Искусственный интеллект научился находить дефекты ткани быстрее человека
В современном текстильном производстве контроль качества продукции занимает центральное место, поскольку такие дефекты, как несовпадение рисунка, распущенные нити и отклонения в цвете могут значительно сказаться на характеристиках конечного изделия. Ученые МТУСИ предложили метод формирования признаков текстурированного изображения, который можно применить для построения математической модели текстильного материала при решении задач автоматизации процесса разбраковки.
До недавнего времени большинство операций по контролю качества тканей осуществлялось вручную, что позволяло выявить лишь около 70% возможных дефектов. Современные технологии предлагают новые решения — автоматизированные системы контроля качества на основе компьютерного зрения — которые уже находят применение в текстильной, деревообрабатывающей и химической промышленностях.
Система автоматического контроля качества (САКК) состоит из сканера, системы распознавания и модуля принятия решений. Одной из важных задач таких систем является определение изменения структурных свойств материалов на этапе выявления брака. Для проверки качества однотонных тканей, равно как и для выявления характерных особенностей их структуры, применяют различные методы контроля, например, оптические методы.
Однако, существующие алгоритмы распознавания часто не позволяют обнаруживать дефекты материалов в режиме реального времени, особенно если их количество увеличивается. Отмечается, что один из путей повышения эффективности таких систем распознавания – это создание методик предварительного анализа текстурированной геометрической пространственной модели (ткани) и усовершенствование алгоритмов обнаружения дефектов тканей в системах с эталонными моделями.
Ученые МТУСИ предложили метод формирования признаков текстурированного изображения, который может быть применен для построения математической модели текстильного материала (ткани) при решении задач автоматизации процесса разбраковки.
Новшество такого метода — создание эталонов — образцов, с которыми сравниваются изображения тканей для выявления дефектов.
«Анализ качества ткани относительно эталонного состояния позволяет выделять существенные особенности структуры ткани вплоть до анализа состояния единичных переплетений, — отмечает профессор, доктор технических наук Сергей Рожков. — При этом в данной постановке задачи ткань, как объект контроля, целесообразно рассматривать как двумерный периодический объект».
В исследовании интересным инструментом стало применение пространственной автокорреляционной функции, которая помогла ученым проанализировать структурные элементы ткани.
«Разработка модели проводилась в среде MATLAB. При выделении контуров изображения были выявлены особенности периодичности структуры ткани, а наличие корреляционного максимума позволило определить основные частоты структуры, — рассказал о ходе исследования кандидат технических наук, доцент Вячеслав Воронов. — Для улучшения качества изображений применялись методы предварительной обработки изображений: коррекция яркости, устранение шумов и преобразование изображения для более детального анализа. При этом коррекция шкалы яркости позволила устранить систематические искажения исходного изображения аддитивного или мультипликативного характера».
В процессе исследования ученые обратили внимание на то, что корреляция не только усиливает основные частоты, но и выявляет скрытые периодичности в структуре ткани, что значительно усложняет задачу определения основных параметров структуры модели. В свою очередь, применение в свертке гармоник, связанных с неравномерностью структуры ткани, позволило выделить скрытую периодичность по направлению основы ткани и выделить перекос, который имел место в образце ткани. Для определения основных частот модели ткани ученые использовали энергетический спектр изображения, с помощью которого была построена эталонная моногармоническая модель ткани.
Полученные в работе результаты охватывают только один из возможных подходов при контроле качества текстильных материалов. Дальнейшие исследования перспективны, с точки зрения создания систем контроля, для всего спектра дефектов текстильных материалов (тканей), в том числе с возможностью прогнозирования их характеристик.
В дальнейшем предполагается создание систем контроля качества, способных прогнозировать и детально анализировать дефекты текстильных материалов в процессе их производства. Совершенствование средств автоматизации контроля качества текстильных материалов позволяет не только повысить эффективность производства, но и улучшить качество текстильной продукции, удовлетворяя высокие стандарты отрасли. Материал опубликован в Сборнике трудов XVIII Международной отраслевой научно-технической конференции «Технологии информационного общества».
Telegram 
Дзен 
VK Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Японские исследователи выловили у берегов Окинавы пластиковую бутылку с узким горлышком, внутри которой сидел большой живой краб. В итоге ученые смогли найти ответы на несколько возникших в связи с этой находкой вопросов: как краб попал в бутылку, сколько там находился и как ему удалось выжить?
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Самый маленький дневной хищник Африки впервые попал под наблюдение с помощью GPS-трекеров. Ученые выяснили, что для выкармливания птенцов ему нужен участок почти в 14 раз меньше, чем у степной пустельги — ближайшего «рекордсмена» среди изученных птиц.
Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно