本文主要研究内容
作者田猛（2019）在《基于机器视觉的布匹疵点检测系统的设计与实现》一文中研究指出：布匹作为原材料投入到加工生产之前,需要对其表面的疵点和缺陷进行检测并做出质量评分,并根据评分结果来决定是否将其投入生产。目前,国内大多数纺织企业仍然采用人工视觉检测布匹疵点。该方式容易受检验员心理、体力、以及检测环境的影响,检验效率低,误检、漏检的机率较高。加之各类布匹疵点的特征和分类不同,就要求检验人员能熟练掌握各类织物面料的疵点特征,以及国内外的布匹疵点评分标准。这样培养熟练质检员成本更高,很多情况下无法满足这种要求。针对人工视觉在布匹疵点检测方面存在的弊端以及行业现状,本文以机器视觉为基础,通过基于统计法的图像边缘检测技术和基于多分类的支持向量机技术提取疵点纹理特征并对其进行分类判断,并利用结构化和非结构化的数据库技术,构建了一套包括各类布匹疵点特征库和国内外布匹质量评分标准库的实时在线布匹疵点检测系统。该系统具体实现了图像采集、图像处理、疵点检测、疵点分类以及布匹质量评分,并在机械式验布机上进行了测试。该方法取得了较好的测试结果,同时也证明了该检测方法的实时性。实验结果表明该疵点检测系统性能达到并超过了人工检视能力。对比现阶段布匹疵点检测方法,本文基于机器视觉的布匹疵点检测系统具有以下特点:(1)检测实时性更强:基于RTSP协议从网络摄像机上实时采集视频图像,传入软件端进行图像处理和疵点特征提取分类,检测和识别采用多线程技术并行处理。在验布机上的布匹滚动结束时,即刻就能生成本次布匹疵点检测的质量评分报告;(2)检测结果更准确:通过引进多种图像检测技术,将每次检测和识别出来的疵点添加到训练样本中进行训练,避免旧的训练样本无法检测到同类疵点的形态变化,通过更新训练模型来提高疵点检测率;(3)质量评分多样化:可通过选取系统中预设的评分体系实时的对布匹疵点检测做出质量评分报告,实现评分标准可配置,满足不同的评价标准体系。本文提出的采用网络摄像机与智能化检测软件相结合的思路,减少疵点识别对检测硬件的依赖,降低实现成本。本方案能够根据实际应用场景的优良情况,采用更加有效的软件技术来提高检测效果;能够根据纺织行业自身检测标准的变化,快速灵活的完善软件的检测方法和评分体系。希望通过本系统推动纺织行业产品质量检测技术的进步。
Abstract
bu pi zuo wei yuan cai liao tou ru dao jia gong sheng chan zhi qian ,xu yao dui ji biao mian de ci dian he que xian jin hang jian ce bing zuo chu zhi liang ping fen ,bing gen ju ping fen jie guo lai jue ding shi fou jiang ji tou ru sheng chan 。mu qian ,guo nei da duo shu fang zhi qi ye reng ran cai yong ren gong shi jiao jian ce bu pi ci dian 。gai fang shi rong yi shou jian yan yuan xin li 、ti li 、yi ji jian ce huan jing de ying xiang ,jian yan xiao lv di ,wu jian 、lou jian de ji lv jiao gao 。jia zhi ge lei bu pi ci dian de te zheng he fen lei bu tong ,jiu yao qiu jian yan ren yuan neng shou lian zhang wo ge lei zhi wu mian liao de ci dian te zheng ,yi ji guo nei wai de bu pi ci dian ping fen biao zhun 。zhe yang pei yang shou lian zhi jian yuan cheng ben geng gao ,hen duo qing kuang xia mo fa man zu zhe chong yao qiu 。zhen dui ren gong shi jiao zai bu pi ci dian jian ce fang mian cun zai de bi duan yi ji hang ye xian zhuang ,ben wen yi ji qi shi jiao wei ji chu ,tong guo ji yu tong ji fa de tu xiang bian yuan jian ce ji shu he ji yu duo fen lei de zhi chi xiang liang ji ji shu di qu ci dian wen li te zheng bing dui ji jin hang fen lei pan duan ,bing li yong jie gou hua he fei jie gou hua de shu ju ku ji shu ,gou jian le yi tao bao gua ge lei bu pi ci dian te zheng ku he guo nei wai bu pi zhi liang ping fen biao zhun ku de shi shi zai xian bu pi ci dian jian ce ji tong 。gai ji tong ju ti shi xian le tu xiang cai ji 、tu xiang chu li 、ci dian jian ce 、ci dian fen lei yi ji bu pi zhi liang ping fen ,bing zai ji xie shi yan bu ji shang jin hang le ce shi 。gai fang fa qu de le jiao hao de ce shi jie guo ,tong shi ye zheng ming le gai jian ce fang fa de shi shi xing 。shi yan jie guo biao ming gai ci dian jian ce ji tong xing neng da dao bing chao guo le ren gong jian shi neng li 。dui bi xian jie duan bu pi ci dian jian ce fang fa ,ben wen ji yu ji qi shi jiao de bu pi ci dian jian ce ji tong ju you yi xia te dian :(1)jian ce shi shi xing geng jiang :ji yu RTSPxie yi cong wang lao she xiang ji shang shi shi cai ji shi pin tu xiang ,chuan ru ruan jian duan jin hang tu xiang chu li he ci dian te zheng di qu fen lei ,jian ce he shi bie cai yong duo xian cheng ji shu bing hang chu li 。zai yan bu ji shang de bu pi gun dong jie shu shi ,ji ke jiu neng sheng cheng ben ci bu pi ci dian jian ce de zhi liang ping fen bao gao ;(2)jian ce jie guo geng zhun que :tong guo yin jin duo chong tu xiang jian ce ji shu ,jiang mei ci jian ce he shi bie chu lai de ci dian tian jia dao xun lian yang ben zhong jin hang xun lian ,bi mian jiu de xun lian yang ben mo fa jian ce dao tong lei ci dian de xing tai bian hua ,tong guo geng xin xun lian mo xing lai di gao ci dian jian ce lv ;(3)zhi liang ping fen duo yang hua :ke tong guo shua qu ji tong zhong yu she de ping fen ti ji shi shi de dui bu pi ci dian jian ce zuo chu zhi liang ping fen bao gao ,shi xian ping fen biao zhun ke pei zhi ,man zu bu tong de ping jia biao zhun ti ji 。ben wen di chu de cai yong wang lao she xiang ji yu zhi neng hua jian ce ruan jian xiang jie ge de sai lu ,jian shao ci dian shi bie dui jian ce ying jian de yi lai ,jiang di shi xian cheng ben 。ben fang an neng gou gen ju shi ji ying yong chang jing de you liang qing kuang ,cai yong geng jia you xiao de ruan jian ji shu lai di gao jian ce xiao guo ;neng gou gen ju fang zhi hang ye zi shen jian ce biao zhun de bian hua ,kuai su ling huo de wan shan ruan jian de jian ce fang fa he ping fen ti ji 。xi wang tong guo ben ji tong tui dong fang zhi hang ye chan pin zhi liang jian ce ji shu de jin bu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子科技大学的田猛，发表于刊物电子科技大学2019-07-17论文，是一篇关于机器视觉论文,图像检测论文,疵点识别论文,疵点分类论文,电子科技大学2019-07-17论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子科技大学2019-07-17论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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