纺织物缺陷检测（纺织品缺陷中英文对照）

布料/纺织品一直是与人类生活关系最密切的产品之一。我们日常穿的大部分衣服都是直接或间接由织物制成的。此外，医院日常使用的毛巾、床单、绷带等也是由织物制成的。因此，面料生产是当今世界最重要的产业之一。然而，在面料生产过程中，由于机器或人工的误差，生产出来的面料不可避免地会出现各种瑕疵。本文将织物疵点分为两类：染色疵点和结构疵点。图1显示了织物生产过程中常见的染色缺陷和结构缺陷。染色疵点是指织物在生产过程中因染色不匀或沾色而造成织物外观的缺陷。结构疵点是指织物生产过程中因编织或织物与生产机器之间的划伤而造成的漏线、漏线甚至破洞等问题。与染色疵点相比，结构疵点对织物质量的损害更大，也更难检测。

图1 织物生产过程中常见的染色缺陷（左）和结构缺陷（右）

据调查，如果一块布料含有瑕疵，其价值会下降50%左右。因此，为了保证生产的面料质量，面料疵点检测是面料生产过程中不可缺少的环节。目前，在织物生产过程中，织物疵点检测主要由人工完成。这是又累又无聊的重复性工作。同时，人工检测也会带来一些问题，比如：新手检测人员不熟练会导致检测准确率低；在长时间的检验过程中，检验人员会感到疲劳，从而导致检验效率和检验质量下降。上述这些因素都会导致织物疵点检测的质量在实际的织物生产过程中得不到很好的保证。因此，实现一种鲁棒性高、准确度高的布料疵点自动检测方法非常重要，可以大大提高工厂的布料生产效率和质量。

目前，现有的主要的织物疵点自动检测方法是在织物生产线上方安装摄像头来代替对生产出来的织物进行人工检查。本文将这种根据摄像头拍摄的布面图像来检测布疵的方法称为视觉法。该方法首先利用摄像头实时采集流水线上生产的布料表面图像，然后利用各种图像处理算法对布面图像进行处理和识别，以检测当前布料表面是否存在缺陷，从而实现布疵的自动化检测。

下面将主要介绍基于上述视觉方法目前使用的布料缺陷检测算法。我们公司主要采用基于深度学习的图像处理方法。下面重点介绍我公司的纺织品瑕疵检测解决方案：

解决方案硬件：工业相机、工业镜头、AI边缘计算服务器、光源、显示器等。

解决方案软件：织物疵点检测算法、可视化界面。

技术路线：

（1）智能缺陷识别软件，采用成都华江信息自主研发的专利算法。

（2）视觉模块采用高精度线阵工业相机、高精度工业镜头、专门设计的高亮度工业光源。

(3)处理模块采用高频、大内存的工业计算机处理器，具有超强的计算能力，满足实时数据采集和处理的需要。

检测结果如下：

针对织物疵点种类多、密度高、尺寸小等检测难点，我公司拥有先进的织物疵点检测算法。提高算法的检测精度和速度，可以有效帮助纺织生产企业降本增效！欢迎咨询~