筒子纱纱笼纱杆的定位检测方法

发布时间：2021-11-12 13:57

　　为提高筒子纱纱笼纱杆偏移程度的自动化检测率,同时解决磨损缺陷纱杆自动定位检测准确率低的问题,提出了一种改进的频率调谐显著性检测算法进行筒子纱纱笼纱杆定位检测。首先,利用纱杆杆头金属面反光的特点和纱杆距离底面较远的特点,利用环形光源局部照射提高目标与背景对比度。然后利用目标位于图像中心附近的先验知识设计了分块加权模板进行改进频率调谐显著性检测算法,计算图像显著度。将显著图像使用最大类间方差法进行自动阈值分割后得到二值图像,并通过形态学滤波剔除明显不是目标的区域,最后通过霍夫变换圆拟合得到最终纱杆杆头位置坐标。现场实验和对比算法表明:改进方法具有抗缺陷能力,同时具有抗光照变化能力,可应用于工厂白天和晚上光线变化场景的任务。 

【文章来源】：纺织学报. 2020,41(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图像区域等级划分示意图

求得显著图后，利用OTSU自动阈值分割法对显著图进行二值化处理，并进行形态学滤波，去除形状明显不是目标的区域，得到结果图。通过得到的二值图像进行霍夫变换圆拟合，并提取圆心坐标得到纱杆杆头的图像坐标值，通过坐标变换将坐标变换到世界坐标系中，得到最终的纱杆定位坐标。其算法流程如图2所示。2 现场检测实验与评价

为了验证算法的有效性，采用实际工厂车间工作环境现场测试的方法进行实验分析。实验场地为山东康平纳机械公司第三装配车间纱笼，筒子纱染整纱笼纱杆定位检测系统主要由门架结构、运动控制系统和视觉系统组成，如图3所示。染整车间纱笼、纱杆均采用标准化生产，每个纱笼上有120根纱杆，按顺序作好标记:1号杆到120号杆，纱杆顶端平面圆直径为7 mm，有直径为5 mm的螺纹孔。纱杆杆长为1 700 mm，背景有波浪形状圆形底盘。视觉系统采用大恒图像水星系列Gig E数字摄像机，是一款工业相机，焦距为8 mm。相机配有一个环形光源，可增强检测平面的亮度，同时弱化其他背景的干扰程度。为了获得更高的分辨率，相机镜头会尽可能地靠近所检测的物体，但距离过近也会导致透视失真，相机镜头畸变导致像差。综合考虑，检测对象到相机镜头距离为200～300 mm，相机与机械运动系统Z轴桁架平行安装保证相机视场坐标系与运动坐标系重合，角度误差应不大于1°。康平纳车间现场测试环境如图4所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于最大类间方差的最大熵图像分割[J]. 易三莉,张桂芳,贺建峰,李思洁.  计算机工程与科学. 2018(10)
[2]改进频率调谐显著算法在疵点图像分割中的应用[J]. 徐启永,胡峰,王传桐,吴雨川.  纺织学报. 2018(05)
[3]基于机器视觉的零件产品检测系统设计[J]. 顾桂鹏,邵勇,张钰婷,昝鹏.  工业控制计算机. 2017(01)

硕士论文
[1]圆形目标识别方法研究[D]. 陈令刚.安徽理工大学 2018



本文编号：3491049