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把人工智能应用到纺织行业中

作者:admin    发布时间:2019-03-12 14:53     浏览次数 :

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景军锋担任陕西省纺织印染自动化工程技术研究中心副主任,西安工程大学机器视觉与智能检测研究所所长,西安工程大学电子信息学院执行院长,专注于人工智能、机器视觉、图像处理等技术在纺织行业中的应用基础研究及产业化。近年来,他主持科研近20项,授权专利14项,发表学术论文30余篇。2018年获陕西高等学校科学技术进步一等奖,陕西省科学技术进步二等奖,2017年获香港桑麻纺织科技奖二等奖,2018年获纺织青年科技奖,2014年获香港桑麻奖教金,2013年获“纺织之光”教师奖。

为提高纺织工业产品的可靠性以及重现性,景军锋自2008年开展人工智能、机器视觉以及数字图像处理技术对织物疵点自动检测和分类、织物起球客观评级体系以及织物组织结构识别及分类等方面进行基础理论的研究,取得原创性研究成果。

他系统地提出基于“方法库” 联合织物(白坯布)疵点检测方法,该成果发表在老牌纺织类权威期刊Journal of Industrial Textiles,采用该算法检测织物疵点正确率达到95%以上;针对复杂纹理背景的织物缺陷检测问题,提出基于局部二进制模式(LBP)和Tamura纹理特征相结合织物疵点分类算法,相关成果在第38届玻璃纤维行业会议上作为特邀嘉宾做了题为:针对机器视觉技术在玻璃纤维行业中应用的主题演讲。同时该成果获2017年中国纺织工业联合会科技进步三等奖一项。

他还解决了印花织物表面缺陷检测这一行业中世界性难题。相关论文发表在国际权威期刊Textile Research Journal等期刊,依托该成果在2017年获香港桑麻科技奖二等奖,在2016年该学术成果获陈维稷优秀论文奖。

管纱(玻纤和化纤)表面缺陷在线检测和分类装置一直是复合材料行业重要设备,但管纱缺陷分类问题一直是困扰该装置大量推广的难题,景军锋博士首次将人工智能技术应用到管纱缺陷分类中,使缺陷分类准确率由原来的85%提高到98%。景军锋利用自己的专业知识开发的基于机器视觉技术的板材表面缺陷检测系统在纺织行业、玻璃纤维行业以及化纤行业等得到大量推广,特别是在玻璃纤维行业,开发出10多款视觉检测产品,该检测设备可以完全取代进口设备,在行业标杆企业中国巨石、山东泰玻、重庆国际等企业得到推广使用。