自適應(yīng)棉紡異纖分揀裝置的研制.pdf

1、棉紡工業(yè)中，棉花中含有的異性纖維的有效分離是一項重要而又困難的工作。本文把線陣CCD檢測、CameraLink連接以及圖像處理等技術(shù)成功應(yīng)用在棉紡異纖分揀裝置上。設(shè)計出了包括光路系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)在內(nèi)系統(tǒng)整體方案。并在第三方軟件開發(fā)平臺的基礎(chǔ)上，使用C++語言設(shè)計并編制了全部的應(yīng)用軟件。 本課題最大的創(chuàng)新部分是圖像處理部分。首先進(jìn)行RGB到Y(jié)UV色彩空間的轉(zhuǎn)換，在YUV色彩空間內(nèi)提出了針對片狀雜質(zhì)檢測的時

2、變自適應(yīng)閾值分割算法。Y平面采用的動態(tài)閾值分割，U、V平面采用全局閾值分割。閾值是隨時間改變的。程序中嵌入了基于像素的動態(tài)直方圖統(tǒng)計，計算機(jī)通過在線計算動態(tài)直方圖高斯分布的方差并結(jié)合用戶設(shè)定的靈敏度，可以自適應(yīng)地尋求最佳閾值。提出了更適合用戶理解使用的靈敏度概念。 分析了線狀雜質(zhì)識別的瓶頸問題，提出了基于多尺度小波和模糊方法的線狀雜質(zhì)檢測算法。首先選取雙高斯函數(shù)為小波函數(shù)，對圖像的Y平面進(jìn)行多尺度小波變換，檢測出了各類異性纖維的

3、線條邊緣，設(shè)計了一個帶通濾波器對雜質(zhì)疵點(diǎn)進(jìn)行提取。然后把雜質(zhì)疵點(diǎn)的尺寸映射到隸屬度空間，對隸屬度求和，通過與設(shè)定閾值比較完成線條識別，既分離了異纖，又克服了對棉花圖像紋理的干擾。 針對熒光燈老化造成亮度降低的問題，提出了CCD自動白平衡的概念。計算機(jī)讀取當(dāng)前RGB數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)值比較，調(diào)用CameraLinkAPI函數(shù)調(diào)節(jié)RGB的增益，形成閉環(huán)反饋。 實踐證明，本課題所提出的算法改善了異纖漏識別和棉花誤識別兩大問題，以快速、