이러한 이유로 직물 흠집의 자동 탐지는 최근 몇 년간 국내외 학자들이 주목하고 연구한 핫스팟 과제 중 하나이다. 컴퓨터 이미지 처리 기술을 이용하여 방직품 검사의 정확성, 신속성 및 포괄성을 높여 기업의 온라인 제어 및 방직품 품질 향상을 보장할 수 있습니다. 직물 결함 이미지 인식은 특정 알고리즘에 따라 직물 표면 이미지를 처리하여 결함 유형과 정도를 식별하는 방법입니다.
외국에서 직물 흠집의 자동 식별에 대한 연구는 이미 20 여 년 동안 비교적 성숙했다. 비교적 영향력 있는 시스템은 스위스 우스터의 Fabriscan 시스템, 독일 Obdix 광전기술사의 온라인 직물 검사 시스템, 이스라엘 EVS 의 I-TEX 시스템입니다. 이러한 자동 검사 시스템의 구성과 특징은 다음과 같습니다.
(1) 우스터 회사 Fabriscan 자동 검사 시스템은 신경망 기술을 사용합니다. 초기 학습 단계에서는 약 1min 이 필요하며, 1m 에서 직물의 정상 모양에 대한 특성 매개변수를 기록한 다음 검사 단계로 들어가 정상 모양과 다른 부분 예외를 찾아 분석, 표시 및 기록합니다. 또한 테스트 결과를 통합 품질 관리 시스템에 입력하여 결함을 분류하고 직물 품질을 추가로 평가할 수 있습니다.
(2) 독일 Obdix 광전기술회사가 개발한 직물 온라인 검사 시스템은 광학과 역학을 결합시켜 신경망 방법으로 처리되는 소프트웨어 지원을 통해 직조 중인 직물 표면을 센서를 통해 탐지한다. 이 장치는 더러움, 구멍, 단경, 위도끊기, 점프사, 절, 흠집, 색결함 등의 결함을 분류할 수 있다.
(3) 이스라엘 EVS 의 가공물 자동 감지 시스템의 핵심 장치인 I-TEX 는 인간의 시각 메커니즘을 모방하는 독립적인 이미지 이해 알고리즘을 기반으로 한 관찰 감지 시스템입니다. 감지, 저장 및 위치 지정을 자동으로 제어하고 천 결함을 평가하고 분석할 수 있습니다. 폭이 330cm 인 0.5mm 이하의 가시적 결함을 감지할 수 있습니다.