有这个可能。纺织品质量控制和管理的重要环节,同时又是纺织自动化的重要标志之一。基于图像处理的织物疵点检测,主要是通过图像分析,从瑕疵图像中发现与正常纹理不同的部分。
你说呢...
织物印染常见缺陷怎样检测
纺织品在印染过程中由于染色工艺和操作等问题会在织物外观留下视觉缺陷（如：转印不同步、染色不足、走色、色斑），对产品质量造成很大影响。目前，国内外印染厂对这种织物缺陷的检测主要是通过安排专人来监督实现的。由于人的精力和注意力有限，在高强度的工作环境下往往可能会出现疏漏，使检测环节成为印染厂生产流水线上的瓶颈。 本系统通过计算机视觉来检测纺织品织物印染的常见缺陷，可最大限度减少人为因素对检测结果的影响。与人工监督的方法相比，在成本投入，人力利用和检测速度上占有明显的优势，对提高纺织品的印染成品质量具有重要意义。 多证据视觉增强是本系统的技术核心，使其具有较广泛的适应性和检测正确性。系统具有自学习功能、实时检测功能，以及自动记录的印染疵病图像的检索查找管理功能。希望能通过与实际应用的结合进一步改进该系统的功效。 技术的应用领域，前景分析本系统主要针对大中型纺织印染企业，用于提高织物的印染检测质量。使该传统产业得到信息化的技术提升。将逐步取代印染成品的质量检测人员，并使检测结果更稳定。 有利于提升印染成品质量和提高产品竞争力，更大程度地实现出口创汇。可在保留现有生产环境不变的条件下，实现本系统的所有功能。 QCROBOT可提供此机器视觉模块及工程解决方案。 QCROBOT是一家由国防科技人员与中国图像协会联合创办的高科技企业组织。企业成立以来，一直致力于把机器视觉应用于产品生产，品质保证的开拓工作。客户广泛分布于电子加工、包装、印刷、纺织、机床、模具、陶瓷、制药、广告等设备制造业，以及军工、航空航天等特殊行业。除常规销售业务外，我公司还承接各种自动化设备的设计及制造以及机器人制造解决方案的制定和实施，为客户提供设备制定、系统集成、设计、加工等更完善的服务，
