【产品背景】

目前，国内医用纱布表面缺陷检测主要采用人工检测，人工检测劳动强度大，检测效率低下，导致产品质量的降低，直接影响企业的市场竞争力。考虑到这一点，本公司自主设计、研发了了图像处理的检测算法，并利用数字图像处理技术开发了纱布表面缺陷检测系统，实现了医用纱布表面缺陷的检测和识别。

与人工方法相比，可以最大限度降低人工因素对检测结果的影响，实现客观评价，对提高纱布制造工艺自动化程度的自动检测具有重要的意义。

医用纱布缺陷检测与其他材料的缺陷检测不同，除了孔洞外还存在缺失端和断裂等重要缺陷。

【检测原理】

为了检测表面缺陷医用纱布，我们在生产线上通过架设CCD工业相机来拍摄图像信息，然后将信息传输到计算机图像处理系统。经过MVI图像软件算法的处理与分割，瑕疵产品成像图片与正常产品成像图片存在明显的灰阶差异，并且多种滤波技术被有效地应用以消除噪声对图像的影响。通过图像预处理，图像质量显着提高，图像预处理为医用纱布的跟踪表面缺陷检测提供了良好的基础。

由于制造过程中医用纱布所处的实际工作环境，纱布通常处于高速运动状态，导致图像模糊。为了保证边缘检测和分割的连续性，通过基于数学形态学的图像分割的特殊方法提取完整的缺陷目标图像，并且划分表面缺陷的特征，例如孔，缺失端，断纬等。表面缺陷的形态特征参数提取图像并分析图像的特征参数。提取纱布表面缺陷图像的形态特征，并对孔洞，缺失端，断针等形态特征进行分类，通过模式识别中的统计模式识别方法实现纱布表面缺陷的图像识别。

【系统特点】

1、系统采用原装进口CCD工业相机，实现各种幅宽在线自动检查，实时采集纱布的缺陷信息，拍照、记录、存档；

2、系统实时显示品种名称、卷号卷长、幅宽、缺陷数量、周期缺陷数量、产品匀度等信息。并且系统实时跟踪信息，识别缺陷并自动报警；

3、系统对检测出的有表面缺陷的产品提供等比例照片、位置信息、长宽度、面积、类型、时间、周期性等一系列相关信息；

4、系统对周期性的缺陷提供实时报警，并可准确判断周期性缺陷的来源，方便客户及早定位故障部位；

5、系统依据日期时间、卷号存储并统计缺陷数据，生成缺陷报表存档，报表可根据客户需求随时打印；

6、系统可与挑片机构通讯链接，将有缺陷的产品剔除

7、检测系统界面分工明确，简洁易懂。