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管紗外觀缺陷檢測系統是融合了工業4.0要素,集成了人工智能、機器視覺、數據庫、PLC編程、氣動裝置、工業機器人、自動控制、自動機械等技術組成的一體化智能自動生產線,該系統是人工智能技術在玻纖工業生產中的**成功應用。 智能全自動管紗外觀檢測及包裝線是以“HDGS-I型管紗外觀自動檢測系統”為**,配套自動上紗機器人、自動下紗機器人、自動包裝線等環節構成。生產完全自動化,能滿足客戶穩定、安全、高質
工業缺陷可視為工業產品的外觀 “異常”,因此有部分工業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缺陷檢測是有所區別的。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注輸入圖像是否為異常實例,而工業缺陷檢測較關注像素層面的檢出任務。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缺陷檢測的任務需求。近年來, 深度學
玻璃纖維整經是織布的前道工序,該工序的質量管控直接影響到后繼織物的品質。紗線在該道工序可體現出各種各樣的缺陷,例如,毛羽,毛絲,破絲,毛圈,毛團(為了簡化敘述,以上幾種缺陷統稱毛羽),斷紗等。如能盡早發現缺陷,便可及時查找產生缺陷的原因并進行相應處理。 由于整經機速度較快,紗線數量較多,紗線較細,毛羽很小,肉眼是無法觀察到,因此采用人工檢測方式無法完成紗線質量檢測。 傳統的玻纖整經機設備上,一般
本文為解決玻璃纖維管紗(奶瓶紗)人工檢測質量不穩定的問題,提出了一種基于較大穩定較值區域(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,根據其形態特征以及灰度對比信息,提出基于較大穩定較值區域(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
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