机器视觉技术在粘胶长丝质量监测中的应用

论文摘要

近年来,机器视觉技术在工业检测和控制领域得到了广泛的应用。将机器视觉引入到粘胶纤维质量检测中,将会给纺织工业的质量检测带来极大的便利。本文以吉林省重点科研攻关项目(20050305)“吉林化纤公司5万锭粘胶长丝单丝浴内监测系统研究”项目为依托,描述了项目实践中若干关键算法的研究和软件的设计开发,并概括介绍了相关知识以及系统背景、总体设计、功能与结构的实现。本文紧紧围绕对粘胶长丝进行高速质检的要求,着重对相关图像处理算法的研究进行了详细论述,涉及到图像分割、图像识别与物体测量等方面。包括:充分利用粘胶长丝图像区域丰富的边界信息,提出基于边缘信息的图像阈值化分割的改进算法;针对粘胶长丝图像由于光照不均匀和背景中噪声较多,造成了对比度高、灰度范围大、直方图分布情况复杂多变等特点,对传统的阈值分割法进行调整,提出了参考直方图分布情况的改进最大方差阈值分割方法和分行消包络分割法;针对质量检测中的具体要求,设计了单丝遍历跟踪算法、连通域分离法等方法,对提取到的单丝信息进行测量。同时还开发设计了基于DirectShow技术开发的图像采集模块,用于实时监视和采集长丝图像;基于SQL Server数据库开发的检测结果数据管理系统。模拟运行实验证明,该系统方案以及所研究的关键算法可以实时地检测出高速生产线上造成布料染色不均的粘胶长丝单丝不足等质量问题,初步达到了项目设计的目标。最后,对所做的工作进行了总结,并对进一步的研究工作提出了一些建议。

论文目录

• 提要
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 项目说明及国内外发展现状
• 1.3 论文主要内容及组织结构
• 1.3.1 论文主要内容
• 1.3.2 论文组织结构
• 第二章 机器视觉理论及技术
• 2.1 机器视觉自动检测概述
• 2.1.1 机器视觉的概念
• 2.1.2 机器视觉的系统构成与分类
• 2.1.3 机器视觉在检测技术中的应用及发展
• 2.2 图象处理概述
• 2.3 光学成像设计原理
• 2.3.1 光源设计原理
• 2.3.2 CCD工作原理
• 2.3.3 图像采集卡的基本原理
• 第三章 粘胶长丝监测系统概述
• 3.1 需求分析
• 3.1.1 技术指标
• 3.1.2 研发内容
• 3.2 系统总体设计
• 3.3 系统硬件设计
• 3.4 系统软件设计
• 3.4.1 软件模块介绍
• 3.4.2 操作界面说明
• 第四章 粘胶长丝图像预处理算法
• 4.1 图像增强
• 4.1.1 图像平滑
• 4.1.2 图像锐化
• 4.2 图像分割
• 4.2.1 图像分割简介
• 4.2.2 粘胶长丝图像分割的特殊性
• 4.3 基于边缘检测的图像分割
• 4.3.1 边缘检测常用方法
• 4.3.2 基于边缘检测的改进图像分割算法
• 4.3.3 实验结果及结论
• 4.4 基于阈值的图像分割
• 4.4.1 常用阈值分割方法
• 4.4.2 基于直方图的改进阈值分割算法
• 4.4.3 分行消包络分割算法
• 第五章 粘胶长丝的识别与测量算法
• 5.1 连通性概念
• 5.2 二值图像处理与形状分析
• 5.2.1 二值图像的几何概念
• 5.2.2 二值图像的特征提取与分析
• 5.3 粘胶长丝图像识别和测量的特殊性
• 5.4 单丝遍历跟踪算法
• 5.4.1 算法基本思想
• 5.4.2 完整算法步骤
• 5.4.3 实验结果分析
• 5.5 连通域分离算法
• 5.5.1 算法基本思想
• 5.5.2 算法步骤
• 5.5.3 实验结果分析
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文总结
• 6.2 工作展望
• 参考文献
• 摘要
• Abstract
• 致谢
• 导师及作者简介