后续大数据分析处理
 
深度学习视觉分析平台“天断”
中科行智天断深度学习视觉分析平台包含图像标注、训练与推断三大主体模块,能够对图像进行分类、对目标进行分割与定位等,输入图像兼容2D黑白与彩色数字图像,适用多种格式图像,适用于工业缺陷检测、定位识别与物体分类识别等场景。
 
纺织物缺陷检测示例▼
 
纺织筒纱缺陷检测过程,5步实现深度学习网络模型创建,智能识别筒纱脏污、跳线等缺陷,最后可实现批量导出▼
 
创建项目


标注缺陷


扩增图像


训练模型


推断验证
 
工业视觉检测通用软件平台GIVS
中科行智工业视觉检测通用软件平台GIVS(General Industrial Vision System)是一款开放型机器视觉软件,致力于为客户提供快速解决视觉应用的算法工具,强大的算法库可实现高精度的定位、检测、测量和识别功能,适用于多种工业应用场景。友好的用户交互界面,可方便快捷地搭建机器视觉应用方案,内含丰富图像处理、分析与检测算子,可扩展深度学习算法模块。功能强大,简单易用,完全界面化操作,所有算子拖拽添加,无需任何代码基础也可轻松上手。
 
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