基于圖像處理技術(shù)的苧麻和棉纖維縱向全自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng).pdf

1、目前，商檢系統(tǒng)廣泛采用人工識(shí)別的方法來確定苧麻和棉纖維混紡品的成份百分比，這種檢測方法主要依賴于檢測人員的主觀判斷，此外檢測人員的經(jīng)驗(yàn)，技術(shù)等因素會(huì)影響結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。不僅如此，人工檢測方法是費(fèi)時(shí)，費(fèi)力和低效的。因此，商檢系統(tǒng)需要一種高速、客觀、準(zhǔn)確的苧麻和棉纖維識(shí)別方法。這也正是本課題研究的主要目的：實(shí)現(xiàn)苧麻和棉纖維種類識(shí)別和成份分析的全自動(dòng)系統(tǒng)。
　　 本文介紹了基于計(jì)算機(jī)圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)，利用纖維縱向圖像分析，

2、實(shí)現(xiàn)苧麻和棉纖維種類識(shí)別和成份分析的全自動(dòng)系統(tǒng)，旨在取代人工識(shí)別苧麻和棉纖維。該系統(tǒng)以全自動(dòng)為設(shè)計(jì)宗旨，建立了一整套全新的，利用纖維表面紋路特征分析識(shí)別纖維種類的方法，實(shí)現(xiàn)了無人工干預(yù)情況下，客觀、準(zhǔn)確的識(shí)別纖維種類，計(jì)算纖維寬度和纖維計(jì)數(shù)，并結(jié)合目前商檢系統(tǒng)使用的國家標(biāo)準(zhǔn)，將識(shí)別結(jié)果換算成纖維重量百分比，達(dá)到了識(shí)別準(zhǔn)確率高于93％的水平。系統(tǒng)的第二臺(tái)樣機(jī)具備很好的自動(dòng)識(shí)別檢測速度，通常識(shí)別一個(gè)試樣片僅需要3～4分鐘。
　　 本

3、課題研究的主要內(nèi)容有：系統(tǒng)硬件的搭建和自動(dòng)控制的實(shí)現(xiàn)，包括顯微鏡系統(tǒng)的改造，三維載物臺(tái)的基礎(chǔ)控制和復(fù)雜控制；采用C++語言編寫系統(tǒng)軟件，利用多線程技術(shù)實(shí)現(xiàn)三維載物臺(tái)移動(dòng)控制部分、數(shù)字?jǐn)z像機(jī)圖像采集部分、圖像處理分析和纖維種類識(shí)別部分的協(xié)同工作；設(shè)計(jì)完善的纖維識(shí)別流程，獲取可用于識(shí)別苧麻和棉纖維的特征指標(biāo)，分析特征參數(shù)的概率分布曲線，建立用于苧麻和棉纖維識(shí)別的公式，并確定公式中的權(quán)重系數(shù)；自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的測試和分析等。
　　 系統(tǒng)的

4、硬件構(gòu)成，主要有顯微鏡成像系統(tǒng)、數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、三維自動(dòng)載物臺(tái)。硬件系統(tǒng)構(gòu)建，包括硬件的組合以及相關(guān)控制的實(shí)現(xiàn)。苧麻和棉纖維的全自動(dòng)識(shí)別，一定要基于一個(gè)可控制的全自動(dòng)硬件平臺(tái)，為此，對(duì)普通的光學(xué)顯微鏡進(jìn)行了改造，將原來手動(dòng)的載物臺(tái)更換為三維自動(dòng)載物臺(tái)，并通過R232串口控制該載物臺(tái)的精確移動(dòng)；同時(shí)，利用USB2.0接口的數(shù)字?jǐn)z像機(jī)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的圖像采集。兩者的結(jié)合，使得硬件系統(tǒng)具備了可控制的平臺(tái)移動(dòng)和圖像采集的功能。
　　 在硬件平臺(tái)

5、的基礎(chǔ)上，文中結(jié)合系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的兩個(gè)關(guān)鍵步驟：纖維圖像的全自動(dòng)定位采集和纖維種類無人工干預(yù)圖像識(shí)別，詳細(xì)地闡述了系統(tǒng)的原理和實(shí)現(xiàn)方法。
　　 這兩個(gè)關(guān)鍵步驟實(shí)現(xiàn)了以下功能：利用建立的三維自動(dòng)載物臺(tái)的顯微硬件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)纖維圖像自動(dòng)采集，全景掃描，自動(dòng)聚焦，纖維目標(biāo)的定位采集等復(fù)雜功能的軟硬件控制；通過快速的全景圖縫合和分析處理功能，實(shí)現(xiàn)全景圖的分析，準(zhǔn)確定位纖維目標(biāo)，作到不丟失、不重復(fù)的纖維圖像定位采集；創(chuàng)建了利用纖維表面紋路特征分析

6、識(shí)別纖維種類的方法，并在自動(dòng)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)；提出利用纖維縱向圖像識(shí)別苧麻和棉的特征參數(shù)，使其能夠很好的定量描述纖維表面特征的差異；獲得這些識(shí)別參數(shù)穩(wěn)定的概率分布曲線，在此基礎(chǔ)上，利用最大概率原理建立纖維種類識(shí)別公式；通過迭代的自適應(yīng)識(shí)別測試獲取識(shí)別公式中的權(quán)重系數(shù)，利用該公式在自動(dòng)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)纖維的無人工干預(yù)識(shí)別，并達(dá)到了預(yù)期的苧麻和棉纖維識(shí)別率。
　　 文中還對(duì)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)中一些比較重要的問題進(jìn)行了深入探討，并給出相應(yīng)的解決方案。主要

7、有：系統(tǒng)中六個(gè)特征參數(shù)的相關(guān)分析；識(shí)別公式建立及其原理；與另一種方法進(jìn)行了比較后，所選取的更合理的纖維圖像定位采集方法；采用了圖像縫合處疑似斷點(diǎn)的連接修復(fù)方法，大幅度提高了全景纖維骨架像提取以及全景縮略圖的分析結(jié)果的準(zhǔn)確性；解決了纖維交叉骨架異型處理以及骨架短枝刪除等問題。
　　 在實(shí)現(xiàn)了苧麻和棉纖維全自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)后，對(duì)系統(tǒng)的有效性，穩(wěn)定性和可再現(xiàn)性進(jìn)行了分析和測試。經(jīng)過對(duì)不同國家、不同產(chǎn)地、超過30，000根苧麻和棉纖維進(jìn)行的

8、自動(dòng)識(shí)別測試，證明本系統(tǒng)可有效的實(shí)現(xiàn)纖維種類的自動(dòng)識(shí)別，獲取纖維的寬度，纖維的根數(shù)，進(jìn)而折算出纖維的重量混紡比，并達(dá)到了預(yù)期識(shí)別準(zhǔn)確率。同時(shí)，還對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行了測試和分析，系統(tǒng)在對(duì)不同種類纖維的的大批量識(shí)別中表現(xiàn)了較高的穩(wěn)定性。系統(tǒng)的再現(xiàn)性測試也取得了良好的效果，對(duì)相同試樣進(jìn)行的自動(dòng)識(shí)別實(shí)現(xiàn)了很高的可再現(xiàn)性。
　　 本文還對(duì)影響系統(tǒng)識(shí)別率的因素、系統(tǒng)檢測的速度，纖維切片的最佳長度，混紡比檢測所需要的的最少纖維根數(shù)，以及系統(tǒng)存在