基于機器視覺與圖像分析的原棉異纖檢測.pdf

1、原棉中的異纖長久以來一直是紡織工業(yè)高度關(guān)注的一個問題。傳統(tǒng)上，紡織企業(yè)采用人工揀雜的檢測去除方法，工作環(huán)境惡劣，勞動強度大，效率低下，且揀雜質(zhì)量很難保證。因此，異纖在線檢測和去除裝置應運而生。但是，國外的設(shè)備價格昂貴且維修不方便，而國產(chǎn)設(shè)備在性能上又有一定的局限性。所以，自主開發(fā)和研究適合我國需求的原棉異纖檢測裝置具有重要的意義。
　　 本文設(shè)計搭建了原棉異纖檢測裝置，在線獲取了原棉圖像。應用機器視覺和圖像分析技術(shù)對異纖進行了識

2、別，探討了適合在線檢測速度的圖像處理和分析算法。對異纖定位算法進行了設(shè)計，對檢測軟件進行了初步設(shè)計。
　　 (1)設(shè)計了原棉異纖檢測裝置，在線拍攝了原棉圖像。研究發(fā)現(xiàn)，在低電壓的直流LED普通可見光，明場正面照明方式下，CCD攝像機可以拍攝到平穩(wěn)運動狀態(tài)下的原棉圖像。
　　 (2)基于原棉異纖圖像特點和異纖檢測實時在線的要求，討論了圖像的平滑去噪和增強算法。探討了基于平滑濾波去噪，基于直方圖調(diào)整和灰度變換的圖像增強，以及

3、基于同態(tài)濾波法、代數(shù)運算法和自適應不勻校正法的光照不勻校正方法。研究發(fā)現(xiàn)，中值濾波法可以在較短時間內(nèi)對圖像實現(xiàn)降噪處理。直方圖調(diào)整可以弱化光強變化（如光源老化、電壓不穩(wěn)等）的影響。自適應光照不勻校正法，可以有效擴大圖像對比度。
　　 (3)在原棉圖像分割算法中，探討了基于邊緣檢測和閾值分割的異纖識別法。研究表明，基于動態(tài)閾值的圖像分割算法，異纖識別效果好，響應速度快。
　　 (4)設(shè)計了適合原棉圖像中異纖定位的方法——最