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公开(公告)号:CN116051502A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202310031701.0
申请日:2023-01-10
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理与深度学习相结合的大丝束碳纤维缺陷检测方法及系统,该方法包括:采集大丝束碳纤维图像并进行预处理;基于预处理后的图像对大丝束碳纤维中断丝和纬线缺陷进行检测;对于不存在断丝和纬线缺陷的图像,判断缺陷区域,并基于缺陷区域的中心点从大丝束碳纤维原图中裁剪出缺陷图像;对裁剪的缺陷图像基于深度神经网络检测毛团缺陷和打结缺陷。本发明实现了对大丝束碳纤维缺陷检测和分类,提高了检出率和分类准确率,降低了误报率,减少了环境因素和人工拨动大丝束碳纤维的影响。
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公开(公告)号:CN220149941U
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202321672898.8
申请日:2023-06-28
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本实用新型涉及检测设备附属装置的技术领域,特别是涉及一种玻纤织物缺陷检测用验布分切一体机,其可以通过装夹机构对布料轴进行装夹,通过检测装置对布料进行检测后通过裁切装置将布料进行调节性裁切,以此来提高设备的自动化水平,简化设备的工序流程,因此提高了设备的工作效率,从而增加了实用性,包括安装板和支腿,多组支腿的连接端均与安装板的底端连接,还包括装夹机构、检测装置、驱动装置和裁切装置,装夹机构的顶端和安装板的底端连接,检测装置的底端和安装板的顶端连接,安装板上设置有滑槽,裁切装置的连接端穿过滑槽和安装板滑动连接,驱动装置的底端和安装板的顶端连接。
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