口罩原料-无纺布AI视觉检测

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绿化布土工布15838056980无纺布是一种在外观和功能上与织造布匹相仿的纺织品，因其大多由化学纤维材料粘合构成，而不是通过织造工艺加工而成，所以又称为不织布。无纺布具有质轻、环保、透气性好、生产工艺简单且速度快、取材容易、成本低、应用广泛等优点。每年无纺布生产及消耗量都在持续增加，尤其是在疫情期间，口罩供不应求。在这种情况下，作为主要材料的无纺布生产速度与质量对口罩的生产起到了绝对性作用。

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无纺布检测：

无纺布表面很容易出现蚊虫、黑点、孔洞、污点等缺陷。这些缺陷的出现严重影响布匹的外观，由于无纺布是由纤维材料经过物理粘合而成，其外观的质量直接反映出加工技术和产品内部质量，从而影响口罩的性能及等级评价。所以无纺布缺陷检测是生产过程中很重要的一环，必须要准确及时地发现其存在的缺陷，并绿化布土工布15838056980采用有效规范的措施进行处理。

传统视觉检测系统主要依赖于性能优越的硬件来完成高速精确地系统运行，还需要根据场景的变化不断地调整阈值，对工人的技术水平要求较高，在检测产品种类以及缺陷分类方面也存在着局限性。

传统视觉检测系统主要对单色或者组织结构简单的表面进行检测，对图像的边缘特征有着严格的要求，需要缺陷部分边缘非常明显才可准确识别，且只能检测出缺纱、断纱、织疵、纱疵、破洞、油污、开机痕、染色等肉眼可见的明显缺陷，很难保证在高速生产线上实现零缺陷检测的要求。

矩视智能工业AI视觉云平台(http://www.nb-ai.com)无纺布缺陷检测：

1、工业AI视觉云平台针对无纺布缺陷检测搭建了专属底层卷积神经网络架构，降低对工人自身的技术要求，只需工人在线上传不同缺陷数据图片进行标注训练，即可准确提取微米（μm）绿化布土工布15838056980级的缺陷进行识别定位，最终实现高速生产线上零缺陷生产的目标。

2、不同的无纺布，颜色及纹理不同，检测难度也不同。工业AI视觉云平台无需开发人员耗费大量时间调整阈值，只需上传不同缺陷的图片进行标注训练即可实现自动升级功能，识别率最高可达99.99%。

3、传统视觉检测系统易受杂质数量、环境、位置、尺寸影响，最高检测速度只能达到秒级，工业AI视觉云平台利用深度学习算法配合GPU可同时检测一张图片内的多种缺陷，识别速度最高达到毫秒级别。

产品：

矩视智能工业AI视觉云平台(http://www.nb-ai.com)利用深度学习算法框架结合自主研发的外观检测模型成功实现了无纺布检测云端化，用户只需通过在线标注、训练的方式进行自定义学习。成功实现了复杂场景下的识别检测，同时具有抗干扰能力强、准确率高、算法自升级等优势，识别率最高可达99.99%。

北京矩视智能科技有限公司(http://www.nb-ai.com)是一家工业AI视觉云平台提供商，致力于将人工智能应用于工业视觉领域，在线提供字符识别、缺陷检测、目标定位等功能，可覆盖上千种工业细分场景，引领工业视觉领域的通用人工智能。创始团队来自国内外顶尖大学，已落地近百个工业视觉场景，获融资近千万元。