紡織企業想要長遠發展需要這樣做

時間：2019-09-23

作者：西安獲德圖像技術有限公司

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詞條說明
基于機器視覺的一次性紙杯缺陷自動檢測
本文圍繞紙杯生產線上的實際檢測要求，基于機器視覺技術為基礎，圖像處理技術為方法，針對生產線上產品缺陷特征，設計了一次性紙杯缺陷的自動化檢測系統，有效提高了產品缺陷檢測的效率。該系統主要由工業相機、鏡頭、LED環形光源、顯示器、PLC、工控pc機、光電傳感器、報警裝置及圖像處理軟件等部分組成。解決方案：系統運行，光電傳感器檢測到生產線的運動，將該信號傳送到PLC，PLC接收到輸入信號，觸發工
機器視覺+人工智能高效解決管紗外觀檢測難題
??玻纖細紗經過捻紗機后，形成一個個的管紗，管紗需要經過去皮，測量Tex，外觀檢測，稱重，包裝等環節，才能夠出廠。人工檢測易受到主觀因素影響，造成人力、物力的較大浪費。西安獲德結合多年在玻纖行業視覺檢測經驗，對管紗外觀質量做了專業的成像檢測方案，經由大數據人工智能方式對其缺陷進行深度學習，達到高速精準的缺陷分類。 ??檢測缺陷：360°無死角的在線檢測管紗毛羽、毛圈、毛夾、污漬等。 ??檢測難點：
基于機器視覺的胚布外觀綜合質量評價
胚布是織成后還有印染加工的布，是后續紡織服裝產品的重要原料。所以，胚布的外觀質量對于后續的印花和制衣工序影響巨大。紡織生產企業對胚布檢測的主要目的表現在兩個方面： 1)檢測胚布中疵點的種類和數量等信息，以實現胚布的打分定級； 2)給出關于疵點的可用信息，進而可使檢測者診斷出問題的癥結所在，并采取合理的解決手段，以減少后續類似問題的再次發生。在紡織胚布的過程中，胚布經常會出現如下各種疵點：缺經
碳纖維技術壁壘高，原絲質量是關鍵
碳纖維生產工藝流程長，整個過程連續走絲，需要對參數精確控制，每個環節都將影響到碳纖維成品的質量和性能。碳纖維的缺陷可分為表面缺陷和內部缺陷，表面缺陷占缺陷總數的90%左右，其產生的原因大部分來自于原絲的缺陷“遺傳”給碳纖維。?原絲制備是碳纖維生產的**環節，目前，原絲紗線表面缺陷有破絲、毛團等。在碳化過程及其他生產環節還會出現個別碳纖維原絲局部破損、斷裂現象，從而形成毛團，毛條附著在碳纖