关键词：机器视觉;;布匹疵点检测;;布匹疵点分类;;Gabor小波;;卷积神经网络
摘 要：在纺织行业,布匹的质量检测至关重要。布匹质量检测主要体现在疵点检测。我国纺织行业体量虽大,但是自动化程度仍然不高。当前布匹疵点检测主要以人工为主,效率低且对工人身心健康不利。因此使用自动布匹检测系统是纺织厂提高生产效率,节省人力成本,成为产业转型升级的必经之路。当今,布匹疵点的自动检测一直是国内外研究者关注的热点问题。本文提出了一种基于机器视觉的自动验布系统,采用工控机+PLC的总体设计方案。同时该系统按功能又可分为主控系统、视觉检测系统、传动系统和自动标记系统四个子系统。在文章结构上,依次介绍了系统整体方案设计开发,视觉检测系统的设计开发,疵点检测算法和疵点分类算法的研究和开发等。本文首先介绍了系统整体设计方案以及其中的视觉检测子系统设计方案。其中,系统整体设计方案给出了自动验布系统的整体框架和工作流程。而视觉检测子系统则详细介绍了视觉部分的软、硬件结构。然后,本文重点研究了布匹疵点的检测算法和分类算法。提出了基于Gabor小波的疵点检测算法和基于卷积神经网络的疵点分类算法。其中,疵点检测算法,通过Gabor小波自适应地检测布匹存在的各类疵点,在满足其准确性和通用性的前提下,提高算法的实时性;而疵点分类算法则采用更高级的卷积神经网络对各种类型的疵点进行自主学习,规避了人工干扰的影响,同时具备良好的特征学习能力和更强的鲁棒性。最后,对全文工作进行了总结,同时提出当前存在的问题以及以后的工作方向。本文所述的自动验布系统目前仍在研究和开发中,虽然已经取得了一定的成果,但还有许多地方需要完善,才能满足实际布匹检测的需要。
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