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胚布是織成后還有印染加工的布,是后續紡織服裝產品的重要原料。所以,胚布的外觀質量對于后續的印花和制衣工序影響巨大。紡織生產企業對胚布檢測的主要目的表現在兩個方面: 1)檢測胚布中疵點的種類和數量等信息,以實現胚布的打分定級; 2)給出關于疵點的可用信息,進而可使檢測者診斷出問題的 癥結所在,并采取合理的解決手段,以減少后續類似問題的再次發生。 在紡織胚布的過程中,胚布經常會出現如下各種疵點:缺經
??近年來,人工智能技術迎來快速突破,市場潛力得以加快釋放,產業發展不斷走上新臺階。在此有利形勢下,人工智能行業對于專業人才的需求也持續暴漲。為此,推進人工智能人才培養體系建設,落實人工智能教育學科,將成為接下來的重中之重。 ??2017年**大學人工智能影響力排行榜TOP20中,分別為麻省理工學院、斯坦福大學、卡內基-梅隆大學、哈佛大學、加州大學伯克利分校、普林斯頓大學、康奈爾大學、愛丁堡大學、
玻璃纖維織物是經編多軸向織物,由一層或多層平行的紗線按照盡可能多的方向交錯而成的。織物具有一定的密實度和厚度,顏色一般為白色,生產時的質量缺陷主要為劈縫缺陷,在線生產速度為2m/min,幅寬一般為2.5m左右,檢測精度要求為0.5mm。 本文根據生產實際狀況,搭建了玻纖織物缺陷在線檢測系統平臺如圖1所示。由圖可以看出,工業相機、鏡頭及光源組成了機器視覺檢測系統的圖像采集模塊。本次研究采用了全局曝
在玻璃纖維拉絲過程中,由于溫度、氣流、玻璃溶液中的雜質、抽絲盒臟污等原因影響,會出現拉絲異常情況。拉絲異常主要靠人工視覺檢測,理絲工來觀察是否有異常。但是由于1人看管的爐位數量較多,檢測效率低,處理效率慢,嚴重影響產品質量及生產效率。西安獲德玻纖拉絲斷紗在線檢測系統采用機器視覺與機器學習等自動化*技術,能夠實現拉絲異常在線檢測。檢測成功率為99,誤檢為1%。檢測對象:紗線飛絲、縮頭檢測要求:設備
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