基于AI图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于AI图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统及方法，涉及智能面料瑕疵检测技术领域，包含多个模块，图像采集模块用多光谱相机组合，引入量子增强成像和自适应光学，还配备偏振与太赫兹相机，提升图像质量，图像预处理采用深度学习自适应滤波等；AI识别结合元学习、知识图谱，数据分析引入时间序列分析，结果输出用VR/AR技术，反馈控制采用强化学习算法，能全方位高效检测面料瑕疵。本发明专利技术系统检测精度高，可全方位捕捉瑕疵，检测效率大幅提升，满足大规模生产，能深入分析数据，预测质量趋势，实时精准调控生产，样本管理、远程监控等模块也各有优势，为企业带来显著效益。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能面料瑕疵检测，尤其涉及基于ai图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统及方法。

技术介绍

1、在沙发生产行业，面料质量是决定沙发品质的关键因素之一。传统的沙发面料瑕疵检测主要依靠人工肉眼观察，这种方式存在诸多弊端。人工检测效率低下，一名熟练工人一天能检测的面料数量有限，难以满足大规模生产的需求。而且，长时间的视觉疲劳容易导致检测人员出现漏检、误判等情况，检测精度无法得到有效保证，从而影响沙发的整体质量和品牌形象。

2、随着科技的发展，一些企业开始尝试采用传统机器视觉技术进行面料瑕疵检测。然而，传统机器视觉技术依赖于预先设定的规则和特征提取方法，对于复杂多变的沙发面料纹理和瑕疵类型，其适应性较差。例如，当遇到新的面料花纹或细微的瑕疵时，传统机器视觉系统往往无法准确识别。此外，传统机器视觉技术在处理光照变化、图像噪声等干扰因素时能力有限，容易产生误检和漏检，导致检测结果的可靠性不高。

3、同时，现有的检测系统缺乏有效的数据分析和反馈控制机制。虽然能够检测出面料的瑕疵，但无法对检测数据进行深入分析，难以挖掘出生产过程中存在的潜本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统，其特征在于，包括以下模块：

2.根据权利要求1所述的基于AI图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统，其特征在于，还包括样本管理模块，该模块用于收集、整理和标注沙发面料瑕疵图像样本，建立样本数据库，采用数据增强技术，扩充样本数量，同时，运用生成对抗网络生成虚拟瑕疵样本，定期更新数据库，采用主动学习策略，根据模型的预测不确定性选择有价值的样本标注。

3.根据权利要求1所述的基于AI图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统，其特征在于，还包括远程监控模块，通过量子加密通信技术将检测系统与远程服务器连接，实现对检测结果的监控，管理...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统，其特征在于，包括以下模块：

2.根据权利要求1所述的基于ai图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统，其特征在于，还包括样本管理模块，该模块用于收集、整理和标注沙发面料瑕疵图像样本，建立样本数据库，采用数据增强技术，扩充样本数量，同时，运用生成对抗网络生成虚拟瑕疵样本，定期更新数据库，采用主动学习策略，根据模型的预测不确定性选择有价值的样本标注。

3.根据权利要求1所述的基于ai图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统，其特征在于，还包括远程监控模块，通过量子加密通信技术将检测系统与远程服务器连接，实现对检测结果的监控，管理人员通过手机app或网页端查看信息；同时，系统支持远程参数设置和故障诊断，采用边缘计算技术，在本地设备上进行数据处理。

4.根据权利要求1所述的基于ai图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统，其特征在于，所述图像采集模块还配备了偏振相机和太赫兹相机，偏振相机用于检测面料表面的偏振特性变化，通过分析偏振图像识别瑕疵，太赫兹相机检测内部瑕疵。

5.根据权利要求1所述的基于ai图像识别的沙发面料瑕疵智能检测系统，其特征在于，所述ai识别模块采用联邦学习技术，在多个生产基地之间共享模型参数，同时，引入可解释人工智能技术，为模型的识...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹泽云，
申请(专利权)人：广东晚安家居实业有限公司，
类型：发明
国别省市：