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牛仔布 AI 视觉检测设备

牛仔布 AI 视觉检测设备面向靛蓝染色的牛仔面料,在线检测纬斜、破洞、色差、织疵、竹节干扰、猫须压痕等缺陷,输出 OK/NG 并联动产线。

材料概述

靛蓝表面反光 + 竹节纹理,双重干扰判定

快速回答

牛仔布 AI 视觉检测设备对靛蓝染色牛仔面料成像,由算法识别纬斜、破洞、色差、织疵、竹节干扰、猫须压痕等缺陷,输出 OK/NG 结果并联动产线,适用于卷料与裁片形态。

牛仔布多为靛蓝染色、纱线带竹节(不规则粗细节),表面还有一定反光。竹节本身是正常纹理,但和断纬、粗经等织疵形态相近,容易混淆;靛蓝表面的反光又会吃掉划痕与凹凸细节。这两点是牛仔检测的典型干扰。

牛仔特有缺陷包括纬斜(布面歪斜)、破洞、色差(靛蓝批差)、织疵(断经断纬、跳纱)、竹节异常、猫须压痕(后整理折痕)、油污。其中纬斜是几何问题,需要量角判定。

牛仔多用于服装与箱包,产量大、走料快。检测上用 AI 把竹节建为正常背景,再识别真缺陷;纬斜则用边缘与纹理方向角测量。换缸批次主要调色基准。

适用类型

原色牛仔

未水洗,重点在织疵与纬斜

水洗牛仔

带猫须压痕,需区分工艺与缺陷

弹力牛仔

含氨纶,定位防拉伸

牛仔裁片

已裁切,按件检测并定位缺陷

牛仔卷料

连续走料,线扫整幅检测

常见缺陷

缺陷类型典型表现检测关注点
纬斜布面纹理方向歪斜量角判定,几何问题
破洞经纬断裂成洞背光最直接
色差靛蓝批差、深浅稳定色基准
织疵断经断纬、跳纱与竹节区分
竹节异常竹节过粗或缺失建正常竹节模型
猫须 / 压痕后整理折痕区分工艺与缺陷
油污油点、污渍与靛蓝底色对比
异纤白丝、杂色纱高对比特征

检测流程

从上料到判定的完整链路

视觉检测判定链路示意从图像采集到 OK/NG 判定并联动 PLC 的完整链路。图像采集触发拍照目标定位模板匹配特征识别算法判断结果判定OK / NG工业通信PLC 联动放行 OK剔除 / 报警 NG每一步的结果都可留存图像与判定项,便于追溯与复核
检测判定链路——采集 → 定位 → 识别 → 判定 → 通信联动,全链路在本机内完成。
  • 01牛仔布上料 / 卷料展开或裁片送入
  • 02展平与张力控制
  • 03触发成像(抑制反光)
  • 04纹理方向角测量(纬斜)
  • 05竹节背景建模
  • 06缺陷分割与分类
  • 07缺陷分级
  • 08合成 OK / NG
  • 09标记 / 剔除与图像存档

AI 检测原理

AI 视觉检测原理

牛仔检测要同时处理"反光"和"竹节干扰"。算法先建正常竹节纹理与色基准,把断纬、破洞、色差等真缺陷剥离;纬斜则用纹理方向角做几何测量。靛蓝反光抑制不到位,划痕类缺陷就拍不出来。

打光上,漫射光用于均匀照明、压靛蓝反光;低角度光用于暴露猫须压痕与布面凹凸;背光用于破洞。水洗牛仔的猫须是工艺特征,需在验收标准中明确是否判废。

判定上建议把竹节建为正常背景、把纬斜设为独立几何项。具体阈值与角度容差需以 OK / NG 样品和验收规范实测确认。

适用行业

适用设备

常见问题

竹节和断纬怎么区分?
竹节是纱线天然的粗细节,有规律分布;断纬是局部缺纱、形态断裂。需要先建正常竹节模型,再把偏离判为织疵,以样品实测压低误判。
纬斜能自动量出来吗?
可以。用纹理方向角测量布面歪斜角度,超出容差即判异常。角度容差以客户验收标准为准,需样品实测。
水洗牛仔的猫须压痕算缺陷吗?
猫须多为后整理工艺特征,通常不判废,除非超出设计规范。是否判废应在验收标准中明确,避免把工艺当缺陷。
靛蓝反光强,划痕看得清吗?
需要专门打光抑制靛蓝反光(漫射 / 低角度配合),再用低角度光显形划痕。反光抑制是否到位以样品实测为准。
检测精度是多少?
精度由视野与相机分辨率决定:像素当量 = FOV ÷ 像素数。先明确最小缺陷尺寸,再倒推成像方案并用样品实测验证。
需要哪些样品才能做方案?
提供原色 / 水洗等不同状态的 OK 与 NG 样品,缺陷验收标准、上料形态与产线节拍。
能接入现有产线吗?
可以。通过 I/O、TCP、RS485、Modbus、S7、Profinet 等与 PLC 交互,输出 OK/NG 触发剔除,具体协议以现场为准。

提交样品测试

寄来原色、水洗等不同状态的牛仔布 OK 与 NG 样品,我们会做竹节建模与纬斜实测,给出打光方案与判定建议。

支持 JPG / PNG,可多选
单个文件不超过 20MB
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