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基于计算机视觉的棉网质量检测系统的研究

李美玲  
【摘要】: 梳棉棉网质量对成纱的条干、棉结杂质、断裂强度等各项质量指标都会产生不同程度的影响,是反映棉网结构状态的一个综合性指标。梳棉棉网的清晰度还可以反映梳棉机的机械状态以及工艺参数是否合理。国内大部分企业都是通过目测来评估梳棉棉网的质量,但目测法一般抽样数量偏少,代表性不足,而且测试间隔时间较长,反应滞后,不能及时发现机械突发问题。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展,使得建立基于计算机视觉的棉网质量检测系统成为可能。采用在线检测技术,可以实现在线全样地检测和控制产品质量,提高检测准确率和工作效率。目前仅有德国特吕茨勒公司的TC-NCT装置可实现棉网中棉结在线检测,但该设备价格昂贵,修理维护费用高,不易于推广。研制具有自主知识产权的棉网质量检测装置是国内企业迫切的需求,具有深远的意义。 本论文主要利用计算机视觉和数字图像处理技术建立梳棉机棉网质量的检测系统。首先,详细论述了系统的总体设计和图像采集系统,针对棉网本身的特点,采用高性能线阵式CCD镜头、背光式光照方式进行棉网图像的在线采集。其次,在分析了光照补偿、图像去噪和增强等图像预处理技术后,采用了同态滤波、线性灰度直方图变换和小波去噪对采集到的棉网图像进行预处理。然后,在分析比较了常用的图像分割算法后,针对棉网图像特点提出将一元回归与Otsu法结合的分割方法。本文还对棉网均匀度的检测及其等级评定进行了探讨,通过实验表明,CV(%)值能客观的表征棉网均匀度,选取纵向CV值、横向CV值和总体CV值为棉网均匀度表征指标。同时,制定了棉网质量等级评判标准,设置棉网出现破网或云斑时棉网被划为最低等级。最后,借助MATLAB所提供的图形用户界面(GUI),实现了棉网质量检测系统的软件设计,除了将棉网质量检测结果直观的呈现给用户,同时还根据棉网质量给出相应的机械状态提醒。 通过实验和分析表明,本课题所建立的检测系统能够识别棉网中的结杂、破网和云斑,并能实现对棉网等级的判定,检测结果准确度高。本系统根据棉网质量给出相应的机械状态提醒,而且在算法设计时考虑到实时性的要求,这使该系统为进一步棉网质量的实时检测系统和梳棉机的实时控制系统的开发打下一定的基础。


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