В ПНИПУ разработали автоматическую систему распознавания дефектов на текстильных фабриках
В легкой промышленности более 60 процентов товарной продукции занимают текстильные изделия. На производстве тканей часто возникают различные внешние дефекты (дыры, неравномерное окрашивание полотен), которые сложно своевременно обнаружить. Из-за этого большая часть материала впоследствии выбрасывается или уходит на переработку, что очень затратно. Обеспечить контроль качества продукции в наше время можно методами компьютерного зрения, которые по фото- и видеосъемке обрабатывают изображения и считывают брак в изделии. Но существующие прототипы таких решений учитывают не все возможные изъяны, часто встречающиеся в промышленности. Ученые ПНИПУ усовершенствовали метод компьютерного зрения для быстрого и точного выявления дефектов на производстве.
Статья опубликована в сборнике AIP Conference Proceedings. Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Текстильная промышленность занимается переработкой растительных, животных, искусственных и синтетических волокон в пряжу, нити и ткани. Производители всех стран постоянно стремятся расширить ассортимент и улучшить качество выпускаемой продукции, чтобы придать ей ценные потребительские свойства. Достигается это с помощью автоматизации процессов и внедрения новых технологий.
Система компьютерного зрения позволяет автоматически распознавать дефекты тканей путем анализа их внешнего вида. Такой брак часто возникает на различных стадиях производства из-за некачественного сырья, нарушений в технологических процессах и ошибок оборудования.
В России практически нет комплексов, которые обеспечивают контроль качества текстильной промышленности. А применение зарубежных аналогов для непрерывного поиска дефектов не всегда доступно производителям и требует больших материальных затрат. Решением могут стать более гибкие и бюджетные системы, которые используют алгоритмы обработки видеопотока. Они универсальны и могут подойти под любой этап производства.
Система распознавания брака должна считывать изображения с датчиков, оснащенных камерой, корректировать их (удалять шумы, размытия и другие помехи) и достоверно определять места с дефектами. Алгоритм, лежащий в основе, может разрабатываться по различным методам для распознавания границ изображений. Так, широко применяется метод нечеткой логики, который при обработке фото и видеосъемки в соответствии с базой данных определяет степень принадлежности элементов к тому или иному значению (есть брак или нет, а если есть, то какой). А значит, он полезен для обнаружения дефектов текстильных изделий.
Но существующий прототип такого алгоритма имеет свои недостатки. Он не учитывает нерезкие цветовые перепады изображения, с помощью которых можно определить заломы (неровность полотна), а также неравномерность плотности полотна. Поэтому для расширения спектра обнаруживаемых дефектов ученые Пермского Политеха усовершенствовали его.
«Наш модифицированный метод обработки включает две фазы: быструю и более тщательную. Разные типы ткани при фото- и видеосъемке имеют свою яркость и контрастность. Поэтому в первой фазе алгоритм находит возможные дефекты с помощью цветокоррекции, а во второй – проверяет достоверность определения брака, выделяет его цветом и передает результат на экран специалисту. Алгоритм опробован на изображениях четырех видов тканей и может обнаруживать дефекты плетения и окраски», – поделился доктор технических наук, заведующий кафедрой «Автоматизация технологических процессов» Березниковского филиала ПНИПУ Андрей Затонский.
Политехники сравнили эффективность их метода с уже существующим аналогом на примере ткани с дефектом неровности полотна. В результате брак обнаружила только разработка пермских ученых.
Новый алгоритм разделяет изображение на две основные части (общий фон и дефект, если он существует). Если пропустить через систему нечеткого вывода изображение без каких-либо изъянов, то изображение на выходе будет полностью окрашено одним цветом или же примеси других цветов будут минимальными.
Для текстур каждого типа материала политехники определили среднее фоновое распределение, то есть типичное для конкретной ткани соотношение текстуры и фона. Например, для джинсовой ткани оно составляет 72 процента, для льняной – 67. Именно этот параметр используется для перехода от первой фазы анализа изображения ко второй, чтобы подтвердить или опровергнуть наличие дефекта. Если в быстрой обработке алгоритм выдает процент фонового распределения, далекий от среднего, значит, на ткани присутствует брак. Тогда в длительной фазе пиксели на изображении помечаются красным цветом. После чего специалист получает сигнал о наличии дефекта.
Усовершенствованная учеными Пермского Политеха система для распознавания дефектов в текстильной промышленности позволит определять изъяны в материале быстро и точно на любом этапе производства. Такой бюджетный, не трудозатратный и универсальный способ будет полезен российским текстильным фабрикам для повышения качества продукции.
Telegram 
Дзен 
VK Американские ветеринары установили, что длина шага передних лап у пожилых собак отражает возрастные изменения в работе мозга. Когда у собак развивается деменция, шаги их передних лап становятся короче, причем эта связь не зависит от хронической боли в суставах.
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.
Последствия цветения водоемов опасны для целых экосистем. Внешний контроль этого процесса нужно проводить аккуратно, чтобы не навредить живым организмам еще больше. Для этого ученым нужно точно понимать, какие процессы происходят под поверхностью воды.
Паразитические организмы иногда не учитывают, что сами могут оказаться целью паразита более высокого уровня. Сосредотачивая все свои силы на инфицировании и размножении, они остаются беззащитными перед агрессивным специализированным нахлебником.
Планетологи обнаружили на поверхностях Титана и Плутона схожую полосу поглощения, которая не совпадает со спектрами известных льдов или органических соединений. Этот загадочный «провал» может указывать на то, что на двух очень разных ледяных мирах Солнечной системы существует общий, пока неизвестный науке класс химических веществ, поглощающий свет, который формируется под действием экстремального холода и космической радиации.
Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина разработали технологию изменения структуры молекул нефти с помощью энергии кавитационных полей, которые создаются при воздействии ультразвука. Технология позволяет облагораживать нефть, меняя ее физико-химические характеристики и снижая долю нежелательных составляющих веществ. Для проведения полевых испытаний ее реализовали в мобильном исполнении с применением управляемых ультразвуковых полей. Разработанное исследовательское оборудование может применяться на любом месторождении, включая удаленные и труднодоступные.
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