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西安獲德針對人工檢測電子級玻璃纖維布表面疵點速度慢，效率低，漏檢率高等問題，提出應用機器視覺的技術代替人工進行布面表面疵點檢測。首先搭建系統硬件結構采集電子布圖像，其次采用圖像處理中的DoG算法增強圖像，最后利用動態閾值分割方法可視化疵點。
硬件平臺系統組成
本系統硬件組成主要包括工業相機、視覺光源、以太網交換機、工業控制計算機、編碼器和卷布裝置。工業線陣CCD相機，分辨率4096像素，配備千兆網(GigE)高速數據接口，采樣頻率可達28 kHz，足以滿足高精度檢測的需要。采用條形光打光方式，使電子布與光源成一定角度，可突出被檢測部分的信息，提高圖像獲取的質量，為圖像處理環節奠定良好基礎。編碼器用于相機觸發頻率計算以及統計布長。
多相機并行采集方案
電子布成品布匹通常是以成卷的形式封裝打包的，不同規格的產品幅寬不同。應用中對疵點檢測精度要求很高，檢測精度與檢測幅寬常常是一對相互制約的性能指標。實際考察發現受制于檢測精度，單臺相機的掃描幅寬無法完全覆蓋電子布整體寬度。為了保證檢測精度高的同時又要滿足系統檢測幅寬以適應不同規格的產品，西安獲德采用多相機并行掃描工作方案采集圖像實現全幅掃描。
采集方案如圖2所示，3臺4K線陣相機等間距安裝，相機所采集到的圖像處于同一水平方向。以電子布出布方向為X軸，幅寬方向為Y軸對電子布被檢測區域表面建立坐標，3個相機并行采集的總幅寬為 3 個相機各采集幅寬的3倍�？梢酝瑫r滿足檢測幅寬和檢測精度兩個性能指標的要求。多相機并行采集方案的優點不僅在于提高了檢測精度，還提高了驗布系統的可拓展性，根據不同規格的電子布幅寬尺寸定制相應的硬件設備。
電子布疵點檢測算法
電子布織造采用高度自動化的噴氣織機，經紗和緯紗規律的交織，布面具有一定的紋理信息。目前還沒有一種能夠適應所有布面的疵點檢測算法。該實驗針對電子布表面特征研究后提出一種基于DoG 算法的電子布疵點檢測方法(具體算法就不詳細介紹了)。
為了驗證算法準確性和系統的可靠性，以工業常用的厚型 7628 規格電子布為檢測對象，在織機上搭建系統平臺并采集 7628 電子布的實時圖像進行算法處理檢測，圖像分辨率大小為4096×200，硬件配置見1.1。
對常見12種疵點:粗節紗、斷經、斷緯、粉塵、接頭、空織、羅拉痕、污漬、破邊、雙緯、松緯、稀密路檢測結果如圖3所示。第3 列為原疵點樣本經過DoG算法增強之后的圖像，從圖中可看出經過 DoG 算法處理后，正常紋理信息被減弱，疵點特征得到增強，能夠完整地反映疵點特性，DoG 算法有效地去除了織物背景紋理對檢測結果的影響，得到更為準確、直觀和完整的檢測結果。第4列為閾值分割后的圖像。濾波處理后，增強了正常紋理與疵點之間的差異，突出疵點區域，最后利用動態閾值分割定位來實現疵點的可視化檢測，圖中白色區域為疵點提取的位置，從結果可以看出，檢測算法可以準確的將疵點識別并定位出來，疵點檢出率高于95%。
西安獲德以電子級玻璃纖維布外觀檢測為研究對象，從企業實際需求出發，設計了檢測準確率高、性能穩定、實用性強的玻璃纖維電子布表面疵點檢測系統。應用機器視覺技術的電子布疵點檢測系統相對人工檢測在效率、成本、質量控制等方面有質的提高�？梢詮母旧辖鉀Q人工檢測電子布的現有問題，提高企業的生產自動化程度和對產品質量的把控能力。
除此之外，本系統可直接安裝在織機織口部位，對織物進行連續不間斷圖像檢測，及時發現各種疵點，對嚴重的織疵，停機報警通知人工處理，對可忍受的紗疵做統計和記錄，以作為等級評定的原始數據，這樣可最大程度的減少疵點對最終織物的影響。
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