冬奥会的盛大召开让吉祥物“冰墩墩”成为全球网红,一度“一墩难求”,有网友表示“必须一户一墩”。

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尽管生产企业开足马力加班加点,但市场依然等待了两个星期才陆续迎来大量冰墩墩上架。其它周边,如纪念服装、绒毛玩具也或多或少的遇到了相似的情况。
这是因为,绒毛玩具、衣服织物所在的纺织行业是典型的劳动密集型产业,从原料的筛选、加工缺陷检查、成品把控的每一个环节都大量依赖人工操作。
现在,越来越多的企业引入机器视觉,打造高效、稳定的智能检测产线,降低纺织行业对技能工人能力的要求,提高纺织行业检测效率及保证产品质量的稳定性。

一、自动视觉验布系统在面料筛选的应用

原料、面料质量是纺织行业的生命线,简洁高效的质检系统是纺织企业提高生产效率的关键。目前全球纺织生产企业几乎都是人工肉眼质检,这种质检方式验布检出率低、速度慢、成本高,验布速度一般在15-25cm/s,平均一个验布工在1小时内最多发现180个疵点,瑕疵检出率仅为70%。
自动视觉验布系统在人工辅助干预情况下,通过计算机来收集、处理图像信息并做出结论。验布系统速度可达30m/min,检出率可达95%,并且支持24小时不间断工作,工作周期超10年,能大大提高企业效益,在为企业降本增效服务过程中成效显著。
自动视觉验布系统工作流程一般分为四步:
 
Step 1:系统采集样品图像;
Step 2:深度学习训练检测模型;
Step 2:生产线上的机器视觉设备高速采集图像,通过检测模型完成实时处理,并发送检测结果指令;
Step 4:将检测数据实时传送至云端,以进行后续大数据分析处理。

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目前的自动视觉验布系统大多配有专属的深度学习算法及系统平台,通过对布匹疵点的不断学习和认识,可不断提高检测准确率并无限趋近于100%。
在经过图像标注、深度学习、推断训练后,自动视觉系统能够对图像进行分类、对目标进行分割与定位等,同时兼容2D黑白与彩色数字图像。
在合适的算法加成下,目前的自动视觉验布系统已能满足棉、麻、毛(羊、兔)、丝、涤纶、粘胶、氨纶、锦纶、CVC等各种纤维成分面料,机织(平纹、斜纹、缎纹)、针织(纬平、棉毛)等结构的面料、布料质量检验。
能有效对材料的针路、色纤、波洞、断氨纶、污渍、飞花、断纱、脏纱、竖条、烂针等20余项缺陷进行检测。

二、机器视觉在配件检测中的应用

纽扣、拉链是常见的织物配件,它们的品质决定着整件产品的质量和美感。同样,机器视觉非常适合应用在这类“大批量自动对比检测”中,能极大提升质量检测效率。同时,得益于机器视觉+AI的不断学习进化,即使面对越来越繁杂的配件,机器视觉依然游刃有余。
以纽扣为例,机器视觉可以用于检测以下方面:
(1)对比样品确认成品的颜色、型号;
(2)表面是否有缺口、裂纹、凹凸不平以及明显的划痕;
(3)背面有无车裂和气泡,无烂边和厚薄不均现象;
(4)花纹有无明显变形、白边和断缺等现象;
(5)加工是否光洁通畅,针眼有没有断裂、缺针。若为暗扣眼,暗眼槽应当光滑、无明显爆裂;
(6)电镀或者其他表面处理后,效果是否均一、自然。
对各类型金属、塑胶、尼龙拉链,同样可以用机器视觉进行正反面链齿检测,检测是否缺失链齿,检测链齿压伤、划伤不良等。
总体而言,机器视觉检测技术的引入使纺织品生产流水线变得快速、实时、准确、高效。利用机器视觉检测设备代替人眼完成监视、测量和判断,具有非接触、可重复、可靠、精度高、连续性、效率高、柔性好等众多应用优势。
此外,AI算法使机器视觉具有适应性强、更灵活、成本低廉的优势,能满足各类多变的工业自动化检测环境。切实提高了自动化生产水平,推进了智能化生产进程,未来将出现在更多的生产领域。【青岛印包展】

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