基于多模式分類算法的棉花異性纖維自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，由于全國(guó)棉花市場(chǎng)管理混亂，所收購(gòu)的棉花中異性纖維嚴(yán)重超標(biāo)，極大地影響了棉紡織產(chǎn)品的質(zhì)量，從而也影響了我國(guó)棉紡行業(yè)的國(guó)內(nèi)外的信譽(yù)，使棉紡織出口受到了很大的阻力。國(guó)外清除異纖的設(shè)備價(jià)格昂貴，且檢出效果并不理想，國(guó)內(nèi)有些企業(yè)雖已推出產(chǎn)品，但效果不好。為此，研制棉花異性纖維自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)來改進(jìn)棉花初步加工工藝，提高棉紡織品的成品質(zhì)量,降低產(chǎn)品成本具有非常實(shí)際、重要的意義，同時(shí)也具有很好的市場(chǎng)價(jià)值和發(fā)展前景。
　　本文在介紹了異性纖維

2、分揀系統(tǒng)研究的背景及發(fā)展?fàn)顩r下，提出了以計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)的異性纖維分揀算法，并對(duì)該算法的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了比較深入的分析和研究，通過嚴(yán)格論證與分析，建立了圖像處理的數(shù)學(xué)模型,即棉花在RGB空間的三維顏色數(shù)學(xué)模型，利用特征分析與類型歸納法，提出了針對(duì)普通異性纖維非線性雙閾值算法和針對(duì)細(xì)小雜質(zhì)的基于微分的圖像處理算法相結(jié)合，提高了圖形處理的效率,保證系統(tǒng)根據(jù)采集到的圖像數(shù)據(jù)能夠快速、準(zhǔn)確的作出判斷。實(shí)現(xiàn)了對(duì)白色丙綸絲和頭發(fā)絲等細(xì)小雜質(zhì)兩方面

3、檢測(cè)的突破。
　　而對(duì)于硬軟件部分的實(shí)現(xiàn)則是合理搭建硬件系統(tǒng)平臺(tái)，尤其是在相機(jī)的非線性問題的解決及光源的選擇上，通過大量的實(shí)驗(yàn)以求得最佳的信號(hào)輸入，使由硬件系統(tǒng)帶來的不利因素達(dá)到了最小化。而軟件系統(tǒng)則利用 Visual C++6.0編制，在圖像采集卡、CCD攝像機(jī)、C8051F340單片機(jī)等硬件基礎(chǔ)上,充分發(fā)揮機(jī)器視覺技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了棉花異纖的在線、實(shí)時(shí)、高精度、非接觸快速的動(dòng)態(tài)檢測(cè)及分揀。體現(xiàn)出了作為現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)熱點(diǎn)領(lǐng)域的機(jī)器