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隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國紡織業(yè)步入迅猛發(fā)展的階段。然而國內(nèi)大多數(shù)紡織品生產(chǎn)企業(yè)勞動密集程度較高,紡織品的缺陷檢測仍然依靠人工檢測,這種方式存在主觀性強(qiáng),精確度低,工作強(qiáng)度高等諸多弊端。機(jī)器視覺技術(shù)的日益成熟,使其在工業(yè)生產(chǎn)過程中的應(yīng)用越來越為廣泛,基于機(jī)器視覺技術(shù)的紡織品在線缺陷檢測已然成為紡織品質(zhì)量控制的重要發(fā)展方向。國外的織物在線檢測技術(shù)起步相對較早,然而從外國引進(jìn)織物在線缺陷檢測設(shè)備價格昂貴,成本較高。國內(nèi)的研究主要是針對某一種算法的研究且僅適用于一種織物缺陷檢測,不能直接應(yīng)用于玻璃纖維布的缺陷檢測生產(chǎn)實(shí)際中。因此研究玻璃纖維布缺陷檢測的關(guān)鍵技術(shù),對于推動玻璃纖維織物自動化生產(chǎn)和布匹質(zhì)量快速分級具有極其重要的意義
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本文對玻璃纖維布缺陷檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入系統(tǒng)地研究,主要內(nèi)容包括:基于玻璃纖維布的紋理特性、檢測要求和生產(chǎn)環(huán)境等設(shè)計(jì)了玻璃纖維布缺陷檢測系統(tǒng)的總體方案,搭建了玻璃纖維布機(jī)器視覺檢測平臺,根據(jù)玻璃纖維布的缺陷特征,確定了背光照明的光源配置方案和基于GigE的多相機(jī)檢測方案,獲得了高對比度織物圖像,降低了缺陷識別難度。針對被檢玻璃纖維布布幅較寬和工業(yè)CCD視場小的問題,提出采用多相機(jī)同步采集圖像然后對采集到的多幅圖像進(jìn)行拼接處理的實(shí)用性方案。分別基于模板匹配拼接方法和基于Harris特征點(diǎn)拼接方法研究了玻璃纖維布圖像拼接技術(shù),并從配準(zhǔn)精度、拼接速度等方面對二者進(jìn)行了對比分析。
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