【摘 要】
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纺织工业中,织物缺陷在很大程度上影响产品的质量,检测布匹中的缺陷目标是工业生产中非常重要的一环。在过去,我国企业主要采用人工检测的手段,这种方式效率低、劳动强度大;近年来,使用计算机视觉技术替代人工检测的方式开始兴起,这十分有利于布匹缺陷检测环节的去人工化、高效化和低成本化。因此,研发缺陷检测系统对于纺织业中的产能提升具有较高的工程应用价值。本文采用模块化思想设计了基于Xavier的布匹缺陷检测系
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纺织工业中,织物缺陷在很大程度上影响产品的质量,检测布匹中的缺陷目标是工业生产中非常重要的一环。在过去,我国企业主要采用人工检测的手段,这种方式效率低、劳动强度大;近年来,使用计算机视觉技术替代人工检测的方式开始兴起,这十分有利于布匹缺陷检测环节的去人工化、高效化和低成本化。因此,研发缺陷检测系统对于纺织业中的产能提升具有较高的工程应用价值。本文采用模块化思想设计了基于Xavier的布匹缺陷检测系统。系统划分为图像采集模块、编码模块、算法处理模块以及对外交互模块。图像采集模块通过线阵相机采集布匹图像并作图像预处理;编码模块负责对将图像编码为JPEG格式;算法处理模块作为系统的核心模块,实现了布匹图像的缺陷目标识别与分类,以基于二阶段目标检测卷积神经网络Cascade R-CNN的开源解决方案为基准模型,针对布匹缺陷检测的特点,从抑制背景的频域滤波、选用轻量级骨干网络Mobile Net、加入注意力机制、调整损失函数以及马赛克数据增强五个方面改进检测算法,利用开源深度学习框架MMDetection完成算法模型的训练、测试;对外交互模块基于TCP/IP协议,实现了系统软件模块与PC客户端之间的数据、命令通信。测试表明,系统实现了布匹缺陷图像采集与编码、缺陷检测处理以及与PC客户端的数据通信等功能,各模块功能均满足要求;性能测试中缺陷检测算法m AP达到0.701,检测速度可达108m/min,具有较好的工程应用价值。
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