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基于机器视觉的网孔织物表面质量检测系统研究

代新  
【摘要】:随着机器视觉技术的发展与成熟,其应用也越来越广泛。网孔织物以其独特的性能、新颖的外观以及自身性能的不断提高,越来越受用户的喜爱,应用也越来越广泛。同时,人们对其表面质量要求也越来越高,传统人工检测方法已无法满足企业需求。 针对网孔织物表面质量检测上的滞后,以及国内在网孔织物表面质量自动检测上的空白,本文开发了基于机器视觉的网孔织物表面质量检测系统。该系统从网孔织物表面质量缺陷特性出发,根据网孔织物材料性能,构建了硬件系统;根据网孔织物纹理特性,设计了图像处理、特征提取与疵点识别等效率高、可靠性好的算法,搭建了软件平台,实现了网孔织物表面质量的在线实时检测。 针对网孔织物图像获取过程中产生的噪声,结合网孔织物结构特性,考虑后续识别算法,兼顾实时性要求,选用均值滤波器对图像噪声进行平滑处理;为快速提取图像中感兴趣区域,即待检测网孔织物区域,针对运行较平稳的机器视觉系统,提出了基于Sobel算子的边缘快速提取方法;通过研究网孔织物图像光照特性,分析其明暗度曲线,提取了基于明暗度的自适应图像分割方法,很好的消除了由于光照不均匀导致的图像明暗度不一致现象;根据网孔织物纹理特性,提出了基于纹理特性的网孔织物疵点分割方法,可很好的分割疵点;形成了一套适合于网孔织物图像处理的方法。 通过分析网孔织物疵点类别及其特性,提取了网孔织物疵点特征集,并设计了串联的感知器结构。将提取的特征集输入感知器分类器中,实现了网孔织物疵点的识别与分类。 实验结果表明,本文所设计检测系统硬件结构合理,软件算法快捷,可很好的实现网孔织物的在线检测。其检测速度可达60m/min,疵点识别率95%以上,可很好的满足企业对实时性和准确率的要求。系统的成功实现,对提升我国网孔织物自动化检测水平,提高我国网孔织物产品质量具有重要意义。


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