纺织行业解决方案 | 机器视觉技术+深度学习算法=更高生产效率收藏

方案简介纺织行业涤纶是目前市场主流产品，产量占比80%以上；而目前的缺陷检测环节多以人工为主，成本高、效率低，已难以支撑行业快速增长的体量；更高效的生产方案将带来显著的竞争优势，华睿科技DTY外观检测系统孕育而生；DTY外观缺陷检测系统以人工智能技术为核心，将深度学习与传统方法相结合并应用到DTY外观缺陷的数据特征学习和识别上，再依托强大的机器视觉技术能力，替代传统人工依靠肉眼、经验对丝饼外观进行的缺陷检测；解决方案目前已在涤纶长丝生产行业得到广泛应用，极大地减少了检验人员数量，降低该外检工艺对人员经验及熟练度的依赖,提高了涤纶长丝整体生产效率。

应用场景POY（预取向丝）：指经高速纺丝获得的取向度在未取向丝和拉伸丝之间的未完全拉伸的化纤长丝。

DTY（拉伸变形丝）：利用POY(预取向丝）做原丝，进行拉伸和加捻变形加工制成，有一定弹性和收缩性。

FDY（全拉伸丝）：采用纺丝拉伸进一步制得的合成纤维长丝。

DTY检测标准

系统特点实时检测、及时响应：丝碇通过本系统时，视觉系统可自动抓拍各个面的图片并进行处理，不影响流水线固有节拍，系统稳定性高算法先进,检出率高：采用深度学习与传统算法相结合，外观缺陷检出率高,各类缺陷检出率最高可达99%。

数据可追溯：系统具备数据查询及追溯功能，可追查超过1个月的外检结果数据及图片等多格式数据相机大景深检测：效果在绕丝起始阶段和绕丝产品结束阶段，均可准确检测缺陷实时检测、及时响应：当前DTY丝碇生产过程中导致的外观缺陷类型,已基本全覆盖,包含僵丝、脏污、绊丝、毛丝、无尾、成型不良、碰伤等。

降等配置灵活：可根据缺陷类型分级，降等条件配方可配，可根据客户对不同批号质量要求灵活配置。检测缺陷类型

主要场景化纤生产线上针对化纤外观检测,基于机器视觉智能化识别，辅助生产人员实现化纤外观自动化缺陷识别识别的内容主要包含毛丝、绊丝、脏污、僵丝、尾丝、碰伤、成型不良等，可以根据实际需求进行设计DTY检测方案架构。

应用案例方案概述在本方案中，采用多台工业相机布置在丝碇周圈(360度)，配合多种定制光源,完成丝碇周圈的图像采集,并将采集到的图像进行图像和算法处理，检出有异常的丝碇,并配合机械结构剔除该缺陷丝碇需求说明：丝。

碇生产完成后,经过多个转运环节,最后进行包装在这个丝碇卷绕生产和转运过程中，会产生脏污、僵丝、碰伤等多种缺陷这些缺陷对下游纺织环节有影响故需要在包装装箱前进行外观缺陷检测检测指标：检测缺陷类型：脏污、绊丝、成型不良、僵丝、尾丝、碰伤等。

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