自適應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重要而又困難的工作。本文把線陣CCD檢測、CameraLink連接以及圖像處理等技術成功應用在棉紡異纖分揀裝置上。設計出了包括光路系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、驅動系統(tǒng)在內系統(tǒng)整體方案。并在第三方軟件開發(fā)平臺的基礎上，使用C++語言設計并編制了全部的應用軟件。 本課題最大的創(chuàng)新部分是圖像處理部分。首先進行RGB到YUV色彩空間的轉換，在YUV色彩空間內提出了針對片狀雜質檢測的時

2、變自適應閾值分割算法。Y平面采用的動態(tài)閾值分割，U、V平面采用全局閾值分割。閾值是隨時間改變的。程序中嵌入了基于像素的動態(tài)直方圖統(tǒng)計，計算機通過在線計算動態(tài)直方圖高斯分布的方差并結合用戶設定的靈敏度，可以自適應地尋求最佳閾值。提出了更適合用戶理解使用的靈敏度概念。 分析了線狀雜質識別的瓶頸問題，提出了基于多尺度小波和模糊方法的線狀雜質檢測算法。首先選取雙高斯函數為小波函數，對圖像的Y平面進行多尺度小波變換，檢測出了各類異性纖維的

3、線條邊緣，設計了一個帶通濾波器對雜質疵點進行提取。然后把雜質疵點的尺寸映射到隸屬度空間，對隸屬度求和，通過與設定閾值比較完成線條識別，既分離了異纖，又克服了對棉花圖像紋理的干擾。 針對熒光燈老化造成亮度降低的問題，提出了CCD自動白平衡的概念。計算機讀取當前RGB數據與標準值比較，調用CameraLinkAPI函數調節(jié)RGB的增益，形成閉環(huán)反饋。 實踐證明，本課題所提出的算法改善了異纖漏識別和棉花誤識別兩大問題，以快速、