基于机器视觉的棉花异性纤维分拣算法研究

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1、摘要论文题目基于机器视觉的棉花异性纤维分拣算法研究专业控制理论与控制工程研究生周阳指导教师朱邦太摘要棉花中存在的各种杂质在纺纱以前要被剔除掉否则将会影响产品质量现今的检测手段十分落后主要是由人工分拣人工分拣的主要缺点是:工人工作环境差劳动强度大产品质量不稳定这种分拣方式已经不能适合竞争日益激烈的市场需要所以棉花异性纤维自动在线分拣系统在纺织品生产中占据了重要地位棉花中夹带的异性纤维比重虽小危害却很大异性纤维检测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格率难以控制等一系列缺点本文针对异性纤维检

2、测技术和异性纤维在线实时检测系统特别是合格棉花与异性纤维的区别在大量实验的基础上进行了比较深入的分析和研究通过严格的分析与论证建了棉花的RGB三维颜色数学模型提出了利用分段阈值的最小二乘拟合的图像处理算法较好的解决了摄像头的非线性对系统分拣率的影响该数学模型和算法经过数学上严格的论证建立了比较客观的评价体系有利于在推广应用中实现标准化本文研究工作的最终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研究开发具有自主知识产权的棉花杂质自动在线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为了实现计算机图像处

3、理技术在棉花杂质自动在线分拣系统中的应用作者首先分析和研究了如何合理搭建硬件系统平台使由硬件系统带来的不利因素最小化特别是在光源的选择上做了大量的实验以求得最佳的信号输入其次作者研究了并提出了以计算机图像处理技术为基础的异性纤维分拣算法以及如何将其合理地应用于棉花杂质自动在线分拣系统中以达到最好的检测效果经过多次现场调试它们具有检测速度快分拣率高的特点该设备的软件以VisualC++6.0为软件开发平台在图像采集卡CCD摄像机单片机等硬件基础上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和动态检测及分拣I河南科

4、技大学硕士学位论文关键词棉花异性纤维RGB颜色模型实时检测图像采集80C51F340单片机论文类型应用研究II摘要Subject:ArithmeticResearchofRemovingImpurityfromCottonBasedonMachineVisionSpecialty:ControlTheoryandControlEngineeringName:ZhouYangSupervisor:ZhuBang-TaiABSTRACTTherearevariousimpuritiesincottonsandwehavetopic

5、kthemoutorgetridofbeforespinning,otherwisetheseimpuritieswillinfluencetheproductquality.However,atpresentthewaysofcheckingimpuritiesislaggingbecauseitismainlypickedoutbyhandsotherthansystem.Thedisadvantagesofthiswaytopickimpuritiesareevident:workers'environmentisbad

6、,theintensionisheavy,theproductqualityisunsteady.Thiswayofpickinghasalreadyfallenbehindandnolongerkeepsupwiththeneedsofmarketcompetitionwhichincreasingmoreandmoreseverelynowadays.Therefore,itisvitaltodevelopasystemwhichcanpickoutimpuritiesfromcottonautomaticallyandc

7、ontinuallyduringtextileproducing.Throughquantitiesofimpuritiesissmallduringproducing,theharmisoutofhuman’simageseriously.Whenthesystemappliesincheckingandpickingimpuritiesoutautomatically,itcanavoidthedisadvantageofinefficiencybyhands,unsteadyqualityetc.Thewriterhas

8、donealotofresearchonthetechnologyofexaminingimpuritiesandthesystemofon-linechecking,especiallydonelotsofexperimentsonthedifferencebetweent