在自動(dong)化(hua)或半(ban)自動(dong)化(hua)生產過(guo)程中(zhong)，為了提高(gao)成品率，有必(bi)要對(dui)成品缺(que)陷進行檢測(ce)(ce)。以(yi)往的檢測(ce)(ce)方(fang)法大多(duo)是人工檢測(ce)(ce)，但這種方(fang)法受(shou)到人員(yuan)主觀因(yin)(yin)素(su)的限制(zhi)(zhi)，容易(yi)受(shou)到疲(pi)勞、注意(yi)力不(bu)集(ji)中(zhong)等(deng)因(yin)(yin)素(su)的影響，導(dao)致檢測(ce)(ce)結果的準確性(xing)下(xia)降(jiang)，標(biao)準難以(yi)統(tong)一。因(yin)(yin)此，可以(yi)說視覺缺(que)陷檢測(ce)(ce)系統(tong)是實現智(zhi)能化(hua)生產的有效(xiao)手段，控制(zhi)(zhi)精度高(gao)，具有高(gao)速、高(gao)精度、穩(wen)定性(xing)和可靠性(xing)等(deng)優點，那么它在紡織(zhi)行業中(zhong)該如(ru)何應用(yong)呢?

在(zai)(zai)紡織(zhi)工(gong)業(ye)中，一些大型紡織(zhi)機器，如(ru)日常(chang)生產中的(de)(de)大圓圈，由于浪費(fei)的(de)(de)發(fa)生，導致制造商支出(chu)(chu)的(de)(de)更大成(cheng)本。在(zai)(zai)響(xiang)應這個(ge)問(wen)題(ti)的(de)(de)基礎上，基于AI深度學(xue)習(xi)面(mian)料，一旦(dan)發(fa)生錯誤(wu)，系統將檢(jian)測到工(gong)業(ye)相機和運行(xing)器中機器的(de)(de)緯度，系統將發(fa)出(chu)(chu)暫停的(de)(de)指(zhi)令機器的(de)(de)動作。因(yin)此，在(zai)(zai)紡織(zhi)工(gong)業(ye)的(de)(de)應用(yong)中，機器目視檢(jian)測技術的(de)(de)出(chu)(chu)現有效改善(shan)了廢布的(de)(de)疼痛點。

此外，針(zhen)對(dui)中國(guo)布(bu)匹，例如使用無紡(fang)(fang)布(bu)、家紡(fang)(fang)布(bu)、簾子布(bu)等表(biao)面的瑕疵，表(biao)面缺(que)(que)陷(xian)視覺檢(jian)測設(she)備也可(ke)一一甄別，斷(duan)經、斷(duan)緯、破洞、污漬、蚊蟲等各類產(chan)品(pin)缺(que)(que)陷(xian)，通過表(biao)面視覺檢(jian)測設(she)備，還可(ke)以(yi)量化缺(que)(que)陷(xian)，對(dui)缺(que)(que)陷(xian)進(jin)行分類，并根據產(chan)生的缺(que)(que)陷(xian)類型從(cong)根本原因進(jin)行分析。