國內(nèi)玻纖產(chǎn)業(yè)“大而不強”企業(yè)發(fā)展任重而道遠

時間：2017-12-13

作者：西安獲德圖像技術(shù)有限公司

詞條
詞條說明
人工智能讓紡織行業(yè)“智”在四方
隨著基于機器視覺技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的廣泛應(yīng)用，當前，人工智能也在不斷成熟，尤其是在安防、金融領(lǐng)域得到了較快、較好的應(yīng)用。除此之外，越來越多的創(chuàng)業(yè)者也試圖在工業(yè)、制造業(yè)等相關(guān)領(lǐng)域帶來新的突破，以降低成本、提高效率，逐漸取代傳統(tǒng)的人工工作方式。以紡織業(yè)為例，在紡織工藝中，一般可分為紡紗、織造、印染整等工序。其中織物疵點檢測便是織造工序中重要的一環(huán)，玻璃纖維多軸向織物，在織造過程中往往會有一些異物和毛團混
使用深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)工業(yè)異常檢測
工業(yè)缺陷可視為工業(yè)產(chǎn)品的外觀 “異?！保虼擞胁糠止I(yè)缺陷檢測方法采用了異常檢測的思路。然而異常檢測的定義與工業(yè)缺陷檢測是有所區(qū)別的。具體而言，異常檢測的概念較加廣泛與抽象, 其中圖像異常檢測主要關(guān)注輸入圖像是否為異常實例，而工業(yè)缺陷檢測較關(guān)注像素層面的檢出任務(wù)。在像素層面上，異常與正常模式的差別較加細微，檢測難度也大幅增加，因此直接使用異常檢測方法難以滿足工業(yè)缺陷檢測的任務(wù)需求。近年來, 深度學(xué)
基于MSER、SVM的玻璃纖維管紗毛羽檢測
本文為解決玻璃纖維管紗（奶瓶紗）人工檢測質(zhì)量不穩(wěn)定的問題，提出了一種基于較大穩(wěn)定較值區(qū)域（MSER）和支持向量機（SVM）的玻璃纖維管紗毛羽檢測方法。解決方案利用機器視覺技術(shù)對管紗毛羽疵點進行實時檢測,通過多路相機采集管紗毛羽原始圖像，根據(jù)其形態(tài)特征以及灰度對比信息，提出基于較大穩(wěn)定較值區(qū)域（MSER）的管紗毛羽分割方法，然后運用局部二值模式（LBP）算法獲得管紗毛羽的輪廓點特征信息，最后利
你知道嗎？簾子布也裝上機器“眼”了
簾子布是輪胎用的骨架織物，輪胎生產(chǎn)的主要材料之一。在簾子布生產(chǎn)過程中，由于設(shè)備，工藝，原料等各種因素影響，往往會產(chǎn)生各種各樣的缺陷，例如強捻，弱捻，油污，毛紗，飛緯等，嚴重影響產(chǎn)品質(zhì)量。西安獲德通過現(xiàn)場實地考察及工藝了解，在簾子布織機上安裝簾子布缺陷織機在線檢測系統(tǒng)，可代替人工完成簾子布織造過程中的缺陷檢測，達到質(zhì)量管控的目的。由于涂膠后，缺陷將被膠水覆蓋難以檢測，采用機器視覺技術(shù)在簾子布織