NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN LỖI VẢI TỰ ĐỘNG

Tóm tắt

Kiểm tra chất lượng là một khía cạnh quan trọng của sản xuất công nghiệp hiện đại. Trong sản xuất ngành dệt may, việc kiểm tra vải tự động là rất quan trọng để duy trì chất lượng vải. Trong một thời gian dài, quy trình kiểm tra lỗi vải vẫn được thực hiện bằng sự kiểm tra trực quan của con người nên không đầy đủ và tốn kém. Vì vậy, việc kiểm tra lỗi vải tự động là cần thiết để giảm chi phí và lãng phí thời gian do lỗi gây ra. Việc phát triển hệ thống kiểm tra web hoàn toàn tự động đòi hỏi các thuật toán phát hiện lỗi vải tiên tiến và hiệu quả. Phát hiện các lỗi vải cục bộ là một trong những vấn đề hấp dẫn nhất trong thị giác máy tính. Phân tích kết cấu đóng một vai trò quan trọng trong việc kiểm tra trực quan tự động các hình ảnh kết cấu để phát hiện các khuyết điểm của chúng. Các phương pháp tiếp cận khác nhau để phát hiện lỗi vải đã được đề xuất trong nghiên cứu. Bài báo đã khảo sát về các kỹ thuật phát hiện khuyết tật của vải, trên cơ sở tính chất của các đặc điểm trên bề mặt vải, các phương pháp đề xuất được chia thành ba loại: thống kê, quang phổ và dựa trên mô hình.

Title

OVERVIEW RESEARCH ON AUTOMATIC FABRIC DEFECT DETECTION TECHNIQUES

Abstract

Quality control is an important aspect of modern industrial production. In textile manufacturing, automatic fabric inspection is very important to maintain fabric quality. For a long time, the fabric defect inspection process was still performed by human visual inspection, which was incomplete and expensive. Therefore, automatic fabric error checking is necessary to reduce costs and wasted time caused by errors. Developing a fully automated web inspection system requires advanced and effective fabric defect detection algorithms. Detecting local fabric defects is one of the most intriguing problems in computer vision. Texture analysis plays an important role in automated visual inspection of texture images to detect their defects. Different approaches for fabric defect detection have been proposed in research. The article has surveyed techniques for detecting fabric defects. Based on the nature of the fabric surface features, the proposed methods are divided into three types: statistical, spectroscopic, and model-based.