基于數(shù)字圖像處理的異形纖維檢測系統(tǒng)的研究與開發(fā).pdf

1、近幾年來,化纖工業(yè)中的異形纖維產(chǎn)品種類層出不窮。所謂異形纖維,是指橫截面非圓形的化學(xué)纖維。異形纖維的品質(zhì)特性與其橫截面的形狀參數(shù)密切相關(guān)。目前,國內(nèi)主要依靠人工完成化學(xué)纖維橫截面形狀參數(shù)檢測,勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低,且重復(fù)測量精度低。因此化纖生產(chǎn)中迫切需要一種異形纖維自動(dòng)檢測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)纖維橫截面形狀參數(shù)的快速精確提取。本文主要研究了異形化纖橫截面自動(dòng)檢測系統(tǒng)中的纖維圖像處理與分析子系統(tǒng),即針對(duì)制樣裝置所采集的纖維橫截面圖像,解決相互粘連化纖

2、的橫截面幾何形狀參數(shù)自動(dòng)測量問題。
　　本文所研究的纖維圖像處理與分析系統(tǒng)包括圖像預(yù)處理、圖像分割、圖像特征檢測三個(gè)模塊。預(yù)處理模塊完成異形纖維圖像的二值化處理,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域的粗分割;圖像分割模塊完成相互粘連纖維顆粒的二次分割,是后續(xù)精確獲取單個(gè)纖維截面形狀參數(shù)的關(guān)鍵;圖像特征檢測模塊針對(duì)分割后的單個(gè)目標(biāo)形態(tài),自動(dòng)獲取周長、面積、最小外接圓、最小面積外接矩形等大小參數(shù)和形狀參數(shù)。首先針對(duì)非均勻光照下的纖維圖像,利用 Ni

3、black算法完成了纖維目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域粗分割。然后,針對(duì)纖維目標(biāo)區(qū)域中的相互粘連的纖維對(duì)象,提出了一種基于距離變換與標(biāo)記控制的分水嶺分割算法。即利用距離變換和灰度形態(tài)重構(gòu)獲取分水嶺變換所需的種子區(qū)域,再根據(jù)種子區(qū)域?qū)嚯x圖強(qiáng)制最小,對(duì)強(qiáng)制最小后的距離圖做分水嶺變換,最終實(shí)現(xiàn)粘連纖維對(duì)象的分離。特征檢測模塊,研究了計(jì)算周長和面積的算法。針對(duì)類圓形纖維,還研究了計(jì)算其最小外接圓的算法。針對(duì)類矩形纖維,還研究了計(jì)算其最小面積外接矩形的算法