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文檔簡介
1、棉花是一種重要的生產(chǎn)原料,許多行業(yè)領(lǐng)域都需要使用其加工制品,而棉花內(nèi)混雜入異性纖維會造成棉花的加工制品質(zhì)量下降,不僅帶來的巨大的經(jīng)濟(jì)損失,還會影響我國在國際市場的棉花加工制品的聲譽。近年來基于機(jī)器視覺的自動檢測系統(tǒng)由于其高精度、高可靠性、高效率以及易擴(kuò)充等特性,實現(xiàn)了生產(chǎn)自動化,被廣泛化的應(yīng)用在各個領(lǐng)域。在這種背景下,本文通過深入的對比分析和研究其他異纖檢測技術(shù),提出了基于機(jī)器視覺的自動化棉流異纖檢測技術(shù)的研究與實現(xiàn),本文的主要研究內(nèi)容
2、如下:
1)在分析現(xiàn)有系統(tǒng)優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上,充分考慮到采集速率、圖像分辨率、視場寬度、焦距等條件下,對實現(xiàn)自動化棉流異纖檢測技術(shù)需要的圖像采集硬件設(shè)備進(jìn)行了選型;按照所需要進(jìn)行清除的異纖種類的不同特性,設(shè)計了組合日光光源和紫外光光源的光源系統(tǒng),按照所需要進(jìn)行清除的異纖種類,根據(jù)異纖種類的不同特性。在集成圖像采集硬件后進(jìn)行采集測試,采集到的圖像細(xì)節(jié)清晰,對比明顯。
2)在對數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和邊緣檢測理論研究的基礎(chǔ)上,通過實驗確
3、定了經(jīng)典的常規(guī)檢測算子不能滿足本文的應(yīng)用需求。在充分分析大量的異纖形態(tài)圖片后,提出了由改進(jìn)形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子、基于Zernike矩的亞像素檢測細(xì)化、三鄰域的非極大值抑制算法三個流程的異纖檢測識別算法,仿真實驗驗證了對異纖識別效果良好、檢測所需時間較其他方法更短。
3)在分析基于機(jī)器視覺的自動化棉流異纖檢測技術(shù)實現(xiàn)的限制因素:硬件設(shè)備以及時間需求的基礎(chǔ)上,確定了異纖檢測系統(tǒng)的異纖清除機(jī)構(gòu),采用模塊化和面向?qū)ο蟮乃枷朐O(shè)計了異纖檢測
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