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《基于机器视觉的异性纤维检测与清除系统研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要论文题目基于机器视觉的异性纤维检测与清除系统研究专业控制理论与控制工程研究生尚敏娟指导教师朱邦太(教授)摘要棉花中混杂的化学纤维动物纤维和非棉性纤维等杂物如丙纶丝塑料绳毛发麻丝有色纤维等,大多是在轧花厂混进去的在纺织厂生产的流程中,一般很难清除掉纺纱织布后,会给布面造成色花疵点,特别是印染后,这一问题更为突出,严重困扰纺织企业的生产影响我国棉纱市场的销售和出口给棉纺企业带来巨大的损失针对这一问题,近几年来,异性纤维捡出装置应运而生,并且有了很大的发展本文就是针对在棉纺厂实际存在的问题对基于机器视觉棉花异性纤维检测与控制技术进
2、行了比较深入的分析和研究把机器视觉系统用于检测和清除棉花中的异性纤维能有效克服手工实现异性纤维挑拣时效率低产品合格率难以控制等一系列缺点通过严格的分析与论证利用棉花在RGB空间的三维颜色数学模型在利用最小二乘拟合的图像处理算法的基础上提出了非线性双阈值分析法和基于微分的图形处理算法相结合提高了图形处理的效率保证了程序对所采集到的图像数据能够做出实时而准确的反映本文研究工作的目的是在研究国外同类设备和在原有的计算机图像处理技术基础上将机器视觉应用于传统行业有效地克服手工进行异性纤维挑拣时效率低产品合格率难以控制等一系列缺点在解决基
3、本问题的基础上研究出检测头发丝等细小杂质问题提高系统检出率旨在开发出中国自己的异性纤维分拣系统并使之成为应用于生产现场的棉花杂质自动在线检测设备本论文首先介绍了异性纤维分拣系统研究的背景及发展状况然后依次论述了各部分结构实现算法和软件设计以及对算法的改进等充分利用现有的计算机图像处理技术实现棉花杂质的在线实时非接触的动态检测及分拣能够有效地清除棉花中存在的异性纤维并进一步提高了系统的拣出率,基本满足工业生产要求关键词棉花异性纤维RGB颜色模型实时检测图像采集I摘要论文类型应用研究II摘要Subject:ForeignFibers
4、DetectionandRemovingSystemBasedonMachineVisionSpecialty:ControlTheoryandControlEngineeringName:ShangMinjuanSupervisor:ZhuBangtai(Professor)ABSTRACTTherearemanysundriescontainedchemicalfiber,animalfiberandno-cottonfiberinthecotton.Whenthecottonisprocessedintheginplant
5、,thefinishedgoodsmayincludepolypropylenefiber,hairandcoloredfiber.Theseforeignfibersusuallycannotclearupcompletelyintheprocessofspinningcotton.Aftertheclothisweavedbytheimpurecotton,somecolordivisionflawappearedinthecloth.Especiallyafterprintinganddyeing,thisappearan
6、ceisbecomingmoreserious.Thisproblemobsessesthetextilecorporationscritically,andisnotgoodforthesalesandexportsofthecottonproduction,soasaresultthetextilecorporationswillendureagreatdealofloss.Aimedtothisproblem,thedeviceforpickinguptheforeignfibersmixedinthecottonisbo
7、rn,andinthepastfewyears,thisdevicehasgreatprogress.Thispaperisproposedforsolvingtheabovementionedpracticalproblemsofthetextileplants,throughthedeepresearchandanalysesontheforeignfiberstestingandcontrollingtechnologybasedonmachinevision,wecanusethemachinevisionsystemt
8、odetectandmoveforeignfibersmixedinthecotton,sothismethodcanovercomeeffectivelyaseriesofdefects,suchaslowefficiencyinartificialclear
