Автоматическую систему для выявления дефектов тканей придумали в Перми
Разработка позволит определять изъяны в материале быстро и точно на любом этапе производства
Ученые «Пермского национального исследовательского политехнического университета» (ПНИПУ) усовершенствовали метод компьютерного зрения для быстрого и точного выявления дефектов на производстве.
Как отмечает пресс-служба ПНИПУ, 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.
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). Но существующий прототип 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», — рассказал 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.
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.