皮棉中異性纖維檢測算法的研究.pdf

1、皮棉中摻雜的化學纖維、動物毛發(fā)、塑料膜等非棉纖維，以及染色線、繩、布塊等非本色棉纖維都屬于異性纖維。在軋花廠中，異性纖維的含量會嚴重影響棉花的質量、等級，從而影響棉花的交易價格以及軋花廠等的經濟效益。在紡織廠中，異性纖維容易引起細紗斷頭，降低工作效率，而且織布染色后會出現疵點，嚴重影響成品外觀及銷售等。由此可見，異性纖維對棉花質量以及軋花廠和棉紡織廠的經濟效益影響很大。為了解決異性纖維的問題，很多軋花廠和棉紡廠都采用人工挑揀的方法，但是

2、這種方式存在勞動強度大、工作效率低、產品質量不穩(wěn)定、合格率難以控制等一系列缺點，而且工人的勞動成本也在不斷增加，所以人工挑揀異性纖維的方法并不能很好地解決上述問題。
　　 針對以上問題，本文對異性纖維檢測系統(tǒng)、圖像分割算法、以及灰度共生矩陣等進行了深入的研究和分析，并在此基礎上提出了改進的二維Otsu算法和基于灰度共生矩陣的二維Otsu算法，實現了皮棉中異性纖維的檢測，同時分別提高了異性纖維識別技術的實時性和精確度。具體來說，本

3、文主要做了如下幾方面工作:
　　 1、設計了皮棉中異性纖維檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括圖像采集和圖像處理兩部分，其中圖像采集是指利用CCD相機采集含異性纖維的皮棉圖像，圖像處理是指對采集到的圖像進行分析、處理，來識別出皮棉中的異性纖維。
　　 2、搭建了異性纖維檢測系統(tǒng)中的圖像采集部分，首先設計出檢測系統(tǒng)總體結構，然后根據實際需求對所需硬件—CCD相機、鏡頭及光源等進行選型、布置，最終完成圖像采集部分的搭建。
　　

4、3、提出了改進的二維Otsu算法，通過灰度直方圖分析了皮棉和異性纖維的灰度分布特點，然后根據此特點減小了二維Otsu算法中閾值的遍歷范圍，分割時間縮短為原來的1/5左右，有效改善了圖像分割的實時性。
　　 4、提出了基于灰度共生矩陣的二維Otsu算法，由于皮棉與白色異性纖維的顏色十分接近，所以皮棉中白色異性纖維的識別精度很低，但不同物質的紋理是不同的，所以本文利用二維Otsu算法來分割紋理圖像，并針對分割后圖像的特點進行了先腐蝕