基于機(jī)器視覺的鋼絲綜質(zhì)量在線檢測(cè)系統(tǒng)研發(fā).pdf

1、紡織業(yè)在我國(guó)屬于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，目前，國(guó)內(nèi)紡織業(yè)已經(jīng)步入了轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵期。自2012年以來，國(guó)內(nèi)紡織業(yè)的增長(zhǎng)速度明顯趨于平緩，其中原因之一就是紡織行業(yè)相關(guān)的配套設(shè)備發(fā)展比較緩慢。鋼絲綜是中小型紡織機(jī)上一種常用的易損件，需要定期更新，中國(guó)是紡織業(yè)大國(guó)，對(duì)紡織綜的需求量較大。然而，目前國(guó)內(nèi)卻沒有一款鋼絲綜產(chǎn)品質(zhì)量的檢測(cè)設(shè)備，對(duì)鋼絲綜產(chǎn)品的檢測(cè)，生產(chǎn)企業(yè)大都采用人工檢測(cè)的方法。人工檢測(cè)存在隨意性大，易疲勞，檢測(cè)速度慢，容易漏檢誤檢等缺點(diǎn)。

2、　　本課題圍繞研發(fā)一款鋼絲綜質(zhì)量在線檢測(cè)設(shè)備，提出了用機(jī)器視覺的方法對(duì)鋼絲綜質(zhì)量進(jìn)行在線檢測(cè)，本課題主要完成了如下工作：
　　（1）對(duì)鋼絲綜質(zhì)量檢測(cè)的研究現(xiàn)狀、研究的難點(diǎn)等問題做了介紹，根據(jù)鋼絲綜質(zhì)量檢測(cè)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了檢測(cè)流程。將鋼絲綜的檢測(cè)分成常規(guī)缺陷的檢測(cè)和復(fù)雜缺陷的檢測(cè)兩個(gè)步驟來完成，這兩個(gè)步驟是順序執(zhí)行的關(guān)系，只有在第一個(gè)步驟檢驗(yàn)合格后才會(huì)進(jìn)入第二個(gè)步驟，否則直接標(biāo)記檢測(cè)結(jié)果是不合格，跳過第二個(gè)步驟，這樣通過增加條件判斷有利

3、于降低系統(tǒng)開銷；
　　（2）搭建了機(jī)器視覺檢測(cè)平臺(tái)，對(duì)本課題涉及到的視覺系統(tǒng)各部分的知識(shí)做了簡(jiǎn)要說明，重點(diǎn)介紹了專門為本課題設(shè)計(jì)的雙面成像裝置以及廢次品剔除策略；
　　（3）對(duì)鋼絲綜檢測(cè)中所涉及到的預(yù)處理算法做了介紹，重點(diǎn)介紹了本課題中使用的圖像增強(qiáng)和閾值分割算法；
　?。?）在缺陷的檢測(cè)中，首先對(duì)耳環(huán)寬度、藏角、壓白這些比較容易的缺陷進(jìn)行了檢測(cè)，詳細(xì)論述了所涉及到的檢測(cè)算法，在對(duì)藏角進(jìn)行檢測(cè)中，本課題提出用旋轉(zhuǎn)主軸的

4、方法對(duì)原始圖像進(jìn)行校正，效果較好；
　?。?）在對(duì)比較復(fù)雜的缺陷的檢測(cè)，提出了用5個(gè)幾何量參數(shù)定位眼洞區(qū)域（感興趣區(qū)域），這樣通過定位感興趣區(qū)域，縮小了目標(biāo)范圍，有利于后續(xù)的進(jìn)一步處理；
　?。?）對(duì)于復(fù)雜缺陷的檢測(cè)，用灰度直方圖、梯度特征和灰度共生矩陣相結(jié)合的方法分別對(duì)原始圖像和經(jīng)過Laws提取的紋理圖像進(jìn)行特征提取，提取到56個(gè)特征。在分類識(shí)別時(shí)，引入主成分分析對(duì)特征降維，引入支持向量機(jī)作為分類器。并且分別對(duì)線性核函數(shù)(

5、Linear)、S型核函數(shù)(Sigmoid)、多項(xiàng)式核函數(shù)(Polynomial)、徑向積核函數(shù)(RBF)4個(gè)核函數(shù)作用下的分類效果進(jìn)行了比較，同時(shí)對(duì)只采用灰度直方圖、梯度特征和只采用灰度共生矩陣的分類效果以及兩類特征相結(jié)合的分類效果進(jìn)行了比較，測(cè)試結(jié)果表明，用徑向積核函數(shù)（RBF）得到的分類結(jié)果最好，兩類特征結(jié)合的方法優(yōu)于采用單一特征檢測(cè)的方法；
　　（7）完成了檢測(cè)算法和軟件的實(shí)現(xiàn)，完成了軟硬件的測(cè)試，并且完成了對(duì)整套系統(tǒng)在工