基于机器视觉的管纱外观检测系统研究

发布时间：2021-07-07 15:34

　　管纱是将电子级玻璃纤维绕制在纱管上形成的管状纱线体,由于生产环境的影响以及纱管的重复使用,在投入使用之前,需要经过外观质量检测工序,主要包括毛羽检测、表面缺陷检测以及纱管缺陷检测三部分。通过企业调研,目前大部分玻璃纤维企业仍然依靠人工进行管纱外观检测,但该方式存在检测效率低,劳动强度大等不足之处。本课题基于机器视觉技术设计出管纱外观检测系统,以实现管纱外观检测的自动化,主要工作如下:（1）对国内外机器视觉检测技术以及管纱外观检测的研究现状进行分析,介绍管纱外观检测系统的整体设计方案,设计机器视觉硬件平台,同时对所需视觉硬件进行选型。（2）管纱毛羽检测算法。管纱毛羽检测分为毛羽提取、毛羽分类、毛羽统计三个步骤。首先通过边界追踪、霍夫变换等算法进行毛羽提取;然后选取矩特征与区域特征并利用支持向量机实现毛羽分类,同时使用主成分分析算法与最小外接矩形法测量毛羽长度,并进行毛羽计数;最后与人工检测结果进行对比,验证毛羽检测算法的有效性。（3）纱管缺陷检测算法。首先通过特定的高通滤波器增强纱管图像;然后使用Canny算子提取图像边缘,并根据边缘特征获取检测ROI（Region of Interes... 

【文章来源】：西安工程大学陕西省

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

管纱实物图

图 2-1 管纱外观检测流程机器视觉检测平台设计将管纱外观检测的三部分分为三个工位，硬件平台示意图如图 2-2 所示。管纱在电机转盘上旋转的同时采集图像以实现实时处理。C1-C5 为工业相机，L1-L8 为，D1-D3 为步进电机转盘，B1 为黑色背景板，从左向右依次为 1 号工位，2 号，3 号工位。

图 2-1 管纱外观检测流程2 机器视觉检测平台设计将管纱外观检测的三部分分为三个工位，硬件平台示意图如图 2-2 所示。管进电机转盘上旋转的同时采集图像以实现实时处理。C1-C5 为工业相机，L1-L源，D1-D3 为步进电机转盘，B1 为黑色背景板，从左向右依次为 1 号工位，位，3 号工位。

【参考文献】：
期刊论文
[1]机器视觉定位技术 助力工业机器人智能化[J]. 张宜方.  自动化博览. 2018(12)
[2]基于机器视觉的车牌识别系统设计[J]. 莫玲,麦康机.  机电工程技术. 2018(11)
[3]机器视觉技术的发展现状与应用动态研究[J]. 陈英.  无线互联科技. 2018(19)
[4]浅谈傅里叶变换在图像处理中的应用[J]. 马晓凯,付禹.  科技资讯. 2018(08)
[5]机器视觉表面缺陷检测综述[J]. 汤勃,孔建益,伍世虔.  中国图象图形学报. 2017(12)
[6]加强应用技术开发,促进玻纤行业持续发展[J]. 于守富,吴永坤,王作宁.  玻璃纤维. 2017(05)
[7]应用显著性算法的纱线条干均匀度检测[J]. 景军锋,张婉婉,李鹏飞.  纺织学报. 2017(06)
[8]应用积分图的织物瑕疵检测快速算法[J]. 董蓉,李勃,徐晨.  纺织学报. 2016(11)
[9]机器视觉技术的发展及其应用[J]. 秦亚航,苏建欢,余荣川.  科技视界. 2016(25)
[10]一种新的改进Canny图像边缘检测算法[J]. 吴翔,于微波,马艳辉,刘克平.  影像科学与光化学. 2016(01)

硕士论文
[1]基于机器视觉的鞋面数量统计与尺寸测量系统[D]. 谢佳.西安工程大学 2018
[2]基于卷积神经网络的图像识别[D]. 蒋帅.吉林大学 2017
[3]基于深度学习和迁移学习的多任务图像分类[D]. 贺智超.华南理工大学 2017
[4]基于机器视觉的晶圆定位系统研究[D]. 肖敏.上海交通大学 2013
[5]基于Hu矩和支持向量机的静态手势识别及应用[D]. 董立峰.武汉理工大学 2012
[6]基于数学形态学和支持向量机的车牌识别技术研究[D]. 师文.扬州大学 2011



本文编号：3269893