En la Universidad Técnica de Comunicaciones e Informática de Moscú (MTUCI) se presentó un nuevo método para la formación de características de imágenes texturizadas, que puede mejorar significativamente el proceso de clasificación de tejidos en sistemas de reconocimiento.
La clasificación de tejidos es una etapa importante del control de calidad, que permite identificar defectos y utilizar de manera óptima los materiales durante el corte. Tradicionalmente, este proceso se realizaba manualmente, lo que permitía detectar solo alrededor del 70% de las posibles deficiencias, como la falta de coincidencia del diseño, hilos sueltos y desviaciones de color. El nuevo método, desarrollado por científicos de MTUCI, ofrece un enfoque automatizado para la formación de un modelo matemático de material textil, lo que aumenta significativamente la eficiencia de la clasificación.
Un elemento clave del nuevo método es la creación de estándares: muestras con las que se comparan las imágenes de los tejidos para identificar defectos.
El análisis de la calidad del tejido en relación con el estado estándar permite resaltar características esenciales de la estructura del tejido, incluido el análisis del estado de los entrelazados individuales. En esta formulación del problema, el tejido se considera un objeto periódico bidimensional.
Para mejorar la calidad de las imágenes en el proceso de clasificación, se aplicaron métodos de preprocesamiento, como la corrección de brillo, la eliminación de ruido y la transformación de imágenes para un análisis más detallado.
Los resultados obtenidos representan solo uno de los posibles enfoques para el control de calidad de los materiales textiles. En el futuro, MTUCI planea desarrollar sistemas capaces de predecir y analizar detalladamente los defectos en la etapa de producción, lo que abrirá nuevos horizontes en el campo de la automatización del control de calidad.
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