織物疵點檢測工業(yè)視覺系統(tǒng)的研究.pdf

1、紡織品生產(chǎn)中,質(zhì)量控制與檢測是非常重要的,疵點的檢測是其中最為重要的一部分.傳統(tǒng)方法的織物疵點檢測是由人工視覺檢測來完成,該方法存在檢測速度低,驗布結(jié)果受驗布人員主觀影響較大,誤檢率和漏檢率高等缺點.基于以上原因,織物疵點的自動檢測是近年來國內(nèi)外學者共同關注和研究的熱門課題之一.隨著計算機視覺、數(shù)字圖像技術的發(fā)展,使得基于圖像處理和微機平臺的織物疵點自動檢驗成為可能,以攝像頭和圖像采集卡獲取織物圖像信息,由計算機分析和處理實現(xiàn)對織物疵點

2、的檢測和識別.本文提出了一種織物疵點自動檢測工業(yè)視覺系統(tǒng)的總體方案,并著重分析了疵點檢測的算法,同時對該視覺系統(tǒng)軟件的實現(xiàn)進行了論述.本文首先介紹了織物疵點檢測的現(xiàn)狀,以及國內(nèi)外學者在疵點自動檢測這一領域所取得的一些成果.闡述了織物疵點自動檢測工業(yè)視覺系統(tǒng)的軟、硬件設計方案.接著對小波分析算法的基礎知識進行了簡單介紹,分析了運用小波算法對疵點檢測的可行性,以及如何具體將正交小波分析算法應用到疵點檢測中去,這包括小波基的構(gòu)造和優(yōu)化,以及對

3、分解圖像特征參數(shù)的提取,然后由參數(shù)判斷是否存在疵點.運用面向?qū)ο蟮姆治龇椒▽Υ命c自動檢測視覺系統(tǒng)中的軟件進行功能模塊的劃分,提出了一種較合理的軟件設計方案,并利用C++語言實現(xiàn)了部分功能模塊.設計了系統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)庫,利用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的大二進制型(BLOB)數(shù)據(jù)類型對疵點圖像數(shù)據(jù)進行存儲,以便操作人員做進一步的處理.本文討論的織物疵點自動檢測視覺系統(tǒng)還處在初步研究階段,雖然已經(jīng)取得了一定的成果,但還有許多地方需要進一步的完善,才能滿足紡織行