基于机器视觉、深度学习的涤纶丝锭外检

作者：陈国文; 周先何; 叶勇; 魏中青; 倪国民

来源：合成纤维, 2022, 51(12): 41-44.

DOI：10.16090/j.cnki.hcxw.2022.12.013

• 涤纶丝锭
• 机器视觉
• 智能外检
• 深度学习
• 大数据

盛元涤纶牵伸变形丝锭智能外检系统利用光电成像系统采集被控目标的图像，经计算机及专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、色泽等的疵点判别。将深度学习的神经网络算法应用到涤纶丝锭外观缺陷的数据特征学习和识别上，克服了人眼无法连续工作、人为误判及对人员经验和熟练度依赖的缺点，稳定地完成这些带有高度重复性和缺陷收集难的工作。