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题名基于机器视觉的玻璃纤维纱团外观缺陷检测系统设计
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作者
李吉国
景军锋
程为
王永波
刘薇
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机构
西安工程大学电子信息学院
西安获德图像技术有限公司
西安工程大学纺织科学与工程学院
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出处
《纺织学报》
北大核心
2025年第5期243-251,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62176204)
陕西省秦创原“科学家+工程师”项目(2023KXJ-061)
+1 种基金
西安市科技局秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(23KGDW0017-2022)
陕西省教育厅科研计划资助项目(24JP070)。
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文摘
为解决玻璃纤维(简称玻纤)纱团在生产或运输过程中出现缺陷人工检测效率低和漏检率高的问题,提出一种基于机器视觉的玻纤纱团外观缺陷检测方法。该方法将传统图像算法和深度学习算法相结合,首先使用传统方法预处理图像,减少玻纤纱团塑料包装的反光对图像质量的影响,利用RGB与HSV色彩空间通道识别玻纤纱团型号标签;其次将疑似缺陷的玻纤纱团图像传入改进的MobileNetV2深度学习模型进行缺陷判定。最后设计了一套完整的玻纤纱团外观缺陷检测软硬件系统,以西门子S7-200 PLC作为硬件控制器,完成玻纤纱团检测过程中的自动传送与分拣,基于模型在线服务(EAS)架构设计了功能齐全的软件系统。研究结果表明,该系统的检测准确率为97%,玻纤纱团品种分类正确率达99%,相机采集和检测处理速度满足工业实际需求,能够有效代替人工并提高质检效率。
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关键词
机器视觉
玻璃纤维纱团
缺陷检测
图像处理
模型在线服务架构
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Keywords
machine vision
glass fiber yarn
defect detection
image processing
elastic algorithm service framework
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分类号
TP23
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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