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《南京林业大学》 2009年
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基于机器视觉的纸病检测算法研究与集成

陈文凯  
【摘要】: 随着纸机幅宽和车速的不断提升,传统的靠人工肉眼检测纸张外观纸病已难以满足生产过程的需要。基于机器视觉技术的纸病检测系统的出现,不仅大大提高了检测效率,还实现了在线分析与控制。本文利用智能图像传感器DVT Legend530采集图像,模拟造纸过程中的纸病在线检测,开发纸病在线检测实验系统。 本文选取孔洞、脏点、褶皱三种有代表性的纸病作为对象,主要研究了适合在纸病在线检测系统中应用的数字图像预处理算法,包括图像去噪、阈值分割、边缘检测、数学形态学操作等等;根据纸病图像的特点,提出一种基于灰度经验的动态双阈值分割方法,用来检测高对比度纸病;讨论了常规的图像特征提取方法在纸病检测系统中应用时所遇到的问题,并针对这些问题提出一种基于Hough变换的图像特征提取方法,通过分析Hough变换空间来提取纸病图像中的褶皱特征并进行识别。 在算法研究的基础上,本文结合生产过程中纸病在线检测的实际要求,运用Delphi软件开发平台,设计了一套具有纸病图像采集与传输、图像预处理、图像特征提取与识别、纸病在线监控显示、历史数据查询等功能的纸病在线检测实验系统,并对系统进行了测试和分析。本文最后针对研究中存在的不足之处,对后续研究提出了建议。
【学位授予单位】:南京林业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP274.4

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