自適應(yīng)棉紡異纖分揀裝置的研制.pdf

1、棉紡工業(yè)中，棉花中含有的異性纖維的有效分離是一項(xiàng)重要而又困難的工作。本文把線陣CCD檢測(cè)、CameraLink連接以及圖像處理等技術(shù)成功應(yīng)用在棉紡異纖分揀裝置上。設(shè)計(jì)出了包括光路系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)在內(nèi)系統(tǒng)整體方案。并在第三方軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，使用C++語(yǔ)言設(shè)計(jì)并編制了全部的應(yīng)用軟件。 本課題最大的創(chuàng)新部分是圖像處理部分。首先進(jìn)行RGB到Y(jié)UV色彩空間的轉(zhuǎn)換，在YUV色彩空間內(nèi)提出了針對(duì)片狀雜質(zhì)檢測(cè)的時(shí)

2、變自適應(yīng)閾值分割算法。Y平面采用的動(dòng)態(tài)閾值分割，U、V平面采用全局閾值分割。閾值是隨時(shí)間改變的。程序中嵌入了基于像素的動(dòng)態(tài)直方圖統(tǒng)計(jì)，計(jì)算機(jī)通過(guò)在線計(jì)算動(dòng)態(tài)直方圖高斯分布的方差并結(jié)合用戶設(shè)定的靈敏度，可以自適應(yīng)地尋求最佳閾值。提出了更適合用戶理解使用的靈敏度概念。 分析了線狀雜質(zhì)識(shí)別的瓶頸問(wèn)題，提出了基于多尺度小波和模糊方法的線狀雜質(zhì)檢測(cè)算法。首先選取雙高斯函數(shù)為小波函數(shù)，對(duì)圖像的Y平面進(jìn)行多尺度小波變換，檢測(cè)出了各類異性纖維的

3、線條邊緣，設(shè)計(jì)了一個(gè)帶通濾波器對(duì)雜質(zhì)疵點(diǎn)進(jìn)行提取。然后把雜質(zhì)疵點(diǎn)的尺寸映射到隸屬度空間，對(duì)隸屬度求和，通過(guò)與設(shè)定閾值比較完成線條識(shí)別，既分離了異纖，又克服了對(duì)棉花圖像紋理的干擾。 針對(duì)熒光燈老化造成亮度降低的問(wèn)題，提出了CCD自動(dòng)白平衡的概念。計(jì)算機(jī)讀取當(dāng)前RGB數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)值比較，調(diào)用CameraLinkAPI函數(shù)調(diào)節(jié)RGB的增益，形成閉環(huán)反饋。 實(shí)踐證明，本課題所提出的算法改善了異纖漏識(shí)別和棉花誤識(shí)別兩大問(wèn)題，以快速、