[实用新型]基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置

说明书

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。

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