基于机器视觉的自动验布系统研究与开发

发布时间：2021-08-05 01:58

　　在纺织行业,布匹的质量检测至关重要。布匹质量检测主要体现在疵点检测。我国纺织行业体量虽大,但是自动化程度仍然不高。当前布匹疵点检测主要以人工为主,效率低且对工人身心健康不利。因此使用自动布匹检测系统是纺织厂提高生产效率,节省人力成本,成为产业转型升级的必经之路。当今,布匹疵点的自动检测一直是国内外研究者关注的热点问题。本文提出了一种基于机器视觉的自动验布系统,采用工控机+PLC的总体设计方案。同时该系统按功能又可分为主控系统、视觉检测系统、传动系统和自动标记系统四个子系统。在文章结构上,依次介绍了系统整体方案设计开发,视觉检测系统的设计开发,疵点检测算法和疵点分类算法的研究和开发等。本文首先介绍了系统整体设计方案以及其中的视觉检测子系统设计方案。其中,系统整体设计方案给出了自动验布系统的整体框架和工作流程。而视觉检测子系统则详细介绍了视觉部分的软、硬件结构。然后,本文重点研究了布匹疵点的检测算法和分类算法。提出了基于Gabor小波的疵点检测算法和基于卷积神经网络的疵点分类算法。其中,疵点检测算法,通过Gabor小波自适应地检测布匹存在的各类疵点,在满足其准确性和通用性的前提下,提高算法... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：102 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

常见布匹疵点Figure1-1Commonfabricspots

EVS 公司的 IQ-TEX 4 布匹在线检测系统和瑞士 Uster 公司的 Fabrisca统，Cognex 公司的 MV-tecNI 和 SmartView 自动验布系统[10]等。它成疵点的在线检测任务。然而国外产品价格昂贵，有的甚至高达数且依然存在较高的漏检与误检率。国内产品虽然价格相对国外较低率不高，检出率低，因此很难被市场采纳。因此，在国内，关于布视觉检测系统的研发尚处在起步阶段。传统的人工检测相比，基于机器视觉的布匹疵点自动检测系统具有例如高检测精度、高检测速度、低成本等。但同时也对系统的设计要求，其要求采用专用的工业相机和数据处理系统，采用专用的照屏蔽环境光，因此系统的结构较为复杂。为了保持较高的检测速度有良好的实时性，因此需要有高性能的处理单元与数据传输方式。类繁多，布匹疵点的种类也较多，因此要求疵点检测算法具有良好及通用性[11]。

图 1-3 经典的布匹疵点检测算法Figure 1-3 Classic cloth defect detection algorithm除了这些经典算法，很多新的算法近年来被不断地提出。刘伟斌[13]等人于 Hough 变换和 Gabor 滤波器的布匹疵点检测算法。其中基于 Hough 变or 滤波器的检测算法采用 Hough 变换检测布匹纹理方向，作为 Gabor 滤波波方向，很明显，这样减少了滤波器组的数量，并且针对不同纹理方向的有很好的检测效果。毕明德[14]等人提出一种小波分解尺度选择策略，能够根据待检测布匹纹特性对非采样小波变换的分解尺度进行自适应的设定，以抑制布匹正常纹并增强疵点区域能量。同时，他在基于多分辨率的疵点判别算法进行了改出了一种基于小波的疵点分割算法，并提出了一种自适应的 Gabor 小波调，能根据待检测布匹的纹理特性对小波的参数进行自适应设定。Siew 和 Hogdson[15]提出了利用空间灰度相关法（SGLDM），灰度差异法（GL


本文编号：3322833