工業(yè)缺陷可視為工業(yè)產(chǎn)品的外觀 “異?!保虼擞胁糠?a href="http://nyxe.cn/" target="_blank">工業(yè)缺陷檢測(cè)方法采用了異常檢測(cè)的思路。然而異常檢測(cè)的定義與工業(yè)缺陷檢測(cè)是有所區(qū)別的。
具體而言,異常檢測(cè)的概念更加廣泛與抽象, 其中圖像異常檢測(cè)主要關(guān)注輸入圖像是否為異常實(shí)例,而工業(yè)缺陷檢測(cè)更關(guān)注像素層面的檢出任務(wù)。在像素層面上,異常與正常模式的差別更加細(xì)微,檢測(cè)難度也大幅增加,因此直接使用異常檢測(cè)方法難以滿足工業(yè)缺陷檢測(cè)的任務(wù)需求。
近年來(lái), 深度學(xué)習(xí)方法因其在處理背景復(fù)雜、缺陷微弱的工業(yè)圖像時(shí)表現(xiàn)出卓越的性能優(yōu)勢(shì),成為解決工業(yè)圖像缺陷的主流方法。西安獲德圖像也通過(guò)深度學(xué)習(xí)工業(yè)缺陷檢測(cè)研究,把該研究成果應(yīng)用到了相關(guān)行業(yè),實(shí)現(xiàn)了成果產(chǎn)業(yè)化。
主要轉(zhuǎn)化項(xiàng)目為:
1)基于視覺(jué)的紡織品表面缺陷檢測(cè):
在布匹生產(chǎn)過(guò)程中,需對(duì)布匹缺陷進(jìn)行檢測(cè),根據(jù)缺陷類(lèi)型及嚴(yán)重程度進(jìn)行等級(jí)劃分。西安獲德智能驗(yàn)布系統(tǒng)主要面向紡織服裝行業(yè),采用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法,機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)織物表面缺陷。只要是不正常的紋理,均可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線檢出,檢出率90%以上。主要檢測(cè)缺陷內(nèi)容包括:斷經(jīng),斷緯,節(jié)絲,開(kāi)車(chē)痕,機(jī)械段,油污,破洞等常見(jiàn)缺陷。
2)碳纖維智能化巡檢及質(zhì)量監(jiān)測(cè):
碳纖維經(jīng)過(guò)拉絲工藝形成碳纖維原絲,多根原絲組合在一起形成碳纖維原絲紗線。由于設(shè)備,工藝等原因,碳纖維原絲紗線表面會(huì)產(chǎn)生破絲,毛團(tuán)等缺陷,同時(shí)紗線在碳化過(guò)程、以及其他生產(chǎn)環(huán)節(jié)會(huì)發(fā)生個(gè)別碳纖維原絲局部破損、斷裂現(xiàn)象,形成毛團(tuán),毛條附著在碳纖維紗線上。目前對(duì)于這些缺陷均未實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)。采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù),實(shí)時(shí)監(jiān)控每一根碳纖維紗線上的毛球、毛絲、長(zhǎng)短絲、斷絲,檢測(cè)到缺陷后保存缺陷圖像及相關(guān)信息以便給改善生產(chǎn)工藝提供數(shù)據(jù)支持。
石膏板在生產(chǎn)過(guò)程中,由于設(shè)備,工藝,原料等因素影響,往往會(huì)產(chǎn)生各類(lèi)缺陷,如石膏板表面漏漿,紙張褶皺,寬度、厚度不均勻,立邊不垂直等,這些缺陷嚴(yán)重影響了產(chǎn)品質(zhì)量和企業(yè)聲譽(yù)。
石膏板外觀質(zhì)量在線檢測(cè)智能裝備,融合人工智能、機(jī)器視覺(jué)、3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)、嵌入式控制技術(shù)、激光技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動(dòng)化控制等高新技術(shù),實(shí)現(xiàn)石膏板在生產(chǎn)過(guò)程中的實(shí)時(shí)在線質(zhì)量檢測(cè)與控制??蓪?shí)時(shí)檢測(cè)紙張破洞、板形、板長(zhǎng)、缺陷打標(biāo)、缺陷板識(shí)別剔除、泡徑檢測(cè)等一系列石膏板流水線上的缺陷檢測(cè)。
玻纖紗線在整經(jīng)工序出現(xiàn)各種各樣的缺陷,例如,破絲,斷紗,毛團(tuán)等,如果能夠盡早發(fā)現(xiàn)缺陷,可及時(shí)查找產(chǎn)生缺陷的原因并進(jìn)行相應(yīng)處理。由于整經(jīng)機(jī)紗線數(shù)量多,紗線細(xì),破絲只有幾微米,肉眼是無(wú)法觀察到,因此采用人工檢測(cè)方式無(wú)法完成紗線質(zhì)量檢測(cè),需開(kāi)發(fā)基于機(jī)器視覺(jué)的玻纖紗缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)控每一根紗線上的破絲,毛團(tuán)缺陷。