智能自動驗布機的研究——疵點檢測算法以及嵌入式系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、在紡織品的生產(chǎn)過程中，織物疵點檢測是一個很重要的工序，是保證產(chǎn)品質(zhì)量，提高質(zhì)量控制水平的關鍵。傳統(tǒng)的疵點檢測主要靠人工完成，這種方法存在漏檢率高、生產(chǎn)率低、不符合以人為本的現(xiàn)代生產(chǎn)理念等諸多缺點，在織物疵點檢測領域?qū)崿F(xiàn)信息化和自動化是整個行業(yè)的迫切需求。為此，作者所在課題組自主研發(fā)了一套“基于機器視覺的織物疵點實時自動檢測平臺”，這為驗證疵點檢測算法的實時性提供了平臺保證。本課題正是以此自動驗布平臺為基礎，對現(xiàn)存織物疵點檢測算法進行研究

2、，從而找出一種或若干種實時性較好、綜合檢測性能較佳的織物疵點檢測算法。
　　首先，論文對本課題的研究背景和研究意義進行分析，并介紹了課題組的自動驗布平臺。
　　其次，驗證了現(xiàn)存9種織物疵點檢測算法的可行性，并在VisualStudio2008環(huán)境下將9種算法用ANSIC語言編寫軟件實現(xiàn)。隨后在離線條件下用9種算法分別對同一批平紋織物疵點圖像進行檢測，并對結果進行優(yōu)選，得出結論:局部閾值分割算法、最小二乘擬合算法、二維分形算法

3、以及一維時間序列分形算法是四種綜合性能較佳的疵點檢測算法。
　　然后，將優(yōu)選出的4種算法分別在DSP中完成嵌入式實現(xiàn)，并分別應用每種算法對平紋織物進行在線檢測，得出檢測結果，并據(jù)此得到四種實時織物疵點檢測算法的優(yōu)劣情況為:二維分形算法＞一維時間序列分形算法＞最小二乘擬合算法＞局部閾值分割算法。
　　接著，認真分析了傳統(tǒng)基于模板的疵點檢測算法存在的不足，并據(jù)此提出兩種改進的基于模板的疵點檢測算法:基于灰度統(tǒng)計和形態(tài)學相結合的疵

4、點檢測算法、基于灰度統(tǒng)計和連通域面積統(tǒng)計相結合的疵點檢測算法。在VisualStudio2008環(huán)境下用ANSIC語言編寫軟件將兩種算法分別實現(xiàn)，并在離線條件下分別用兩種算法進行疵點檢測，對檢測結果進行分析和比較，進而得出結論:兩種算法都能成功的用于織物疵點檢測，前者的綜合性能要優(yōu)于后者。
　　最后，將所提出的兩種算法的檢測結果和經(jīng)過優(yōu)選得到的4種算法的檢測結果進行綜合分析和比較，得出結論:基于模板的疵點檢測算法普遍比無檢測模板算