異纖分揀機檢測系統(tǒng)優(yōu)化及參數(shù)標(biāo)定研究.pdf

1、棉花中的異性纖維影響布面外觀，降低產(chǎn)品質(zhì)量，嚴(yán)重損害企業(yè)的聲譽，給棉紡企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失。當(dāng)前，棉紡織企業(yè)主要采用基于CCD光學(xué)成像的異纖分揀機檢測異纖，但針對實際多類異纖的檢測效果不是很理想。本課題針對60AT4型異纖分揀機，進行檢測系統(tǒng)優(yōu)化和參數(shù)標(biāo)定研究，以提高分揀機對多類異纖的檢出率，其主要內(nèi)容如下:
　　提出了一種基于模糊聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異纖檢測多類光源優(yōu)化設(shè)計方法。通過分析CCD成像與入射光能量的關(guān)系，推導(dǎo)出多類異纖檢

2、測的光源數(shù)量;建立了CCD靶面曝光量函數(shù)，確定光源的最佳檢測位置;并通過分析CCD背景板圖像的光線分布及平均灰度，建立多類光源的模糊聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對光源進行優(yōu)化設(shè)計。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后異纖檢出率達到94.79％。
　　在異纖檢測時，相機調(diào)節(jié)白平衡時操作步驟繁瑣，需要分別對曝光時間和增益進行多次組合調(diào)節(jié)。本文提出一種基于模擬退火算法的CCD相機自動白平衡方法，通過分析相機增益和曝光時間與白平衡值的關(guān)系，建立回歸方程，運用模擬退

3、火算法，實現(xiàn)相機的自動白平衡調(diào)節(jié)。
　　不同顏色和形狀的異纖，在檢測時需要根據(jù)實際情況不斷進行調(diào)整，費時費力，且很難達到理想的效果。本文以常見尺寸異纖為實驗對象，采集數(shù)據(jù)樣本，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測每種異纖的最優(yōu)檢測參數(shù)。在最優(yōu)檢測參數(shù)的條件下，對異纖分揀機的檢測參數(shù)進行了標(biāo)定。
　　通過實驗證明，本文所研究的異纖分揀機的光源的優(yōu)化設(shè)計及自動白平衡方法的建立都是可行的，對異纖分揀機的精度標(biāo)定也達到了實際生產(chǎn)的要求，對于機器視覺