Tehnologie de detectare a defectelor din material nețesut

Țesăturile nețesute au fost întotdeauna utilizate pe scară largă ca materii prime pentru consumabile medicale de unică folosință, cum ar fi măștile chirurgicale, pălăriile de asistentă și capacele chirurgicale în producție.Calitatea consumabilelor medicale de unică folosință depinde în principal de calitatea țesăturilor nețesute.Datorită faptului că procesul de producție și transport al țesăturilor nețesute nu poate garanta puritatea absolută a mediului și ele însele au o puternică capacitate de adsorbție electrostatică, adesea absorb impurități mici din aer.Prin urmare, obiectele străine pot exista în foarte puține zone ale țesăturilor nețesute.Materialul nețesut studiat în acest articol este utilizat direct pentru producția de măști. După analizarea mostrelor de defecte selectate, s-a constatat că proporția de defecte de obiecte străine, cum ar fi insectele și părul, este cea mai mare.Existența acestui defect duce direct la calitatea substandard a produselor ulterioare, iar produsele defecte sunt, de asemenea, strict interzise să intre pe piață.Prin urmare, producătorii trebuie să elimine unele dintre aceste defecte, altfel va provoca pierderi economice uriașe.

În prezent, majoritatea companiilor mari din industrie folosesc echipamente de inspecție vizuală importate pentru detectarea defectelor.Deși rezultatele sunt bune, aceste echipamente sunt de obicei scumpe ca cost și întreținere și nu sunt potrivite pentru întreprinderile mici și atelierele.Majoritatea companiilor mici din China folosesc încă inspecția vizuală manuală tradițională pentru depistarea defectelor.Această metodă este relativ simplă, dar necesită o pregătire mai lungă a lucrătorilor, eficiență și acuratețe scăzute de detectare și irosește o mulțime de resurse umane, ceea ce reprezintă o cheltuială semnificativă pentru managementul întreprinderii.În ultimii ani, domeniul detectării defectelor s-a dezvoltat rapid, iar proprietarii de afaceri folosesc treptat noile tehnologii pentru a înlocui metodele tradiționale de inspecție vizuală manuală.

Din perspectiva tendințelor de dezvoltare a industriei, proiectarea unui dispozitiv de detectare automată care poate obține și analiza automat imaginile defectelor în procesul de producție a țesăturilor nețesute este un mijloc necesar pentru a promova dezvoltarea producției, a asigura calitatea produsului și a reduce costurile forței de muncă.Începând cu anii 1980, mulți ingineri au încercat să folosească cunoștințele relevante despre viziunea computerizată pentru detectarea defectelor țesăturilor nețesute.Unele studii au folosit metode de analiză a texturii pentru a caracteriza defectele și pentru a realiza detectarea defectelor, în timp ce altele au folosit operatori de detectare a marginilor pentru a determina mai întâi conturul defectului și pentru a stabili praguri rezonabile pe baza informațiilor statistice ale defectelor în tonuri de gri pentru a realiza detectarea defectelor. Există, de asemenea, studii care utilizează spectrale. metode de analiză pentru detectarea defectelor bazate pe periodicitatea mare a texturii țesăturilor.

Metodele de mai sus au obținut anumite rezultate de aplicare în probleme de detectare a defectelor, dar există încă anumite limitări: în primul rând, forma și dimensiunea defectelor în mediile reale de producție variază.Algoritmii de detectare a defectelor bazați pe învățarea automată și pe informații statistice necesită stabilirea unor praguri pe baza cunoștințelor anterioare, care nu pot fi eficiente pentru toate defectele, ceea ce duce la o robustețe insuficientă a acestei metode.În al doilea rând, metodele tradiționale de viziune computerizată sunt de obicei lente de executat și nu pot îndeplini în mod eficient cerințele de producție în timp real.Începând cu anii 1980, domeniul cercetării învățării automate s-a dezvoltat rapid, iar aplicarea cunoștințelor relevante a condus dezvoltarea multor industrii.Multe subiecte de cercetare au arătat că aplicarea algoritmilor de învățare automată, cum ar fi rețeaua neuronală BP și SVM, în detectarea defectelor de țesătură este eficientă.Aceste metode asigură o acuratețe ridicată a detectării și un anumit grad de robustețe și nu este greu de descoperit printr-o analiză atentă a procesului de instruire a învățării automate, performanța acestui tip de algoritm depinde în principal de selecția caracteristicilor manuale ale defectelor.Dacă caracteristicile manuale nu sunt suficient de complete sau discriminatorii, performanța modelului va fi, de asemenea, slabă.

Odată cu îmbunătățirea continuă a puterii de calcul a computerului și dezvoltarea fierbinte a teoriei învățării profunde în ultimii ani, tot mai mulți oameni au început să aplice învățarea profundă pentru detectarea defectelor de țesătură.Învățarea profundă poate evita în mod eficient caracterul incomplet al caracteristicilor proiectate manual și are o precizie ridicată de detectare.Pe baza acestei considerații, acest articol utilizează viziunea computerizată și cunoștințele legate de învățarea profundă pentru a proiecta un sistem automat de detectare a defectelor din material nețesut, care îmbunătățește eficient acuratețea de detectare a defectelor și are o bună robustețe.