基于視覺(jué)傳感的紗線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、紗線(xiàn)檢測(cè)是評(píng)價(jià)紗線(xiàn)質(zhì)量的重要方法之一。當(dāng)前我國(guó)檢測(cè)紗線(xiàn)疵點(diǎn)的方法主要有測(cè)長(zhǎng)稱(chēng)重法、人工檢查法和設(shè)備檢測(cè)法，但這些方法都有不同的優(yōu)缺點(diǎn)。在紡織行業(yè)，增加產(chǎn)品產(chǎn)量的同時(shí)提高產(chǎn)品質(zhì)量具有重要意義。目前，紡織生產(chǎn)紗線(xiàn)過(guò)程大部分是人工化的，在實(shí)現(xiàn)檢測(cè)紗線(xiàn)自動(dòng)化過(guò)程中，如何充分使用圖像處理技術(shù)來(lái)解決傳統(tǒng)方式下的缺點(diǎn)，提高紗線(xiàn)的疵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)，就成為自動(dòng)化工業(yè)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，這對(duì)提高紡紗工業(yè)水平也具有歷史意義。本文主要研究成果如下：
　　

2、本文研究了紗線(xiàn)疵點(diǎn)的物理特征和外觀特征，利用計(jì)算機(jī)圖像處理分析方法對(duì)紗線(xiàn)進(jìn)行檢測(cè)。同時(shí)提出了一種高速紗線(xiàn)的實(shí)時(shí)疵點(diǎn)檢測(cè)算法，為了獲得良好的性能，該算法解決了多個(gè)實(shí)際應(yīng)用中的難題，如實(shí)時(shí)處理，紗線(xiàn)的圓柱形狀檢測(cè)，光線(xiàn)的影響消除等。由于算法需要適用于實(shí)時(shí)處理大容量圖像處理和高速移動(dòng)紗線(xiàn)，因此疵點(diǎn)檢測(cè)算法應(yīng)滿(mǎn)足兩個(gè)相互矛盾的要求，即減少處理時(shí)間的同時(shí)還需提高紗線(xiàn)疵點(diǎn)檢測(cè)的效率。
　　本文中檢測(cè)紗線(xiàn)的數(shù)據(jù)來(lái)源于OV(OMMVISION)系

3、列攝像頭模組，紗線(xiàn)是在高速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下獲取。實(shí)驗(yàn)中使用了一整套由 S3C2440核心板和 OV系列攝像頭模組成的裝置，并設(shè)計(jì)了一套上位機(jī)軟件，以便在實(shí)驗(yàn)方法和數(shù)據(jù)獲得上接近于工業(yè)環(huán)境。
　　本文通過(guò)對(duì)稱(chēng)差分算法和連通域特征匹配方法相結(jié)合，提高紗線(xiàn)疵點(diǎn)檢測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)縮短處理時(shí)間。使用對(duì)稱(chēng)差算法分解疵點(diǎn)圖像并提取圖像疵點(diǎn)特征，后使用連通域特征匹配方法識(shí)別疵點(diǎn)。通過(guò)針對(duì)紗線(xiàn)感興趣區(qū)域的算法對(duì)紗線(xiàn)圖像進(jìn)行了預(yù)處理，其目的是得到一幅數(shù)據(jù)容量

4、更小，目標(biāo)圖像和背景圖像能夠達(dá)到基本分離。圖像處理中首先使用了平滑濾波器，旨在減少噪聲影響的同時(shí)提供更大的檢測(cè)能力，從而突出需要檢測(cè)的目標(biāo)。接著，使用了拉普拉斯濾波器對(duì)紗線(xiàn)進(jìn)行濾波處理，增加疵點(diǎn)和噪聲之間的相關(guān)性。其次，進(jìn)行二值化處理，二值化的閾值采用自適應(yīng)閾值，閾值選自沒(méi)有疵點(diǎn)時(shí)候的拉普拉斯最大值用于決定二值化的閾值。再使用形態(tài)學(xué)腐蝕的方法去除噪聲，膨脹的方式對(duì)疵點(diǎn)圖像的尺寸進(jìn)行補(bǔ)償。本文對(duì)疵點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和檢測(cè)速度與現(xiàn)有檢測(cè)方法進(jìn)行