Statistic Learning-based Defect Detection for Twill Fabrics

Template matching methods have been widely utilized to detect fabric defects in textile quality control. In this paper, a novel approach is proposed to design a flexible classifier for distinguishing flaws from twill fabrics by statistically learning from the normal fabric texture. Statistical information of natural and normal texture of the fabric can be extracted via collecting and analyzing the gray image. On the basis of this, both judging threshold and template are acquired and updated adaptively in real-time according to the real textures of fabric, which promises more flexibility and universality. The algorithms are experimented with images of fault free and faulty textile samples.

改进Faster RCNN with FPN的素布瑕疵检测的算法研究

纺织行业中的布匹检测仍存在采用人工检测的情况,人工检测效果受工人主观影响较大,易发生检测效率的降低和瑕疵的漏检误检。针对这种现状,探究素布瑕疵检测的算法,改进Faster RCNNwith FPN目标检测算法。首先,为了提升Faster RCNNwithFPN对于多尺度特征的融合能力,丰富各个特征层的上下文信息,引入跨尺度特征融合模块来改进特征金字塔网络结构。其次,为了更好的利用深层特征,加入尺度内特征交互模块来处理ResNet50输出的深层特征层,丰富高级特征层的语义信息。然后,为了增强对于极端尺寸瑕疵目标的检测能力,使用K-means++聚类和遗传算法,改进预设锚框。最后,由于素布瑕疵的尺寸较小,为了平衡正负样本,采用Focal Loss,增加对于素布瑕疵的检测效果。经过实验,使用COCO指标进行评价,该改进后的网络模型与Faster RCNNwithFPN相比,在mAP_(50)、mAP_(75)和mAP_(50:95)指标上分别提升6.5%、4.4%和4.0%,平均准确率有了明显提升,可以更好地完成素布瑕疵的检测任务。

基于统计信息的织物瑕疵自适应检测

在使用模板匹配方法检测织物瑕疵的过程中,通过实时采集、分析织物的灰度图像,获得织物纹理的统计信息,并从中提取出正常纹理的特征。在此基础上,生成自适应更新的匹配模板和自适应变化的瑕疵判决阈值,使模板和判决阈值不需要人为干预,能够随织物的实际纹理自适应的变化,提高了算法的灵活性和通用性。实验结果验证了该方法的有效性。

STT根焊工艺在海洋工程结构钢管卷制中的应用

STT（SurfaceTensionTransfer）根焊采用先进的逆变电源精确控制熔滴过渡，相比传统的手工电弧焊具有焊接飞溅小、焊接效率高、焊缝成形美观等特点。论文介绍了STT焊接工艺原理及特点，对STT根焊工艺在结构钢管卷制中的应用进行了详细介绍。提出了在钢管纵缝与环缝焊接时，STT根焊采用立向下行进方式，可使焊接效率及质量最优，并给出了具体工艺流程及参数。对STT根焊实际应用中出现的气孔、未熔合、未焊透这三种常见焊接缺陷进行了分析总结，并对STT根焊工艺的车间应用情况进行了介绍。

图案布匹瑕疵的在线视觉检测

为实现图案布匹瑕疵的在线实时检测,提出了一种基于机器视觉的实时检测方法。离线训练时,通过无瑕疵图像的叠加距离函数以及极值权重分析精确求取图案纹理基元周期,提取标准基元后创建无瑕疵标准基元偏移序列,提取特征用以构建模糊分类器;在线检测时,基于创建的偏移序列求取待检测图像块特征,采用模糊分类器分类,若存在瑕疵则继续构建精确分类器分类。实验表明,所提出的方法对任一批图案不同布匹只需对无瑕疵图案布匹学习一次,即可实现在线检测,检测一帧图像平均时间为200 ms,准确率达99%以上,实时性高且误检率低。

氯气冷却器失效分析

对离子膜烧碱氯压机级间氯气冷却器管板局部严重腐蚀产生的原因进行了取证、分析,论述了腐蚀形成的过程和机理,指出了制造缺陷和错误的实施水压试验是造成氯气与水接触反应的主要原因,提出了合理的改进建议。

不同缝合线迹类型对亚麻织物接缝开裂影响的探讨

成衣缝口品质直接影响服装整体外观和内在品质,接缝强力是缝口性能中最重要的影响因素之一。本文针对缝口开裂的主要原因,以不同的线迹类型来对亚麻面料进行缺陷模拟车缝,然后测试得出一系列拉伸数据并进行对比分析,为亚麻织物缝口线迹类型的选用提供了理论依据,从而改善缝口的性能,提高成衣的品质。

弱碱并流沉淀法制备纳米氧化铋

以Bi(NO3)3.5H2O为原料,利用弱碱并流沉淀法制备Bi2O3粉体,实验结果表明最佳的工艺条件为:反应温度为30℃,Bi(NO3)3溶液的浓度为0.20 mol/L,最佳反应pH为8。XRD分析结果表明产物为α-Bi2O3,晶粒尺寸约为34 nm。

一种基于改进的BP神经网络算法的布匹瑕疵分类器

用计算机作布匹瑕疵分类是一项有相当难度的课题。文章将BP神经网络的方法应用到布匹瑕疵检测的分类器中,首先对瑕疵图像进行特征提取,提取后的特征向量作为神经网络的输入。针对BP算法的缺陷,使用动态改变学习速率和加动量项的方法进行了改进。用该分类器在60幅瑕疵图像构成的训练样本集和50幅瑕疵图像构成的测试样本集上进行实验,取得了95.8%左右的查全率和96.4%左右的查准率。

精纺羊绒衫后整理工艺对鸡爪痕的影响分析

精纺羊绒纱的开发一直是国内羊绒行业的一大难题,而鸡爪痕问题更是企业长期以来精纺超轻薄羊绒衫开发的瓶颈之一,如何解决鸡爪痕问题成了精纺羊绒企业一直面临的难题。通过对后整理中可能影响鸡爪痕的因素进行分析,并对后整理关键工艺参数进行调整,经过正交实验的方式分析了各个不同的工艺参数对鸡爪痕的影响。最后得到了后整理需要首先控制缩绒温度和缩绒时间,其次要严格控制缩绒前洗剂浸泡时间以及手洗时间的结论。

羊毛/涤纶混纺弹力薄花呢生产工艺探讨

为了提高生产效率,降低生产风险,做出质量更优异的薄花呢面料,从产品设计、织造、后整理几方面对羊毛/涤纶混纺弹力薄花呢的设计及工艺进行探讨,通过反复试验寻找最佳工艺路线和工艺参数。测试结果表明:织造的最佳上机工艺参数为开口时间303°,闭口时间318°,综框高度55 mm,综框动程134 mm,车速330 r/min,产品的生产效率较高且质量较为稳定。预定形温度为180~190℃,最佳定形温度为190℃,时间应达到35 s,车速为22 m/min时,能达到很好的定形效果。采用优选的工艺参数使羊毛/涤纶混纺弹力薄花呢的质量得到明显改善,减少了生产事故,提高了生产效率,可为轻薄弹力面料的开发提供一定的参考。

人工神经网络技术在服装上的应用

介绍了人工神经网络的概念及基本特点 ,总结了其在服装中的应用和实现方法 。

基于机器视觉的织布瑕疵在线检测

为实现织物的瑕疵实时性在线监测,给出一项基于机器视觉的在线检测方法。在系统进行离线训练时,通过无瑕疵织物图像的叠加距离函数及极值权重分析的精确求取得到织物图案纹理基元周期,获得标准基元后,构造无瑕疵标准基元偏移序列,形成模糊分类器;在线检测时,根据构造的偏移序列获得待检测的织物图像块特征,使用模糊分类器进行分类,假如有瑕疵,接着创建精确分类器进行分类。实验结果表明,对任一批图案纹理相同的布匹在线检测,该方法检测一帧图像的平均时间为150ms,准确率达96%以上,实时性高且误检率低。

RGB空间下基于C-means颜色聚类的印花布图像分割方法研究

针对印花瑕疵检测的关键技术问题,主要围绕颜色度量和彩色图像分割两个方面展开研究工作。提出一种新的颜色度量公式,实现直接利用聚类分析算法在RGB颜色空间中对图像进行分割。同时还提出一种基于距离修正的模糊C均值聚类算法,提高了算法的抗噪声性能。实验研究结果表明,所提出的算法能成功有效地对印花图像的颜色特征进行提取与分割,并且抗噪声性能也比较强。

精纺呢绒经档原因分析和过程控制及预防

通过对经档、经绞印在精纺毛织物中的表现形式,指出了在影响产品质量的众多因素中经档、经绞印相对于其他纺织疵点来说具有较大的危害性、隐蔽性;同时通过对经档、经绞印形成原因的分析,总结出此类疵点可能产生的生产工序及形成原因,并对其做了较为详细的分析研究,提出了在实际生产过程中解决此类疵点相应的预防、控制措施,尤其是对含水溶性纤维的产品呢面经档、经绞印的预防、控制有独到的见解,对企业的生产具有一定的指导意义。

基于模板匹配单色布匹瑕疵检测算法

提出一种基于模板匹配的单色布匹瑕疵检测算法,该检测算法首先存储待测布匹的无瑕疵模板图,并对模板图进行分块,然后对待测样本图进行相同的分块操作,进一步利用模板匹配方法对相同分块区域的样本图与模板图进行匹配查找,得到最优匹配图像。在匹配过程中,对模板图按照一定比例进行扩充,以提高匹配的准确性。最后将样本图与最优匹配图像进行差值对比实现布匹瑕疵检测。实验结果表明,算法弥补了传统Gabor算法高度依赖纹理的缺陷,提高了对于纹理模糊的单色布匹瑕疵检测准确率,检测效率与精度满足验布现场需求。

涤纶牵伸复合丝织物染色不匀的原料分析

从 POY 原丝各细分纤维纤度与孔数的对比选择、牵伸温度和网络压空等方面入手,剖析了涤纶牵伸复合丝织物染色疵点的成因及其布面表现形式。

基于K-SVD算法的织物线性瑕疵检测研究

为进一步提高织物线性瑕疵的检测效率,文章提出了一种K-SVD算法,用于检测织物线性瑕疵。研究过程如下:首先分析K-SVD算法及其织物瑕疵表达;接着分析如何通过线性瑕疵投影增强、滤波处理提高瑕疵的分割效果;最后选择小波重构算法与K-SVD算法进行对比性实验。实验结果表明:K-SVD算法检出正确率高于小波重构算法4%,误检率较低,验证了K-SVD算法的有效性。