Разработка нейросетевой системы обнаружения и классификации дефектов ткани на мерильно-браковочном оборудовании

summary

оценка ее качества в мерильно-браковочном цехе производятся визуально.

Ткань на мерильно-браковочной машине движется со скоростью 30-50 м/мин.

Ввиду ограниченной способности человека к обработке информации, и при

увеличении скорости движения ткани количество пропущенных дефектов

резко возрастает. В течение рабочего дня эффективность обнаружения

дефектов ткани уменьшается. Для улучшения качества контроля сортности

ткани, увеличения производительности мерильно-браковочного оборудования

и высвобождения человека для более квалифицированного труда необходимо

автоматизировать процесс контроля качества ткани средствами нейросетевых

технологий, исключающих значимость человеческого фактора из

технологического процесса.

Цель работы состоит в повышении производительности мерильно-

браковочного оборудования, надежности контроля качественных параметров

текстильных материалов, расширении спектра распознаваемых дефектов

ткани, снижении влияния человеческого фактора в технологическом процессе

за счет автоматизации процесса контроля качества выпускаемой ткани

посредством использования нейросетевых технологий.

Для достижения указанной цели поставлены следующие задачи:

1. Исследование современных способов и систем контроля качества и

определение концептуальных направлений развития средств

автоматического контроля качества текстильных материалов.

2. Разработка и реализация аппаратного и программного обеспечения

нейросетевой системы автоматического контроля качества выпускаемой

ткани.

3. Разработка принципиально новых эффективных алгоритмов обучения

искусственных нейронных сетей применительно к процессу обнаружения и

классификации дефектов ткани.

4. Производственная апробация созданной системы нейросетевого контроля

качества ткани.