基于DSP與FPGA的織物表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、缺陷自動(dòng)檢測(cè)是紡織品質(zhì)量在線檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。人工檢測(cè)這一傳統(tǒng)方法不僅效率低，且誤檢、錯(cuò)檢率高。近年來，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)與圖像處理技術(shù)發(fā)展迅速，極大帶動(dòng)了紡織設(shè)備的智能化、信息化研究。本文根據(jù)紡織行業(yè)的實(shí)際需求，重點(diǎn)研究了織物表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中所需的關(guān)鍵技術(shù)與算法。
　　本文針對(duì)織物表面缺陷檢測(cè)過程中出現(xiàn)的檢測(cè)精度低、實(shí)時(shí)性實(shí)現(xiàn)困難的問題，構(gòu)建了一種以DSP為主處理器、FPGA為協(xié)處理器的檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括圖像采集、F

2、PGA、圖像處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、外圍電路等五個(gè)模塊，能夠充分利用數(shù)字信號(hào)處理器的高速運(yùn)算能力，有效提高系統(tǒng)的檢測(cè)速度。
　　織物表面缺陷的檢測(cè)算法是其質(zhì)量控制環(huán)節(jié)的關(guān)鍵。針對(duì)紡織品的不同紋理特性，本文分別采用了自適應(yīng)閾值分割法、迭代法、雙峰法、最大類間方差法四種方法對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)。迭代法能夠?qū)崿F(xiàn)圖像中目標(biāo)與背景主要部分的分離，但細(xì)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(cè)具有復(fù)雜紋理表面

3、的織物效果不佳。本文提出的基于自適應(yīng)閾值分割的疵點(diǎn)檢測(cè)算法，通過增強(qiáng)織物圖像灰度直方圖波谷對(duì)應(yīng)閾值的檢測(cè)概率，有效提高了疵點(diǎn)圖像的分割準(zhǔn)確性。最后，在所建硬件系統(tǒng)平臺(tái)上利用該算法進(jìn)行了棉坯布疵點(diǎn)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，疵點(diǎn)檢出率達(dá)到93.6％。結(jié)果表明，本系統(tǒng)可自動(dòng)實(shí)時(shí)檢測(cè)織物疵點(diǎn)，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(shí)現(xiàn)紡織品工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)性檢測(cè)問題提出了一種解決方法。并且該檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用性廣泛，擴(kuò)展性大，可繼續(xù)開發(fā)，使其