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文檔簡介
1、本文針對目前棉花中異性纖維含量評價過程中,自動化程度極低、異纖含量評價指標太過單一等不足,設(shè)計了異性纖維含量檢測系統(tǒng),建立了基于紗疵級數(shù)的異性纖維含量評價方程模型。
設(shè)計了異性纖維含量檢測系統(tǒng)的機械結(jié)構(gòu),對異纖圖像采集部分中的光源進行了模型建立,求解出最優(yōu)光源亮度與型號,計算了最佳光源位置,控制部分完成異纖定位,提取程序編寫,實現(xiàn)實時對異纖圖像的采集和異纖的提取。
為獲取異纖的面積S、長度L、以及異纖種類識別的特征數(shù)
2、據(jù),對異纖圖像處理算法進行研究。得出最大值法為異纖圖像灰度化最優(yōu)方法;使用中值和均值濾波對灰度圖像進行去噪,進行對比最終選用5×5模板的中值濾波;對比幾種閾值分割方法,經(jīng)過篩選比較選用大律法。經(jīng)過一系列圖像處理方法最后獲得了五種異性纖維清晰的閾值分割圖像,為準確提取各類異纖的特征奠定了良好的基礎(chǔ)。
針對五種常見異纖(麻繩、頭發(fā)、羊毛、丙綸絲和羽毛)圖像,基于邊緣檢測得到含量參數(shù)方程中異纖的面積、長度參數(shù);對異纖顏色特征篩選分析
3、選取能有效區(qū)分的顏色特征;通過編程獲取異纖不同形狀特征;對特征進行分析,篩選出有效特征。全方位提取異性纖維的多達21種特征參數(shù),使用支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡對異纖種類進行識別。
針對面積、長度、數(shù)量、種類、不同異纖紗疵級數(shù)不同,通過實驗獲取不同異纖的紗疵數(shù)據(jù),分析異性纖維等級評定參數(shù)影響因素,計算了不同異纖的多參數(shù)回歸方程,根據(jù)紗疵方程建立了異纖含量參數(shù)方程。使得異性纖維含量評價變?yōu)楦侠淼募喆眉墧?shù)和面積等多指標,棉花異性纖維含量
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