无纺布表面缺陷检测
检查对象：无纺布
典型缺陷：污点、节点、蚊虫、异物、油污、褶皱、纤维等；
检测宽度：可满足2600mm以上幅宽（可通过相机的组合满足不同的幅宽） 检测速度：可适应300m/min以上的车速；
检测精度：0.2mm~1mm（取决于车速、材质以及相机数量）。
检测对象：纺织布料检测，棉纺异纤清除【QCROBOT-T02】
1.纺织布料材质在线鉴定，如棉纤维成熟度 绒毛鳞片结构分析 反射特性等
3.花纹识别，纹理分析比较
4.精准套色
5.实时监控产品质量、可检出纤维、纱线、织物. 棉结等织物疵点（色差、断线，缺经 、断纬 、轻微划伤 、吊经 、磨损，油斑 、水迹 ，钢板表面缺陷检测，断丝）
布匹检测系统主要应用于纺织行业中的各种布匹的生产缺陷检测以及布匹染印过程中出现的染印缺陷。缺陷主要包括：飞絮、蚊虫、脏点、断（错）经、断（错）纬、结头、漂白不匀等（根据国家的布匹检验标准，总共有超过50种以上的缺陷，这些缺陷将布匹分成不同档次）。印染过程中的缺陷包括：套印不准、偏色等。
检测对象：无纺布在线检测系统【QCROBOT-T03】
检测纺粘、水刺、热扎、化学粘合、热风等无纺布材料生产过程中布面缺陷与疵点检测
无纺布生产线速度：800米/分钟
检测幅宽：任何宽度（多相机）
图像精度：0.1mm-0.5mm
检测内容：无纺布材料表面疵点（孔洞，带钢表面缺陷检测，熔点，亮点和昆虫等）
疵点缺陷识别尺寸：0.2mm*0.2mm
发现疵点处理办法：报警（根据手动设定），自动记录位置（卷长方向和宽度方向），上海表面缺陷检测，自动判别疵点类型，自动保存疵点图片信息。
检测结果汇总：系统自动生成无纺布卷材质量报表和疵点分布图表。
视觉检测系统结构及工作原理
机器视觉系统的基本结构是在一定的光照(包括可见光、红外线甚至超声波等各种成像手段)条件下，成像设备(摄像机、图像采集卡等)把三维场景的图像采集到计算机内部，形成二维图像：其次，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；然后，从图像中提取感兴趣的特征，构成对图像的描述；再进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行分类整理；最后，表面缺陷检测，运用人工智能得到更高层次的抽象描述，完成视觉系统的任务。机器视觉系统通常由光源部分、图像传感器、装有图像采集卡的计算机和专用的图像处理软件组成。通过图像传感器采集图像目标，把目标的三维图像采集为二维图像，通过光信号转换成模拟的电信号，再由图像采集卡把模拟信号转换成数字信号，供计算机处理。一般来说，机器视觉系统为了避免环境自然光线或灯光对其工作状态的影响，光源应亮度大、亮度可调、均匀性及稳定性好，以抑制外界环境各种光对图像质量产生较大影响而导致机器视觉系统的故障或误判行为。常用的图像传感器有两种形式：一种为线阵，一种为面阵。图像采集卡具有图像信号接收与ⅣD转换、协调摄像机进行同步或实现异步重置拍摄和定时拍摄、通过数据总线进行高速数据传输等功能，最后通过专用图像处理软件完成对图像的处理与分析。
机器视觉检测系统的基本结构原理图如下图所示。
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