[实用新型]云端验布系统有效
申请号: | 201921765387.4 | 申请日: | 2019-10-18 |
公开(公告)号: | CN211402188U | 公开(公告)日: | 2020-09-01 |
发明(设计)人: | 金玲玲 | 申请(专利权)人: | 深圳灵图慧视科技有限公司 |
主分类号: | G01N21/956 | 分类号: | G01N21/956 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 云端 系统 | ||
本申请公开了一种云端验布系统,包括:工控机,以及连接到所述工控机的实时摄像装置、云端主机和验布机;其中,所述实时摄像装置用于拍摄所述验布机上的布面图像,其采集的布面图像经所述工控机传输至所述云端主机;所述云端主机用于对所述布面图像进行检测,并将检测结果传输至所述工控机;所述工控机用于根据所述检测结果向所述验布机发送控制信号。本申请实施例的方案可以防止数据库中的核心数据泄漏,同时也避免了现有技术中工控机在运输过程中GPU容易损坏的情况。
技术领域
本申请涉及织物检测技术领域,特别涉及云端验布系统
背景技术
在机织布、针织布、非织造布等织物的生产线上,需要检测所生产出来的织物是否存在疵点,例如,织物上是否有污渍、破洞、起毛等等。传统的人工检测往往会出现检测精度低、检测速度慢的问题,近年来客户对产品质量的要求也越来越高,因此,提高检测准确度、节省人力的问题备受关注。
由于采用人工检测的手段错误率高且效率低,近年来逐渐发展基于机器视觉的布料疵点检测技术以代替人工检测——即验布机,其利用相机采集布料图像并利用工控机运行的检测算法(例如神经网络模型)对布料图像进行检测以对疵点进行识别。检测算法通常部署在工控机的GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)上,用于识别疵点的数据库也部署在工控机上,这导致数据库中的核心数据容易泄漏,同时工控机在运输过程中GPU容易损坏导致售后成本较高。
发明内容
鉴于以上问题,本实用新型的实施例提供一种云端验布系统,其能解决上述背景技术部分提到的技术问题。
按照本实用新型的实施例的云端验布系统,包括:工控机,以及连接到所述工控机的实时摄像装置、云端主机和验布机;其中,所述实时摄像装置用于拍摄所述验布机上的布面图像,其采集的布面图像经所述工控机传输至所述云端主机;所述云端主机用于对所述布面图像进行检测,并将检测结果传输至所述工控机;所述工控机用于根据所述检测结果向所述验布机发送控制信号。
进一步的,所述实时摄像装置包括线扫摄像机或面扫摄像机。
进一步的,所述实时摄像装置通过图像采集装置与所述工控机连接。
进一步的,所述云端主机采用多GPU并行计算技术。
进一步的,所述工控机包括用于验布操作的人机交互界面。
进一步的,所述云端主机通过移动无线接入网与所述工控机连接。
进一步的,所述移动无线接入网为5G移动无线接入网。
从以上的描述可以看出,本实用新型的实施例的方案将GPU部署在云端主机上,相应的用于识别疵点的数据库也部署在云端主机上,检测时,工控机将相应的图像数据传输至云端主机进行检测,并根据云端主机的检测结果控制验布机,云端主机无需放置在用户现场,如此可以防止数据库中的核心数据泄漏,同时也避免了现有技术中工控机在运输过程中GPU容易损坏的情况。
附图说明
图1为本实用新型的一个实施例的云端验布系统的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本实用新型的实施方式,通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本实用新型,而不能理解为对本实用新型的限制。
在本实用新型的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
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