條紋檢測技術：核心檢測項目與應用解析

一、核心檢測項目

1. • 周期性條紋：如光學干涉條紋、液晶屏的Mura缺陷。
   • 隨機性條紋：紡織品的染色不均、印刷品劃痕。
   • 方向性檢測：區分水平、垂直或斜向條紋，用于評估材料加工方向的影響。
2. • 幾何參數：條紋寬度、間距、長度、角度。
   • 對比度與清晰度：通過灰度差分法評估條紋邊緣銳度。
   • 缺陷嚴重度分級：基于國際標準（如ISO 30102）劃分輕微、中度、嚴重缺陷。
3. • 實時性：生產線上需滿足毫秒級響應（如<50ms/幀）。
   • 環境適應性：應對光照波動、振動干擾及高溫環境。

二、檢測系統技術框架

1. • 成像模塊：高分辨率線陣/面陣CCD相機（如Basler ace系列），搭配LED同軸光源或多角度照明。
   • 數據采集卡：支持高速傳輸的Camera Link或CoaXPress接口。
   • 計算單元：GPU加速（NVIDIA Jetson AGX）或FPGA嵌入式處理。
2. • 預處理：
     • 非均勻光照校正（Retinex算法）
     • 噪聲抑制（小波去噪+雙邊濾波）
   • 特征增強：
     • 方向濾波（Gabor濾波器組）
     • 頻域分析（FFT/STFT識別周期性條紋）
   • 分割與分類：
     • 傳統方法：Otsu閾值法+形態學操作
     • 深度學習方法：U-Net分割網絡、ResNet分類模型

三、行業應用案例

1. • 檢測目標：Mura缺陷（亮度不均條紋）
   • 技術方案：
     • 使用高動態范圍（HDR）相機捕捉微弱對比度差異。
     • 采用遷移學習，在少量標注數據下訓練缺陷檢測模型。
   • 指標：檢測精度>99.5%，漏檢率<0.1%。
2. • 挑戰：復雜紋理背景下的低對比度條紋。
   • 解決方案：
     • 多光譜成像分離顏色通道，增強缺陷可見性。
     • 設計輕量化MobileNetV3模型，部署于嵌入式設備。
   • 成本效益：替代人工質檢，效率提升300%。

四、技術挑戰與創新方向

1. • 問題：反光、陰影導致誤檢。
   • 創新方法：偏振光成像+生成對抗網絡（GAN）數據增強。
2. • 極限要求：亞像素級條紋（如寬度<0.1mm）。
   • 技術突破：超分辨率重建（SRGAN）+亞像素邊緣定位算法。
3. • 趨勢：模型壓縮（Pruning+Quantization）與硬件協同優化，實現端側實時推理。

五、未來展望

• 圖1：條紋檢測系統流程圖
• 表1：傳統算法與深度學習性能對比（F1 Score、推理時間）
• 圖2：紡織品缺陷檢測案例（原圖/檢測結果疊加顯示）