厚積薄發人工智能將為陜西高校注入新活力

時間：2018-03-01

作者：西安獲德圖像技術有限公司

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基于機器視覺的紡織品瑕疵自動檢測及分類方法
復合材料玻璃纖維屬于產業用紡織品，在**，汽車，造船等行業廣泛應用。我國的玻璃纖維產量站到**的75%以上。但由于該行業在我國起步較晚，設備自動化程度不高，產品質量難以控制，產品以中低端為主。企業迫切需要采用機器實現自動化檢測，替代人工，保證產品質量。西安獲德是國內率先成功將機器視覺技術引入玻璃纖維產品質量檢測的公司，該技術對于整個國內的玻璃纖維產品質量控制將是革命性的。目前該公司針對玻璃纖維
基于機器視覺實現織物疵點自動檢測
??織物疵點的自動化檢測是工業自動化視覺檢測的一個分支，它是對織物質量進行控制和實現織物生產過程和品質檢驗的關鍵環節。本文主要概述在利用機器視覺和數字圖像處理技術開發一套織物疵點自動檢測系統。 ??織物表面在高照度、高工作頻率熒光燈光源的照射下，通過CCD線陣式相機對織物表面進行掃描獲得灰度圖像數據，再經有效的識別算法實現疵點的自動檢測和評分任務。 ??織物疵點自動檢測系統組成 ??一般而言，基于
布匹色差在線視覺檢測方案
本文主要介紹為實時客觀地評價布匹表面色差，設計的布匹色差在線檢測系統。該系統由光源模塊、線陣CCD程序模塊和計算機色差計算模塊組成，通過彩色線陣CCD連續掃描布匹表面成像，運用CIE1976 Lab顏色模型完成色差的實時計算，同時給出布匹色差的統計數據。結果表面，采用該方面在線監測布匹色差具有可行行。紡織印染行業中，布匹表面色差的測量和評價常用離線抽樣方式，本文采用彩色線陣CCD工業相機實時采
紡織企業想要長遠發展需要這樣做
勞動力成本的持續增加及用戶對品質要求的逐步提升，迫使紡織企業對織造設備的自動化、智能化水平需求越來越迫切。對織機而言，速度和效率決定了產品的產量和質量，合適的運轉速度和持續平穩高質量的運行至關重要，織造設備企業在確保穩定性的同時，紛紛在高速高效方面下功夫，但往往*忽略產品瑕疵質量問題。據相關研究，人類視覺只能檢測出大約60％-75％的顯著瑕疵。因而使織物在離廠時己存有潛在的質量隱患，導致缺