使用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)工業(yè)異常檢測(cè)

時(shí)間：2022-11-11作者：西安獲德圖像技術(shù)有限公司瀏覽：198

西安獲德圖像技術(shù)有限公司專(zhuān)注于疵點(diǎn)檢測(cè),表面檢測(cè),缺陷檢測(cè)等

• 詞條

  詞條說(shuō)明

• 人工智能讓紡織行業(yè)“智”在四方

  隨著基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的廣泛應(yīng)用，當(dāng)前，人工智能也在不斷成熟，尤其是在安防、金融領(lǐng)域得到了較快、較好的應(yīng)用。除此之外，越來(lái)越多的創(chuàng)業(yè)者也試圖在工業(yè)、制造業(yè)等相關(guān)領(lǐng)域帶來(lái)新的突破，以降低成本、提高效率，逐漸取代傳統(tǒng)的人工工作方式。 以紡織業(yè)為例，在紡織工藝中，一般可分為紡紗、織造、印染整等工序。其中織物疵點(diǎn)檢測(cè)便是織造工序中重要的一環(huán)，玻璃纖維多軸向織物，在織造過(guò)程中往往會(huì)有一些異物和毛團(tuán)混

• 基于MSER、SVM的玻璃纖維管紗毛羽檢測(cè)

  本文為解決玻璃纖維管紗（奶瓶紗）人工檢測(cè)質(zhì)量不穩(wěn)定的問(wèn)題，提出了一種基于較大穩(wěn)定較值區(qū)域（MSER）和支持向量機(jī)（SVM）的玻璃纖維管紗毛羽檢測(cè)方法。 解決方案 利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)管紗毛羽疵點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),通過(guò)多路相機(jī)采集管紗毛羽原始圖像，根據(jù)其形態(tài)特征以及灰度對(duì)比信息，提出基于較大穩(wěn)定較值區(qū)域（MSER）的管紗毛羽分割方法，然后運(yùn)用局部二值模式（LBP）算法獲得管紗毛羽的輪廓點(diǎn)特征信息，最后利

• 拒絕簡(jiǎn)單代工,人工智能讓制造業(yè)前景更加光明

  工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)，一直以來(lái)都是制造業(yè)的“源頭發(fā)動(dòng)機(jī)”。抓好工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)這道關(guān)口，才能基本**工業(yè)產(chǎn)品的優(yōu)選生產(chǎn)和穩(wěn)定供應(yīng)。人工智能的推廣應(yīng)用，讓工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)的運(yùn)作較為科學(xué)和高效。 從整體來(lái)看，人工智能在工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)上的作用主要集中于硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng)。正是技術(shù)、系統(tǒng)、設(shè)備之間的有效協(xié)調(diào)與運(yùn)作，才造就了工業(yè)生產(chǎn)的體系化與自動(dòng)化。 眾所周知，如今的工業(yè)制造，已經(jīng)由人機(jī)協(xié)作的方式來(lái)主導(dǎo)，單純依靠人力來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品制造

• 基于機(jī)器視覺(jué)的紡織品瑕疵自動(dòng)檢測(cè)及分類(lèi)方法

  復(fù)合材料玻璃纖維屬于產(chǎn)業(yè)用紡織品，在**，汽車(chē)，造船等行業(yè)廣泛應(yīng)用。我國(guó)的玻璃纖維產(chǎn)量站到**的75%以上。但由于該行業(yè)在我國(guó)起步較晚，設(shè)備自動(dòng)化程度不高，產(chǎn)品質(zhì)量難以控制，產(chǎn)品以中低端為主。企業(yè)迫切需要采用機(jī)器實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)，替代人工，保證產(chǎn)品質(zhì)量。 西安獲德是國(guó)內(nèi)率先成功將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)引入玻璃纖維產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的公司，該技術(shù)對(duì)于整個(gè)國(guó)內(nèi)的玻璃纖維產(chǎn)品質(zhì)量控制將是革命性的。目前該公司針對(duì)玻璃纖維