异纤分拣机检测系统优化及参数标定研究

摘要

棉花中的异性纤维影响布面外观，降低产品质量，严重损害企业的声誉，给棉纺企业带来巨大的经济损失。当前，棉纺织企业主要采用基于CCD光学成像的异纤分拣机检测异纤，但针对实际多类异纤的检测效果不是很理想。本课题针对60AT4型异纤分拣机，进行检测系统优化和参数标定研究，以提高分拣机对多类异纤的检出率，其主要内容如下:
　　提出了一种基于模糊聚类神经网络的异纤检测多类光源优化设计方法。通过分析CCD成像与入射光能量的关系，推导出多类异纤检测的光源数量;建立了CCD靶面曝光量函数，确定光源的最佳检测位置;并通过分析CCD背景板图像的光线分布及平均灰度，建立多类光源的模糊聚类神经网络模型，对光源进行优化设计。实验结果表明，优化后异纤检出率达到94.79％。
　　在异纤检测时，相机调节白平衡时操作步骤繁琐，需要分别对曝光时间和增益进行多次组合调节。本文提出一种基于模拟退火算法的CCD相机自动白平衡方法，通过分析相机增益和曝光时间与白平衡值的关系，建立回归方程，运用模拟退火算法，实现相机的自动白平衡调节。
　　不同颜色和形状的异纤，在检测时需要根据实际情况不断进行调整，费时费力，且很难达到理想的效果。本文以常见尺寸异纤为实验对象，采集数据样本，通过神经网络模型预测每种异纤的最优检测参数。在最优检测参数的条件下，对异纤分拣机的检测参数进行了标定。
　　通过实验证明，本文所研究的异纤分拣机的光源的优化设计及自动白平衡方法的建立都是可行的，对异纤分拣机的精度标定也达到了实际生产的要求，对于机器视觉相关领域的设备的优化改进具有较高的理论价值和实践价值。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 选题背景

1．2 异纤检测技术

1．3 国内外研究现状

1．4 研究目标与研究内容

1．4．1 研究目标

1．4．2 技术路线

1．4．3 研究内容及章节安排

第二章 异纤分拣机检测系统

2．1 异纤检测原理

2．2 照明系统

2．3 图像采集系统

2．3．1 CCD工业相机

2．3．2 工业相机镜头

2．3．3 图像采集卡

2．4 图像处理系统

2．5 本章小结

第三章 异纤检测光源优化设计分析

3．1 光源的照射方式

3．2 光源的照明方式

3．3 照明系统的光源数量

3．4 光源最佳照明位置

3．5 光源检测参数分析研究

3．5．1 图像参数方程

3．5．2 光源数量实验

3．5．3 光源距离实验

3．6 基于模糊聚类算法的光源神经网络模型

3．6．1 模糊聚类算法

3．6．2 神经网络的仿真

3．6．3 结果分析

3．7 本章小结

第四章 CCD工业相机自动白平衡算法研究

4．1 色彩学基础知识

4．1．1 光的三原色

4．1．2 光的三属性

4．1．3 35的色温

4．1．4 35的色彩空间

4．1．5 白平衡

4．2 模拟退火算法

4．3 相机白平衡实验

4．4 相机白平衡回归方程

4．5 基于模拟退火算法的相机白平衡

4．6 本章总结

第五章 异纤分拣机检测参数标定实验

5．1 相机平场校正

5．2 相机白平衡调试

5．3 系统检测软件调试

5．4 检测参数标定实验

5．5 实验结果分析

5．6 本章小结

第六章 基于BP神经网络模型的检测参数标定

6．1 BP神经网络

6．2 BP神经网络的设计

6．2．1 输入输出层的设计

6．2．2 隐含层的设计

6．2．3 N络的算法流程

6．2．4 神经网络的仿真

6．3 实验结果分析

6．4 本章小结

第七章 结论与展望

7．1 结论

7．2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致谢