數(shù)字圖像處理在原棉異物識(shí)別應(yīng)用中的研究.pdf

1、棉紡織品生產(chǎn)在我國(guó)產(chǎn)量很大，對(duì)我們國(guó)民經(jīng)濟(jì)具有舉足輕重的地位。然而原棉中夾帶的異物雜質(zhì)嚴(yán)重影響了棉紡企業(yè)的生產(chǎn)以及棉紡制品的質(zhì)量，造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)與非經(jīng)濟(jì)的損失。原棉異物識(shí)別與剔除系統(tǒng)正是在這樣一個(gè)很強(qiáng)的應(yīng)用背景下提出的。于此同時(shí)，國(guó)外的一些相關(guān)的機(jī)器設(shè)備又存在價(jià)格昂貴且使用維護(hù)不便等問(wèn)題的限制。所以自主研究和開(kāi)發(fā)適合我國(guó)紡織企業(yè)需要的相對(duì)價(jià)格低、性能優(yōu)越的原棉異物識(shí)別與剔除系統(tǒng)具有深遠(yuǎn)的意義和影響。 基于數(shù)字圖像處理技術(shù)及信號(hào)

2、控制技術(shù)的原棉異物識(shí)別的圖像算法與剔除機(jī)構(gòu)的控制的探討是本文的重點(diǎn)。本文在分析了原棉異物圖像的特點(diǎn)后，探索了基于圖像掩模濾波處理的邊緣檢測(cè)法、基于改進(jìn)后的Ostu閾值分割法、基于分形理論的圖像識(shí)別法、基于分形維數(shù)的自適應(yīng)閾值分割法等多種識(shí)別算法。這些算法通過(guò)數(shù)學(xué)上嚴(yán)格的論證，客觀地比較了相對(duì)的識(shí)別方法，有利于在推廣應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化。通過(guò)本文的圖像效果的一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，基于分形維數(shù)的自適應(yīng)閾值分割法對(duì)于處理原棉異物圖像具有較好的識(shí)別效

3、果。同時(shí)，對(duì)于較難識(shí)別的白色丙綸類(lèi)的原棉異物，特別提出了以紋理特征為參數(shù)的基于分析理論的識(shí)別算法，給原棉異物雜質(zhì)的準(zhǔn)確識(shí)別與定位提供了一條嶄新的思路。本文所述的數(shù)字圖像識(shí)別算法和應(yīng)用技巧以及原棉異物檢測(cè)剔除機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)控制等研發(fā)經(jīng)驗(yàn)亦可移植和應(yīng)用到其它紡織領(lǐng)域的項(xiàng)目中。 全文共分六章，探討了多種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的原棉異物雜質(zhì)的識(shí)別算法。其中，第一章敘述了本課題提出的背景意義及相關(guān)文獻(xiàn)的研究情況；第二章概括地介紹了原棉異物檢測(cè)裝