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섬유 품질 검사의 결함 검출
직물은 생산 과정과 시장에 진출하기 전에 반드시 각종 검사와 테스트를 거쳐야 하는데, 그중 결함 탐지가 가장 중요한 일환이다. 직물 결함 탐지는 주로 인공 시각의 오프라인 감지를 통해 수행됩니다. 이런 방법은 검사 속도가 느리고, 원단 검사원의 주관에 크게 영향을 받고, 오검률과 누락률이 높다는 단점이 있다.

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.