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非织造布刺针缺陷检测与更换设备设计研究

摘要

刺针作为针刺非织造布生产技术的关键部件，其状态，包括断裂、弯曲或生锈

等直接影响其产品的加工质量和效率。如何高效率的监测和更换刺针，一直是困扰

行业发展的难题。目前的人工检测和更换方式，不仅劳动强度大、准确率低，且长

时间的工作易导致视觉疲劳，进而降低工作效率。本课题针对针板上刺针的缺陷检

测与自动更换问题，开展了系统性研究，通过整合工业设计、机械结构和计算机技

术等多学科知识，较完整地提出了一套解决方案。

（1）系统梳理了国内外针类缺陷的检测方法及检测系统现状，并结合刺针非

织造布生产与刺针维护的现状，归纳出刺针缺陷的主要类别，并对机器视觉检测进

行了相关归纳和整理。

（2）为确保检测技术的适用性和准确性，将深度学习技术中的YOLOv5卷积

神经网络算法用于刺针缺陷识别。为了训练该算法，采集了大量的刺针缺陷图片数

据，并对检测数据进行了增强处理等，从而建立了独具特色的刺针缺陷检测模型。

实验表明，该检测模型能够实现对刺针缺陷类型的精确检测，识别准确率高达

95.8%，为刺针缺陷的精确识别奠定了基础。

（3）设计搭建了刺针缺陷检测与剔除缺陷刺针的实验装置。包括相机、镜头、

光源、单片机和驱动板等硬件的选择，为实现对刺针缺陷图像的精准捕获，成功识

别并剔除有缺陷的刺针，为有效验证与更换奠定了硬件系统设计基础。

（4）基于用户需求，进行了系统化的硬件设计。结合实验机与刺针非织造布

工厂的实际生产环境，充分运用工业设计工程的理论和方法，对设备进行更为系统

化的硬件设计，具体工作包括可行性分析、需求分析、造型分析等。为确保设计的

实用性和美观性，较为完整地进行了草图方案设计、建模与渲染等工作。

（5）为确保系统运行的可靠性，基于设计需求和信息架构分析，进行了刺针

缺陷检测软件系统的设计。包括人机交互界面图的绘制，页面的功能作用设计等，

从而使基于视觉技术的刺针缺陷检测与更换系统更具实用性。

本项目的完成对提升非织造布生产企业的自动化和智能化水平具有一定借鉴意

义，符合国家积极推动纺织行业向智能化升级转型的战略目标。

关键词：非织造布刺针；深度学习；缺陷检测；产品设计

Designandresearchofdetectionandreplacementequipmentfornon-

wovenbarbedneedles

Abstract

Theneedleisacriticalcomponentintheproductiontechnologyofneedle-punched

nonwovenfabrics.Itscondition,includingbreakage,bending,orrusting,directlyaffects

theprocessingqualityandefficiencyoftheproduct.Efficientmonitoringandreplacement

ofneedleshavelongbeenchallengesfortheindustry.Thecurrentmanualinspectionand

replacementmethodsarelabor-intensive,havelowaccuracy,andprolongedworkcanlead

tovisualfatigue,therebyreducingworkefficiency.Thisstudysystematicallyaddressesthe

issueofdefectdetectionandautomaticreplacementofneedlesonneedleboardsby

integratingmultidisciplinaryknowledgefromindustrialdesign,mechanicalstructures,and

computertechnologytoprop