一种服装断针检测系统的设计

在现代的生产中,服装纺织品、玩具、皮革制品在生产的过程中,可能会有断针残留其中,威胁人们的人身安全。本文针对服装纺织品,设计一个基于单片机技术和电感传感器技术的断针检测系统。本系统便于安装,能够安装在已有的流水线上。

利用打印机的位映象方式——实现断针检测程序设计

本文根据打印机位映象方式,采用 C 语言设计了 LQ—1600打印机断针检测程序。该程序可方便、准确地检测打印机的断针个数和断针位置,且该程序只要略作修改可适用于其它类型点阵式打印机的断针检测。

X射线断针检测系统设计

断针检测是纺织品生产过程中非常重要的质量控制点,断针遗留在纺织品内部将会对人身安全造成很大威胁,因此如何将断针有效检测并识别出来非常重要。针对纺织品的断针检测方式进行设计,提供了一种基于X射线的断针检测系统设计思路,能够有效弥补金属探针及其他检针方式的不足。此方式属于在纺织工业断针检测的初步尝试,研究证明,该设计思路可以有效推广到纺织工业的其他异物检测领域。

LQ系列打印机断针检测程序

一、功能简介 LQ系列打印机在使用中常遇到断针或某根针磨短等现象,严重影响了打印质量。肉眼检查断针的数量及具体位置费眼劳神较为繁琐,为此笔者利用打印机的图形命令编制出一段程序,可对断针位置快速准确定位,并能检查出打印机是否有打印外交叉错位现象。图1为LQ系列打印针示意图。

基于深度学习的X射线鞋底异物检测系统

在服饰鞋厂的加工生产过程中经常会出现断针现象,残留在鞋子里的多余断针等金属异物会威胁人们的人身安全.针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习的鞋底金属异物检测系统.首先,将鞋子依次放在传送带上送入检针机,经过X光照射采集图像.之后对采集到的图像进行预处理操作,使金属异物变得清晰.最后通过深度学习网络模型识别当前图像是否含有金属异物,并检测异物所处位置.实验结果表明,经过图像预处理和微调标注框的做法,能有效提高模型识别的精度.本文提出模型的平均精度为97.6%,该结果表明此模型可以有效检测遗留在各种鞋类中不同形状的金属异物,具有很好的商业价值.