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月下独酌
创建于：2025-08-22
基于 SSD 神经网络的织物疵点检测定位算法
￥2999.00
| 使用环境 |
系统适用于纺织制造车间环境，采用LED专用光源系统，避免自然光干扰。系统应安装在平整稳固的基础上，避免机械振动影响图像采集质量。 |
| 使用对象 |
本系统专门用于各类织物的质量检测，包括平纹、斜纹、缎纹等不同织法的面料织物缺陷，可检测：破洞、断经纬、粗细纱、起球、污渍、漏针、撑痕等常见织 |
| 使用目的 |
系统旨在实现纺织生产过程中织物疵点的自动化检测，替代传统人工验布方式，提高检测效率和准确性。通过深度学习算法实现对疵点的精准识别，降低漏检率和误检率，提升产率。 |
| 输入数据 |
图像格式为8位灰度或24位RGB。采集图像分辨率为2048×1536像素，图像需包含各种光照条件下的疵点样本，确保检测的全面性。 |
| 输出数据 |
系统输出包含疵点检测结果报告，详细记录每个疵点的类型、位置坐标、尺寸大小和置信度。输出格式支持JSON数据格式 |
| 硬件配置 |
采用Intel Core i7处理器或同等级别性能的工业计算机，配备16GB以上内存。图像采集使用Basler或海康威视200-500万像素工业相机，搭配远心镜头确保图像畸变最小化。照明系统采用LED条形光源或穹顶光源，保证均匀照明。配备专用图像采集卡和千兆以太网接口。 |
| 样本获取 |
通过自主构建的织物图像采集系统获取样本数据 |
| 测试结果 |
在测试集上达到98.2%的检测准确率，漏检率低于1.5%，误检率低于2.0%。对微小疵点（直径小于2mm）的检测率达到95%以上，检测速度满足实时生产需求。在不同织物类型上均表现出良好的适应性。 |
| 执行速度 |
单张图像处理时间小于200ms，系统整体处理速度达到每分钟5-10米织物检测能力。支持实时检测，满足生产线连续运行需求。 |
| 资源消耗 |
GPU内存占用约4GB，CPU利用率保持在60%以下。系统运行时内存占用不超过8GB，存储空间需要500GB以上用于样本数据和模型存储。功耗控制在500W以内 |
| 源码类型 |
Python实现的完整源代码，包含数据预处理、模型训练、推理检测等模块。 |
| 文件大小 |
完整项目文件约2.5GB（包含模型文件、样本数据、源代码及其文档） |
| 相关备注 |
系统支持持续学习功能，可通过新样本不断优化模型性能。提供完善的用户培训和技术支持服务，支持定制化开发。
上图为织物图像库部分疵点图像、织物疵点图像检测结果 |
