TỔNG QUAN VỀ TỰ ĐỘNG PHÁT HIỆN LỖI VẢI TRONG SẢN XUẤT DỆT MAY

Tóm tắt

Những khiếm khuyết trong quá trình sản xuất dệt may dẫn đến lãng phí lớn tài nguyên và ảnh hưởng hơn nữa đến chất lượng của sản phẩm dệt may. Đảm bảo chất lượng tự động của vật liệu vải dệt là một trong những nhiệm vụ thị giác máy tính quan trọng và đòi hỏi khắt khe nhất trong sản xuất dệt may thông minh. Khảo sát này trình bày tổng quan kỹ lưỡng về các thuật toán phát hiện lỗi vải. Nghiên cứu này giới thiệu ngắn gọn tầm quan trọng và tính tất yếu của việc phát hiện lỗi vải trong kỷ nguyên sản xuất trí tuệ nhân tạo. Các phương pháp phát hiện lỗi được phân loại thành các thuật toán truyền thống và thuật toán dựa trên học tập, và các thuật toán truyền thống được phân loại thành các thuật toán thống kê, cấu trúc, quang phổ và dựa trên mô hình. Các thuật toán dựa trên học tập được chia thành các thuật toán thông thường và thuật toán sâu phổ biến gần đây. Việc triển khai các thuật toán phát hiện lỗi vải sẽ được thảo luận trong nghiên cứu này. Nghiên cứu cung cấp tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu và kỹ sư về phát hiện khuyết tật của vải trong sản xuất dệt may

Title

OVERVIEW OF AUTOMATIC FABRIC DEFECTS DETECTION IN TEXTILE PRODUCTION

Abstract

Defects in the textile manufacturing process lead to huge waste of resources and further affect the quality of textile products. Automated quality assurance of textile materials is one of the most important and demanding computer vision tasks in smart textile manufacturing. This survey presents a thorough overview of fabric defect detection algorithms. This study briefly introduces the importance and inevitability of fabric defect detection in the era of artificial intelligence manufacturing. Fault detection methods are classified into traditional algorithms and learningbased algorithms, and traditional algorithms are classified into statistical, structural, spectral, and model-based algorithms. Learning-based algorithms are divided into conventional algorithms and recently popular deep algorithms. The implementation of fabric defect detection algorithms will be discussed in this study. The study provides reference for researchers and engineers on fabric defect detection in textile production.