CN207866727U - 基于gpu深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置 - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，包括固接在传送机架两侧护板内壁上的图像采集灯箱，图像采集灯箱内顶部固定安装有CCD彩色工业相机，CCD彩色工业相机连接GPU深度学习工作站，GPU深度学习工作站外接显示器，图像采集灯箱内部侧壁靠近底端的位置固接有支撑杆，支撑杆的一端固接D65环形光源。本实用新型公开的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，解决了人工检测中准确率低，耗时大的问题。其构造简单、成本低廉、检测简单快速、适应性强、准确度高，结果易于辨别，无需其他数据处理的后续步骤，适用于国内外各种色织衬衫裁片缺陷检测技术领域的需求。
Description
技术领域
本实用新型属于纺织品检测设备技术领域，涉及一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置。
背景技术
目前，我国纺织服装业对质检的要求越来越高，而传统的织物疵点检测是依靠人工来完成，检测过程中很容易受到主观因素的影响，且效率低下。迄今为止，织物疵点检测还是要依赖于人工进行，由人来把握所检验织物的传动速度，并做出相应的疵点标记。然而，织物有些微小的疵点靠肉眼和手感几乎无法分辨，所以，必须经过专业的检测机构采用精密的仪器和技术检验，并最终得出一个准确的评价。随着生产工艺和技术的进步，织物疵点自动检测系统逐步代替人工检测，从而成为确保织物质量的一种重要手段。我国纺织业在机器代替人工劳作方面已经取得阶段性的进展，但织物疵点检测方面的技术水平并没有得到很大的提高和改善。相关技术部门推出的检测系统对疵点的分辨和检测能力也不是很完美，在使用中并不是很随意，而且成本也很高，不方便利用。基于此，研发出适合我国色织物非人工查找织物疵点的自动化、智能化设备就十分必要。
实用新型内容
本实用新型的目的是提供一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，解决了人工检测中准确率低，耗时大的问题。
本实用新型所采用的技术方案是，一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，包括传送机架，传送机架两侧固接护板，护板内壁固接有图像采集灯箱，图像采集灯箱内顶部固定安装有CCD彩色工业相机，CCD彩色工业相机连接GPU深度学习工作站，GPU深度学习工作站外接显示器，图像采集灯箱内部侧壁靠近底端的位置固接有支撑杆，支撑杆的一端固接D65环形光源。
本实用新型的其他特点还在于，
传送机架上水平安装有自动传送机构，自动传送机构包括传送带滚筒，传送带滚筒中心的轴固接在传送机架两侧的护板上、同时传送带滚筒上套有传送带。
图像采集灯箱的底面与自动传送机构的传送带之间的距离为5cm。
传送机架一端的侧壁固定安装有启动开关，启动开关通过导线连接自动传送机构。
启动开关通过导线外接电源。
图像采集灯箱为半封闭式、且未与传送机架固接的两个相对的侧面底部开有对称凹槽。
CCD彩色工业相机通过以太网连接GPU深度学习工作站。
CCD彩色工业相机中采用3个CCD。
本实用新型的有益效果是，一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，解决了人工检测中准确率低，耗时大的问题。其构造简单、成本低廉、检测简单快速、适应性强、准确度高，结果易于辨别，无需其他数据处理的后续步骤，适用于国内外各种色织衬衫裁片缺陷检测技术领域的需求。
附图说明
图1是本实用新型的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置的结构示意图。
图中，1.图像采集灯箱，2.CCD彩色工业相机，3.自动传送机构，4.D65环形光源，5.传送机架，6.GPU深度学习工作站，7.电源。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本实用新型进行详细说明。
本实用新型的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，结构示意图见图1，包括传送机架5，传送机架5两侧固接护板，护板内壁固接有图像采集灯箱1，图像采集灯箱1内顶部固定安装有CCD彩色工业相机2，CCD彩色工业相机2连接GPU深度学习工作站6，GPU深度学习工作站6外接显示器，图像采集灯箱1内部侧壁靠近底端的位置固接有支撑杆，支撑杆的一端固接D65环形光源4。
传送机架5上水平安装有自动传送机构3，自动传送机构3包括传送带滚筒，传送带滚筒中心的轴固接在传送机架5两侧的护板上、同时传送带滚筒上套有传送带。
图像采集灯箱1的底面与自动传送机构3的传送带之间的距离为5cm。
传送机架5一端的侧壁固定安装有启动开关，启动开关通过导线连接自动传送机构3。
启动开关通过导线外接电源7。
图像采集灯箱1为半封闭式、且未与传送机架5固接的两个相对的侧面底部开有对称凹槽。
CCD彩色工业相机2通过以太网连接GPU深度学习工作站6。
GPU深度学习工作站6的型号为CPUInteli7-5930，配置为四个NVIDIA GeForceTitanX12G，八个8G内存。
CCD彩色工业相机2中采用3个CCD。
本实用新型的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置工作原理为：用于色织裁片图像采集的CCD彩色工业相机2，CCD彩色工业相机2用3个CCD转换红，绿，蓝信号，拍摄出来的图像从彩色还原上要比单CCD显的自然，亮度以及清晰度也比单CCD好，将CCD彩色工业相机2安装在图像采集灯箱1内部，并且CCD彩色工业相机2四周侧壁环绕四周固定安装有D65环形光源4，使得带有D65环形光源4的位于图像采集灯箱1的内部，最大程度的减小外界光线对色织衬衫裁片在检测过程中的影响，使检测过程中对色织裁片的识别更为精确，D65环形光源4发出的是标准光源，各项技术满足CIE国际照明委员会以及CY3-91标准有关色评价与配色比色照明规定，照明效果近似真实日光的光谱功率分布；色织裁片自动传送机构3，可以自由的控制传送带的传送速度；GPU深度学习工作站6，采用一个CPUInteli7-5930，四个NVIDIA0GeForce TitanX12G，八个8G内存，计算能力强大，运行速度快，用于接收CCD彩色工业相机2采集色织衬衫裁片图像，GPU深度学习工作站6在接收到相机传入的色织衬衫裁片图像后，使用基于机器视觉的深度神经网络检测方法进行色织衬衫裁片图像中的疵点检测和定位，从而传送到外接的显示器，这样方便人们快速的识别和发现色织衬衫裁片上的疵点。
本实用新型的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置的操作方法为：色织衬衫裁片经过色织裁片自动传送机构3和图像采集灯箱1侧面底部的凹槽，进入到图像采集灯箱1内，在D65环形光源4环境下，CCD彩色工业相机2采集色织衬衫裁片图像，并通过以太网传送至GPU深度学习工作站6，GPU深度学习工作站6将图像采集和分析结束后结束后，色织衬衫裁片传送出图像采集灯箱1，然后GPU深度学习工作站6在接收到CCD彩色工业相机2传入的色织衬衫裁片图像后，使用基于机器视觉的深度神经网络检测方法进行色织衬衫裁片图中的疵点检测和定位，完成后传送到外接的显示器，这样方便人们快速的识别和发现色织衬衫裁片上的疵点。
Claims (8)
1.一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，其特征在于，包括传送机架(5)，所述传送机架(5)两侧固接护板，所述护板内壁固接有图像采集灯箱(1)，所述图像采集灯箱(1)内顶部固定安装有CCD彩色工业相机(2)，所述CCD彩色工业相机(2)连接GPU深度学习工作站(6)，所述GPU深度学习工作站(6)外接显示器，所述图像采集灯箱(1)内部侧壁靠近底端的位置固接有支撑杆，支撑杆的一端固接D65环形光源(4)。
2.如权利要求1所述的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，其特征在于，所述传送机架(5)上水平安装有自动传送机构(3)，所述自动传送机构(3)包括传送带滚筒，所述传送带滚筒中心的轴固接在所述传送机架(5)两侧的护板上、同时传送带滚筒上套有传送带。
3.如权利要求2所述的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，其特征在于，所述图像采集灯箱(1)的底面与所述自动传送机构(3)的传送带之间的距离为5cm。
4.如权利要求3所述的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，其特征在于，所述传送机架(5)一端的侧壁固定安装有启动开关，所述启动开关通过导线连接所述自动传送机构(3)。
5.如权利要求4所述的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，其特征在于，所述启动开关通过导线外接电源(7)。
6.如权利要求1所述的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，其特征在于，所述图像采集灯箱(1)为半封闭式、且未与所述传送机架(5)固接的两个相对的侧面底部开有对称凹槽。
7.如权利要求1所述的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，其特征在于，所述CCD彩色工业相机(2)通过以太网连接GPU深度学习工作站(6)。
8.如权利要求1所述的一种基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，其特征在于，所述CCD彩色工业相机(2)中采用3个CCD。
Priority Applications (1)
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| CN201820100515.2U CN207866727U (zh) | 2018-01-19 | 2018-01-19 | 基于gpu深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置 |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109848064A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-06-07 | 浙江童网科技有限公司 | 疵点不合格裁片筛除装置及使用方法 |
| CN111929245A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-11-13 | 苏州岩建智能科技有限公司 | 基于深度学习的涂布缺陷检测装置 |
| CN112697805A (zh) * | 2021-01-10 | 2021-04-23 | 内蒙古工业大学 | 一种织物疵点智能检测装置 |
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