基于LabVIEW的印花织物疵点在线检测系统研究.pdf

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1、(~)ClN!(j)ResearchonOnlinePrintingFabricDefectDetectionSystemBasedonLabVIEW~YfP:*m~OlR~$)f.£t~-II¥tt(lfRJ~)llJ~ji单位代码10709中图分类号TP391.4UDC密级：□公开□保密硕士学位论文（专业学位）论文题名:基于LabVIEW的印花织物疵点在线检测系统研究研究生：李江南学号：2012380导师（校内）：李鹏飞（教授）景军锋（副教授）导师（校外）：施杰（高级工程师）学院：电子信息学院专业领域：控制工程申请学位：工程硕士答辩委员会主任委员：张二虎

2、（教授）答辩日期：2015年9月13日*A~-~~=m~~~~~~~~*A~~~~m~~.~~~ffm~I~mIttf~I¥JJJX;~oMet9=JBt;2tti3J1'3!ffll¥11*1?&5'r.::$:-i:~X/F§15-f£1PJ:1tit3~A~~l*Bt;£~~~m~~I¥J~£JJX;*.~*x~~~~~~~~~~¥J~A~~~.~Bax$~OO~~~~~-*A%±~m~*~~I¥J~W~~~*Affiffla"¢&i,{l;}Cf'*~14:;;f;·.r.JfJE3~J1:2v/<5if1fJItB*¥tt~~~~~~7m¥~~

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4、3IfDD1fl:'Yt?tJft::~jjI{yD基于LabVIEW的印花织物疵点在线检测系统研究摘要：在目前的纺织工业中，传统人工疵点检测方法效率低、成本高，以自动化来实现织物检测将极大提高生产效率，增加企业市场竞争力。本文将机器视觉应用引入到织物疵点在线检测中，针对检测原理及方法等方面进行了详细阐述，对于真正实现自动化检测有重要的意义。文中首先根据织物疵点在线检测实际情况，选择合适设备，在此基础上搭建机器视觉检测平台，并详细描述了系统硬件及软件各部件原理。在完成整个系统调试之后，依据疵点检测流程中遇到的问题，逐个分析解决。考虑到实际织物门幅较宽，采用双

5、目相机捕获织物图像，并采用旋转不变性相位相关法实现图像的拼接。在完成宽幅图像拼接之后，本文提出了一种改进型的奇异值分解方法，并将其应用于印花织物疵点检测，可对于多种织物中不同类型的疵点进行很好的识别。在完成织物疵点检测之后的二值化疵点图像中，由于线阵相机的特性，势必会造成在连续的两幅或者多幅图像中出现疵点图像断裂的情况，不利于疵点分类。本文基于角点检测的方法，针对断裂疵点边缘进行识别和拼接。由此完成整个织物疵点在线检测流程。本文的创新之处在于，将目前国际上应用广泛的机器视觉应用引入到织物疵点检测中，依托LabVIEW强大的图形环境实现人机交互，针对检测过程中

6、相关问题进行了详细分析并提出了相应的解决方案。图55幅，表9个，参考文献74篇。关键词：织物图像拼接；织物疵点检测；奇异值分解；疵点断裂；LabVIEW中图分类号：TP391.4ⅠResearchonOnlinePrintingFabricDefectDetectionSystemBasedonLabVIEWAbstract:Inthetextileindustry,thetraditionalartificialdefectdetectionmethodisoflowefficiencyandhighcost.Automaticdefectdetectio

7、ntechnologywillgreatlyimprovetheefficiencyofproductionandincreasemarketcompetitiveness.Inthispaper,machinevisionisintroducedintotheonlinefabricdefectdetection,andelaboratesondetectingprincipleandmethod,whichhasimportantsignificanceforautomaticdetection.Inthispaper,firstlychoosether

8、ightequipmentsaccordingtot