基于机器视觉技术的织物瑕疵实时检测系统研究
曾子睿
内蒙古大学数学科学学院 内蒙古呼和浩特 010021
摘要：胚布瑕疵率是布匹质量的关键评价指标之一,及时地检测出胚布生产中出现的瑕疵并告警,可以有效地提高胚布生产质量.针对这种需求,设计了一种胚布瑕疵检测算法(YULU算法),以低配置的工业计算系统为计算平台,利用外置工业相机为实时采集图像,基于YOLOv3-Tiny算法进行适应性改进,减少了主干网络层数,减轻了计算负担.实验结果表明,YULU算法能够在低成本、计算资源受限的条件下,检测精度与标准YOLOv3-Tiny的指标相当、检测频率与图像采集频率相当,实现了高精度、实时性、低成本的胚布瑕疵检测.
关键词：胚布瑕疵实时检测机器视觉YOLOv3-Tiny
论文发表日期：2023-01-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 21-24 )