基于DSP與FPGA的織物表面缺陷檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、缺陷自動檢測是紡織品質量在線檢測領域的一個研究熱點。人工檢測這一傳統(tǒng)方法不僅效率低，且誤檢、錯檢率高。近年來，數字信號處理技術與圖像處理技術發(fā)展迅速，極大帶動了紡織設備的智能化、信息化研究。本文根據紡織行業(yè)的實際需求，重點研究了織物表面缺陷檢測系統(tǒng)中所需的關鍵技術與算法。
　　本文針對織物表面缺陷檢測過程中出現的檢測精度低、實時性實現困難的問題，構建了一種以DSP為主處理器、FPGA為協處理器的檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括圖像采集、F

2、PGA、圖像處理、數據存儲、外圍電路等五個模塊，能夠充分利用數字信號處理器的高速運算能力，有效提高系統(tǒng)的檢測速度。
　　織物表面缺陷的檢測算法是其質量控制環(huán)節(jié)的關鍵。針對紡織品的不同紋理特性，本文分別采用了自適應閾值分割法、迭代法、雙峰法、最大類間方差法四種方法對其進行檢測。迭代法能夠實現圖像中目標與背景主要部分的分離，但細節(jié)部分處理效果不明顯；雙峰法僅適用于灰度直方圖明顯服從雙峰分布的織物圖像；最大類間方差法檢測具有復雜紋理表面

3、的織物效果不佳。本文提出的基于自適應閾值分割的疵點檢測算法，通過增強織物圖像灰度直方圖波谷對應閾值的檢測概率，有效提高了疵點圖像的分割準確性。最后，在所建硬件系統(tǒng)平臺上利用該算法進行了棉坯布疵點檢測實驗，疵點檢出率達到93.6％。結果表明，本系統(tǒng)可自動實時檢測織物疵點，且檢出效率高。
　　本文將專用的圖像處理器引入紡織行業(yè)，為實現紡織品工業(yè)現場的實時性檢測問題提出了一種解決方法。并且該檢測系統(tǒng)應用性廣泛，擴展性大，可繼續(xù)開發(fā)，使其