“小趙啊，你看看你看看，這個疵點你又沒檢出來，工作的時候可不能走神啊!”

“啊啊啊啊，這疵點藏得也太深了吧，下次保證不會漏掉了。”

有人說，一個人不會犯兩次同樣的錯誤，如果第一次是錯誤，那麽第二次便是選擇。可是，在麵料檢測之路上，91香蕉污视频软件總在翻車進行時――哪怕是同一個疵點，也存在著漏檢的風險。這是91香蕉污视频软件的選擇嗎?不，這是“不可抗力”啊!

長期以來，紡織麵料的缺陷檢測主要依靠人眼視覺來完成，不得不說，這一雙眼睛承載了太多，十八般“疵點”，得樣樣精通。然而，即便如此，麵料的檢測結果卻不盡如人意，受限於操作工人疲憊，緊張等主觀因素，檢測速度慢，漏檢、錯檢等現象已成為企業不得不正視的問題。

既然人眼視覺已然滿足不了生產麵料檢測的需要，那何不嚐試下機器視覺?

由此，91香蕉污视频软件推出了基於機器視覺技術的紡織麵料檢測係統，采用深度學習算法，使機器擁有自主學習功能，正如工人在一次次的操作檢測中熟悉各類疵點，機器通過對布匹疵點的不斷認識與學習，以此提高了布匹檢測的精確度。

一個個的疵點能與人眼玩起捉迷藏，可當對手是機器係統，那就小巫見大巫、無所遁形了。這一係統可以與織布機、鬆布機、驗布機等打配合，進行即時檢測。在適當的位置放置工業相機，當布匹以一定速度經過相機時，該係統便對布料表麵補光，利用線掃設備及視覺識別技術快速提取布料表麵圖像信息，判斷其中是否存在疵點，分析出布料表麵的汙漬、斷線、破裂、起球等問題並進行標記。

同時，在這一過程中，相機的掃描頻率可適應生產線的速度，傳送帶的速度越快，掃描頻率也隨之提高，如此一來，相機便能等比例采集到布匹表麵圖像，也就不必擔心所拍攝的缺陷圖片失真啦。

另外，對於所檢測出的疵點，這一係統還可提供各項參數，例如位置、麵積、寬度、長度、發生時間、影像畫麵，並生成係列檢測質量報告，管理者可一覽無遺，極大地方便了管理者的監控，進而找出問題所在並及時優化修複，將布匹生產流水線打造成快速、實時、準確、高效、智能的流水線。

精準、高效、柔性，該係統優勢盡顯，並適用於玻璃纖維布、無紡布、薄膜、化纖布等的在線檢測。如今，科技的高速發展，造就了時代的滄桑巨變，每個企業都在適應智能化的發展進程。而人工智能深度學習的出現，機器視覺得到了質的發展。91香蕉污视频软件將繼續在這時代發展洪流中以匠人之心，琢技術之影，在麵料檢測中實現人員，設備，物資，環境等多維互聯，真正展示出工業4.0的威力。