利用高速相機(jī)實(shí)現(xiàn)的紙病在線檢測系統(tǒng).pdf

1、現(xiàn)代紙張生產(chǎn)過程越來越高速化、自動化,紙病的人工檢測已無法滿足精確高效的要求。本課題主要利用高速相機(jī)實(shí)現(xiàn)紙病信息的在線檢測,實(shí)現(xiàn)了對褶皺、裂口、孔洞、污點(diǎn)等紙病所在的位置和損壞程度的統(tǒng)計(jì)和標(biāo)識,并分析其產(chǎn)生的原因,便于從根本上避免紙病的產(chǎn)生。
　　 從整體上闡述了利用高速相機(jī)實(shí)現(xiàn)的紙病在線檢測系統(tǒng)的原理和功能。通過對系統(tǒng)性能要求的研究,選取合適的光源、相機(jī)、采集卡、編碼器等硬件設(shè)備,并設(shè)計(jì)了最佳的照明方案、編碼器去噪電路及檢測系

2、統(tǒng)的機(jī)械構(gòu)造圖。
　　 利用灰度分割、邊緣檢測和分形維數(shù)相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)了對紙病種類的判斷和紙病信息的提取。通過對紙病灰度值的分析和統(tǒng)計(jì),尋找出紙病灰度與背景灰度間的差異。采用動態(tài)閾值分割法對孔洞、污點(diǎn)和裂口紙病進(jìn)行判斷,并將這兩種紙病對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值置為整幅圖像的均值。通過計(jì)算Roberts算子邊緣檢測后的像素點(diǎn)個(gè)數(shù),對褶皺紙病進(jìn)行判斷。
　　 利用邊界跟蹤法處理分割后得到的二值圖像,得出紙病的位置、面積和最小外接矩