基于機(jī)器視覺(jué)的無(wú)紡布缺陷在線檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、目前對(duì)無(wú)紡布缺陷進(jìn)行檢測(cè)主要是通過(guò)人工檢測(cè)的方法來(lái)解決,然而這種方法的檢測(cè)處理速度比較慢,同時(shí)會(huì)給工人造成比較高的勞動(dòng)強(qiáng)度,最終的檢測(cè)效果也同時(shí)會(huì)極大地受到檢驗(yàn)人員的工作經(jīng)驗(yàn)、對(duì)工序操作熟悉程度等諸多因素的影響,從而使得檢測(cè)結(jié)果并不可靠。隨著紡織行業(yè)不斷發(fā)展生產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大,開(kāi)發(fā)一種無(wú)紡布缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定快速精確檢測(cè)的需求越來(lái)越迫切。
　　本論文的組織結(jié)構(gòu)如下:首先,對(duì)于無(wú)紡布缺陷檢測(cè)的研究發(fā)展以及應(yīng)用情況做了簡(jiǎn)要介紹,

2、闡釋了無(wú)紡布在線檢測(cè)系統(tǒng)總體的設(shè)計(jì)路線以及相關(guān)的理論基礎(chǔ),分析應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程時(shí)對(duì)算法的性能要求,為了合理有效利用無(wú)紡布表面的方向性紋理特征,提出基于Gabor濾波器的缺陷檢測(cè)方法,并結(jié)合OTSU法進(jìn)行圖像分割提取缺陷區(qū)域。針對(duì)Gabor濾波器的參數(shù)設(shè)置這一個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題,采取了實(shí)驗(yàn)比較法來(lái)逐一分析各個(gè)變量對(duì)于檢測(cè)結(jié)果的影響,最終確定合理的濾波器參數(shù),通過(guò)在不同類型缺陷的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的有效性,通過(guò)與各種典型的缺陷檢測(cè)方法進(jìn)行比較分析,顯

3、示出Gabor濾波檢測(cè)方法的優(yōu)越性能。接著,針對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的缺陷分類這一問(wèn)題,采用了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,對(duì)于其構(gòu)成以及不同層神經(jīng)元的數(shù)目選擇進(jìn)行了深入研究,對(duì)于常見(jiàn)缺陷類型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。最后,總結(jié)了本次缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)所采用方法存在的缺陷以及今后進(jìn)行完善的關(guān)鍵點(diǎn),并對(duì)缺陷檢測(cè)今后的研究前景與發(fā)展方向進(jìn)行了展望。
　　本論文提出并實(shí)現(xiàn)了無(wú)紡布缺陷檢測(cè)的相關(guān)算法,并應(yīng)用OpenCV圖像處理庫(kù)函數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)