基于機(jī)器視覺(jué)的異性纖維檢測(cè)與清除系統(tǒng)研究.pdf

1、棉花中混雜的化學(xué)纖維、動(dòng)物纖維和非棉性纖維等雜物，如丙綸絲、塑料繩、毛發(fā)、麻絲、有色纖維等,大多是在軋花廠混進(jìn)去的。在紡織廠生產(chǎn)的流程中, 一般很難清除掉。紡紗織布后, 會(huì)給布面造成色花疵點(diǎn), 特別是印染后, 這一問(wèn)題更為突出, 嚴(yán)重困擾紡織企業(yè)的生產(chǎn)，影響我國(guó)棉紗市場(chǎng)的銷售和出口，給棉紡企業(yè)帶來(lái)巨大的損失。針對(duì)這一問(wèn)題, 近幾年來(lái), 異性纖維撿出裝置應(yīng)運(yùn)而生, 并且有了很大的發(fā)展。 本文就是針對(duì)在棉紡廠實(shí)際存在的問(wèn)題，對(duì)基于機(jī)

2、器視覺(jué)棉花異性纖維檢測(cè)與控制技術(shù)進(jìn)行了比較深入的分析和研究，把機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)用于檢測(cè)和清除棉花中的異性纖維，能有效克服手工實(shí)現(xiàn)異性纖維挑揀時(shí)效率低、產(chǎn)品合格率難以控制等一系列缺點(diǎn)。通過(guò)嚴(yán)格的分析與論證，利用棉花在RGB空間的三維顏色數(shù)學(xué)模型，在利用最小二乘擬合的圖像處理算法的基礎(chǔ)上，提出了非線性雙閾值分析法和基于微分的圖形處理算法相結(jié)合，提高了圖形處理的效率，保證了程序?qū)λ杉降膱D像數(shù)據(jù)能夠做出實(shí)時(shí)而準(zhǔn)確的反映。 本文研究工作的

3、目的是在研究國(guó)外同類設(shè)備和在原有的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)上，將機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用于傳統(tǒng)行業(yè)，有效地克服手工進(jìn)行異性纖維挑揀時(shí)效率低、產(chǎn)品合格率難以控制等一系列缺點(diǎn)，在解決基本問(wèn)題的基礎(chǔ)上，研究出檢測(cè)頭發(fā)絲等細(xì)小雜質(zhì)問(wèn)題，提高系統(tǒng)檢出率，旨在開(kāi)發(fā)出中國(guó)自己的異性纖維分揀系統(tǒng)，并使之成為應(yīng)用于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的棉花雜質(zhì)自動(dòng)在線檢測(cè)設(shè)備。 本論文首先介紹了異性纖維分揀系統(tǒng)研究的背景及發(fā)展?fàn)顩r，然后依次論述了各部分結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)算法和軟件設(shè)計(jì)以及對(duì)算法的