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1、紡織品生產(chǎn)中,質(zhì)量控制與檢測(cè)是非常重要的,疵點(diǎn)的檢測(cè)是其中最為重要的一部分.傳統(tǒng)方法的織物疵點(diǎn)檢測(cè)是由人工視覺檢測(cè)來完成,該方法存在檢測(cè)速度低,驗(yàn)布結(jié)果受驗(yàn)布人員主觀影響較大,誤檢率和漏檢率高等缺點(diǎn).基于以上原因,織物疵點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)是近年來國(guó)內(nèi)外學(xué)者共同關(guān)注和研究的熱門課題之一.隨著計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)字圖像技術(shù)的發(fā)展,使得基于圖像處理和微機(jī)平臺(tái)的織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢驗(yàn)成為可能,以攝像頭和圖像采集卡獲取織物圖像信息,由計(jì)算機(jī)分析和處理實(shí)現(xiàn)對(duì)織物疵點(diǎn)
2、的檢測(cè)和識(shí)別.本文提出了一種織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)工業(yè)視覺系統(tǒng)的總體方案,并著重分析了疵點(diǎn)檢測(cè)的算法,同時(shí)對(duì)該視覺系統(tǒng)軟件的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了論述.本文首先介紹了織物疵點(diǎn)檢測(cè)的現(xiàn)狀,以及國(guó)內(nèi)外學(xué)者在疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)這一領(lǐng)域所取得的一些成果.闡述了織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)工業(yè)視覺系統(tǒng)的軟、硬件設(shè)計(jì)方案.接著對(duì)小波分析算法的基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹,分析了運(yùn)用小波算法對(duì)疵點(diǎn)檢測(cè)的可行性,以及如何具體將正交小波分析算法應(yīng)用到疵點(diǎn)檢測(cè)中去,這包括小波基的構(gòu)造和優(yōu)化,以及對(duì)
3、分解圖像特征參數(shù)的提取,然后由參數(shù)判斷是否存在疵點(diǎn).運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆治龇椒▽?duì)疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)視覺系統(tǒng)中的軟件進(jìn)行功能模塊的劃分,提出了一種較合理的軟件設(shè)計(jì)方案,并利用C++語言實(shí)現(xiàn)了部分功能模塊.設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)庫(kù),利用數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的大二進(jìn)制型(BLOB)數(shù)據(jù)類型對(duì)疵點(diǎn)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),以便操作人員做進(jìn)一步的處理.本文討論的織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)視覺系統(tǒng)還處在初步研究階段,雖然已經(jīng)取得了一定的成果,但還有許多地方需要進(jìn)一步的完善,才能滿足紡織行
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