Detección de defectos en la inspección de calidad textil

Los textiles deben someterse a diversas inspecciones y pruebas durante el proceso de producción y antes de ingresar al mercado, de las cuales la detección de defectos es la más importante. La detección de defectos en los tejidos se completa principalmente mediante la detección fuera de línea de visión artificial. Este método tiene las desventajas de una velocidad de detección lenta, una gran influencia subjetiva por parte de los inspectores de tejidos y altas tasas de detección falsa y de detección perdida.

Por las razones anteriores, la detección automática de defectos en las telas ha sido uno de los temas candentes al que los académicos nacionales y extranjeros han prestado atención e investigado en los últimos años. El uso de tecnología de procesamiento de imágenes por computadora puede mejorar la precisión, velocidad y amplitud de la detección de textiles, brindando garantías para que las empresas realicen controles en línea y mejoren la calidad de los textiles. El reconocimiento de imágenes de defectos de la tela se refiere a un método de procesar imágenes de la superficie de la tela de acuerdo con un algoritmo determinado para identificar el tipo y el grado de los defectos.

Durante más de 20 años, la investigación extranjera sobre la identificación automática de defectos en los tejidos ha sido relativamente madura. Los sistemas más influyentes incluyen: el sistema Fabriscan de la empresa suiza USTER, el sistema de inspección de tejidos en línea de la empresa alemana de tecnología optoelectrónica Obdix y el sistema I-TEX de la empresa israelí EVS. La composición y características de estos sistemas automáticos de inspección de telas son las siguientes:

(1) El sistema automático de inspección de telas Fabriscan de Uster utiliza tecnología de red neuronal. La fase de aprendizaje inicial toma aproximadamente 1 minuto para registrar los parámetros característicos de la apariencia normal de la tela a 1 m, y luego ingresa a la fase de inspección para buscar anomalías locales que sean diferentes de la apariencia normal, y analizarlas, marcarlas y registrarlas. Además, los resultados de las pruebas se pueden introducir en sistemas integrados de gestión de calidad para clasificar defectos y evaluar aún más la calidad de la tela.

(2) El sistema de detección de telas en línea desarrollado por Obdix Optoelectronics Technology Company en Alemania combina óptica y mecánica y, con el apoyo de un software procesado mediante métodos de redes neuronales, detecta la superficie de la tela que se teje. sensores. El dispositivo puede clasificar los siguientes defectos: suciedad, agujeros, urdimbre rota, trama rota, hilo saltado, nudos, defectos de nudos y defectos de color.

(3) I-TEX, el equipo principal del sistema de inspección automática de tela gris de Israel EVS Company, es un conjunto de sistemas de observación e inspección. Este sistema se basa en un algoritmo independiente de comprensión de imágenes. El algoritmo imita el mecanismo visual humano y puede controlar automáticamente la inspección, el almacenamiento y el posicionamiento, y evaluar y analizar más a fondo los defectos de la superficie de la tela. Puede detectar defectos visibles de hasta 0,5 mm y el ancho de detección alcanza los 330 cm.