基于機(jī)器視覺的紡織品瑕疵自動檢測及分類方法

時(shí)間：2019-07-02作者：西安獲德圖像技術(shù)有限公司瀏覽：128

西安獲德圖像技術(shù)有限公司專注于疵點(diǎn)檢測,表面檢測,缺陷檢測等

• 詞條

  詞條說明

• 使用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)工業(yè)異常檢測

  工業(yè)缺陷可視為工業(yè)產(chǎn)品的外觀 “異?！保虼擞胁糠止I(yè)缺陷檢測方法采用了異常檢測的思路。然而異常檢測的定義與工業(yè)缺陷檢測是有所區(qū)別的。具體而言，異常檢測的概念較加廣泛與抽象, 其中圖像異常檢測主要關(guān)注輸入圖像是否為異常實(shí)例，而工業(yè)缺陷檢測較關(guān)注像素層面的檢出任務(wù)。在像素層面上，異常與正常模式的差別較加細(xì)微，檢測難度也大幅增加，因此直接使用異常檢測方法難以滿足工業(yè)缺陷檢測的任務(wù)需求。近年來, 深度學(xué)

• 線纜外觀尺寸及結(jié)構(gòu)檢測

  ? ? 電纜電線外型尺寸與結(jié)構(gòu)檢測是電纜電線質(zhì)量管理的主要檢測項(xiàng)目，可劃分為：外觀檢測，尺寸測量和結(jié)構(gòu)檢測。? ??外觀檢測，是要確保其表面是否圓整光潔，有無毛刺、裂紋、斑點(diǎn)、油污等影響正常運(yùn)行的缺陷和雜物。? ??電線、電纜的尺寸檢測包括外徑、偏心度、節(jié)距、截面和密度等相關(guān)檢測。? ??

• 創(chuàng)新驅(qū)動助推玻纖企業(yè)轉(zhuǎn)型升級

  ??2018年玻纖行業(yè)發(fā)展進(jìn)入了新常態(tài)，預(yù)示著玻纖產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級不僅需要技術(shù)上的動力源泉，同時(shí)也需要在體制機(jī)制上沖破固有的模式，這樣才使得技術(shù)創(chuàng)新的成果競相迸發(fā)、創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化水到渠成，依靠創(chuàng)新驅(qū)動才能推動玻纖產(chǎn)業(yè)未來的發(fā)展。 四大難題，阻礙玻纖行業(yè)發(fā)展 ??人工檢測：人工檢測的不可控性，制衡著技術(shù)升級。 ??勞動力成本提升：傳統(tǒng)的勞動力資源優(yōu)勢正逐漸消失，人口紅利的減少或消失對我國玻璃纖維行業(yè)的

• 校企聯(lián)合 加快落實(shí)人工智能領(lǐng)域?qū)W科

  近年來，**智能技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)，從基于人臉識別的智能支付、語音助理、到無人駕駛汽車的測試，人工智能(AI)正在不同領(lǐng)域的快速發(fā)展，也讓掌握相關(guān)技術(shù)的人才需求變得**巨大。 ? 然而，令相關(guān)領(lǐng)域*們憂心的是，我國智能學(xué)科的建設(shè)相對滯后，智能學(xué)科與技術(shù)尚不是一級學(xué)科。“這導(dǎo)致智能專業(yè)教學(xué)和科研活動散落在其他多個(gè)一級學(xué)科中，智能專業(yè)課程不是重點(diǎn)學(xué)習(xí)內(nèi)容，存在著高開低走、碎片化、低水平重復(fù)的問題，嚴(yán)