在线羊毛污杂物机器视觉系统

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1、在线羊毛污杂物机器视觉系统苏真伟，天桂云，高春华中华人民共和国成都四川大学制造科学与工程学院中部哈德斯菲尔德大学计算与工程学院工程与技术系2005年6月30日接收，2006年一月24日通过摘要现在纺织业拥有的科技还不能够有效地从羊毛中去除聚丙烯类物质，包装材料和黑色纤维。污杂物的存在极大地降低了羊毛的价值应为污杂物不能被染色或者当做羊毛。为了解决这个问题，我们在此论文提出了一种机器视觉系统，该机器视觉系统采用线阵式ＣＣＤ摄像头，抓帧器，主机和喷气气缸，该系统可以用来定位并去除原羊毛中的污杂物。该

2、文详细地讲述了系统的关键技术：图像获取系统，算法，机电一体分类系统。最后分析了该机器视觉系统的性能并讨论了下一步研究工作。导言污杂物在羊毛中的主要存在形式有线状聚丙烯、包装材料、黑色纤维、尿黄毛＼屎黄毛、油漆标记、小木块和石头。这些污杂物不能和正常羊毛纤维一样被染成同样的颜色。当今，织物处理过程中的使用的物理和化学方法不能自动地分离羊毛中的污杂物。为了去除污杂物，通常要一堆工人通过眼和手站在分拣线上来观察并剔除杂物，这样做的成本高并且效率低下。【１】最近几年，机器视觉系统已经应用于纺织业[2,3

3、]。Hormer,Lieberman[5]，Iype[6]和Langahove等已经设计出去除棉花异物的机器视觉系统。但是，羊毛的物理特性和棉花差异很大。为了完善机器视觉系统在羊毛污杂物的检测与去除的功能，必须解决一下三个问题：1:羊毛并不是都是单色的。有白色，浅灰色，黄色到浅褐色。羊毛污杂物有白色，灰色，黄色，褐色，红色和蓝色等等。对于颜色和羊毛接近的污杂物，是很难分辨出来的。例如羊毛中含有白色污杂物。2：羊毛纤维比棉花长，在洗刷线上经常缠成块状。在光照下，这些纤维的肿块形成阴影，通过机械系统

4、或图像处理技术很难被去除掉。3：在纺织行业中现有的视觉系统的大多数只有检查和分级的功能，但没有一个挑选功能。其主要原因在于很难利用实时图像数据进行实时控制，尤其在实际状况中是当移动速度是不稳定的。本文描述了一个用于识别和清除羊毛污染物的机器视觉系统用于解决上述三个问题。本文包括机器视觉系统的引进，图像处理算法，机电一体化排序系统和专家研究学习和结论。机器视觉系统该机器视觉系统如图1所示包括6个部分：送料机对羊毛进行开毛后，将细小整齐的成团的羊毛送到皮带传输机上。通过开毛程序，原先包裹在羊毛内的污

5、杂物露出表面以便能够检测到。而羊毛的阴影也会变小以便能够通过压缩手段去除。其中，成像检测系统如图2所示，这里用一块玻璃来压缩羊毛。压缩传送机轻轻地压缩羊毛，并把羊毛推到玻璃之下。该玻璃在弹簧组的压力之下，能将羊毛平整并把羊毛阴影降到可以接受的程度。频率为42千赫的菲利普斯镇流器的荧光管和镜面为图像回去提供了统一和明亮的照明。保护盖能防止灰尘覆盖和环境光线干扰。系统的运作中羊毛对压缩板擦拭能保持玻璃干净该系统采用34色线阵式摄像头，Coreco毒蛇数字图像采集卡和奔腾4主机，图像采集卡和内部CPU

6、能自动地从线阵式摄像头获取图像数据并保存在图像缓冲区。图像获取系统的参数在软件CameXpert[8]和毒蛇-数字摄像头中设置。运用windows的超级终端功能，主机电脑能不断从图像缓冲区中获取数据进行数据处理、图像显示和图像获取。图像处理算法羊毛污杂物的在线监测的一个关键点就是机器视觉系统的速度必须很快。该系统所用的德尔萨特里尔利厄摄像头的扫描频率定在800线/秒。每线2048像素。每秒钟处理4915200B（RGB三通道：3·800·2048)）。采用一主频为3GHz的Cup和内存为1G的电

7、脑作为主机。软件采用VisualC++和Sapera图像库封包编程。我们的实验表明，图像处理中常用的算法诸如泰勒变换、ＲＧＢ到HIS色彩空间变换，边界相关。边界检测、框架、薄化、2DDFT[11,12]和ANNs[13]等，用于实时机器视觉系统速度太慢。线上图像处理的算法必须很快很有效率以便能满足检测的高质量和高精度。相比于以上的算法，阈值法计算简单，廉价，高速，用于图像处理功能也强大[14]。在本文中，该系统采用自动阈值法，RGB结合阈值法，局部阈值法和决策方法。算法的框图如图3所示。首先，彩

8、色图像被分为红，绿，蓝和灰度图像。因为在直方图中羊毛背景与阴影的像素值的分布服从正态分布规律，深颜色的污染物可以用一个自动阈值法分开。[15]第二，根据统计分析，我们做了一个典型污杂物的搜集表。RGB色彩空间是附加的，其中红色，绿色和蓝色相结合以各种方式来创建其他的颜色。在红，绿，蓝，光的颜色表中适当地结合阈值，大多数表中的污染物的色光可以分开来。第三，实验表明，由于压缩，所有的污染物的边缘变得更明显，与被压平的羊毛不同。检测污杂物的方法之一是运用基于卷积的边界检测，表达式如下：表达式：M代表掩