基于機器視覺的自動化棉流異纖檢測技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf

1、棉花是一種重要的生產(chǎn)原料，許多行業(yè)領(lǐng)域都需要使用其加工制品，而棉花內(nèi)混雜入異性纖維會造成棉花的加工制品質(zhì)量下降，不僅帶來的巨大的經(jīng)濟損失，還會影響我國在國際市場的棉花加工制品的聲譽。近年來基于機器視覺的自動檢測系統(tǒng)由于其高精度、高可靠性、高效率以及易擴充等特性，實現(xiàn)了生產(chǎn)自動化，被廣泛化的應(yīng)用在各個領(lǐng)域。在這種背景下，本文通過深入的對比分析和研究其他異纖檢測技術(shù)，提出了基于機器視覺的自動化棉流異纖檢測技術(shù)的研究與實現(xiàn)，本文的主要研究內(nèi)容

2、如下：
　　1)在分析現(xiàn)有系統(tǒng)優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，充分考慮到采集速率、圖像分辨率、視場寬度、焦距等條件下，對實現(xiàn)自動化棉流異纖檢測技術(shù)需要的圖像采集硬件設(shè)備進行了選型；按照所需要進行清除的異纖種類的不同特性，設(shè)計了組合日光光源和紫外光光源的光源系統(tǒng)，按照所需要進行清除的異纖種類，根據(jù)異纖種類的不同特性。在集成圖像采集硬件后進行采集測試，采集到的圖像細節(jié)清晰，對比明顯。
　　2)在對數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和邊緣檢測理論研究的基礎(chǔ)上，通過實驗確

3、定了經(jīng)典的常規(guī)檢測算子不能滿足本文的應(yīng)用需求。在充分分析大量的異纖形態(tài)圖片后，提出了由改進形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子、基于Zernike矩的亞像素檢測細化、三鄰域的非極大值抑制算法三個流程的異纖檢測識別算法，仿真實驗驗證了對異纖識別效果良好、檢測所需時間較其他方法更短。
　　3)在分析基于機器視覺的自動化棉流異纖檢測技術(shù)實現(xiàn)的限制因素：硬件設(shè)備以及時間需求的基礎(chǔ)上，確定了異纖檢測系統(tǒng)的異纖清除機構(gòu)，采用模塊化和面向?qū)ο蟮乃枷朐O(shè)計了異纖檢測