基于树莓派的深度学习机器视觉自动在线验布装置制造方法及图纸

本实用新公开了一种基于树莓派的深度学习机器视觉自动在线验布装置，包括机械架，机械架的上方水平均匀设置有若干光源，光源位于待检测布匹正上方，机械架的上方还水平均匀设置有若干平面相机，平面相机与光源位置一一对应且数量一致，平面相机与光源相对于待检测布匹的宽幅均匀分布，每个平面相机均连接有一个图像采集控制器，所有图像采集控制器均与交换机连接，交换机又与主处理器树莓派连接组成数据通讯网络，主处理器树莓派还连接有互联网云服务器和显示器，待检测布匹经过检验后缠绕在卷绕机上，本实用新型专利技术解决了现有技术中存在的验布产量低、效率差且成本高昂的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于树莓派的深度学习机器视觉自动在线验布装置
本技术属于纺织工业织物疵点检测设备
，具体涉及一种基于树莓派的深度学习机器视觉自动在线验布装置。
技术介绍
验布机是服装行业生产前对棉、毛、麻、丝绸、化纤等特大幅面、双幅和单幅布进行检测的一套必备的专用设备，通过验布机对待检测的布匹进行评定合格或者不合格，同时根据出现疵点的类型和次数等参数评定布匹的等级。由于验布机在纺织工序中扮演着重要的角色，所以验布机的准确率和成本至关重要。目前，疵点检测主要是通过人工完成，传统的人工验布速度不快，产量低、效率差。同时人工验布对检验工有一定技术要求和视力要求。长期视力集中，容易导致眼疲劳，患职业病，且劳动强度高。检验工一般每小时只能检测到200个疵点左右，超过此范围，容易产生漏验和误判。近年来计算机技术和机器学习等技术的飞速发展，很多企业投身于自动在线验布的研究，由于其算法的限制，对于验布的对像主要实用单色染色织物的检验。同时其高昂的售价，也是很多企业难以承担的成本。
技术实现思路
本技术的目的是提供一种基于树莓派的深度学习机器视觉自动在线验布装置，解决了现有技术中存在的验布产量低、效率差且成本高昂的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于树莓派的深度学习机器视觉自动在线验布装置，其特征在于，包括机械架(10)机械架(10)的上方水平均匀设置有若干光源(7)，光源(7)位于待检测布匹(8)正上方，机械架(10)的上方还水平均匀设置有若干平面相机(6)，平面相机(6)与光源(7)位置一一对应且数量一致，平面相机(6)与光源(7)相对于待检测布匹(8)的宽幅均匀分布，每个平面相机(6)均连接有一个图像采集控制器(4)，所有图像采集控制器(4)均与交换机(5)连接，交换机(5)又与主处理器树莓派(1)连接组成数据通讯网络，主处理器树莓派(1)还连接有互联网云服务器(2)和显示器(3)，待检测布匹(8)经过检验后缠绕在卷绕机(9...

【技术特征摘要】
1.基于树莓派的深度学习机器视觉自动在线验布装置，其特征在于，包括机械架(10)机械架(10)的上方水平均匀设置有若干光源(7)，光源(7)位于待检测布匹(8)正上方，机械架(10)的上方还水平均匀设置有若干平面相机(6)，平面相机(6)与光源(7)位置一一对应且数量一致，平面相机(6)与光源(7)相对于待检测布匹(8)的宽幅均匀分布，每个平面相机(6)均连接有一个图像采集控制器(4)，所有图像采集控制器(4)均与交换机(5)连接，交换机(5)又与主处理器树莓派(1)连接组成数据通讯网络，主处理器树莓派(1)还连接有互联网云服务器(2)和显示器(3)，待检测布匹(8)经过...

【专利技术属性】
技术研发人员：景军锋，曹振军，李鹏飞，苏泽斌，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：新型
国别省市：陕西,61