織物緯斜的糾正是在紡織染整后整理過(guò)程熱定型工藝中不可缺少的一個(gè)環(huán)節(jié)。這一環(huán)節(jié)需要借助整緯器來(lái)完成,整緯器的工作過(guò)程主要包含織物緯斜檢測(cè)和整緯兩部分。目前普遍采用光電檢測(cè)方法對(duì)織物的緯斜進(jìn)行檢測(cè),但是由于光電傳感器對(duì)厚織物檢測(cè)能力有限,另外還存在檢修困難等諸多問(wèn)題,采用攝像方法對(duì)織物緯斜進(jìn)行檢測(cè)是一種很好的替代方案。本文首先利用織物緯斜圖像對(duì)織物緯斜檢測(cè)方法進(jìn)行了研究,然后建立模擬數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)了整緯器的改進(jìn)方案和整緯輥調(diào)整量的計(jì)算方法,最后建立數(shù)學(xué)模型,對(duì)整緯系統(tǒng)的控制方法進(jìn)行分析,進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。論文的主要工作概述如下:1.設(shè)計(jì)一種織物緯斜的檢測(cè)方法。首先,對(duì)利用理想狀態(tài)下獲得的織物圖像進(jìn)行織物緯斜檢測(cè)方法進(jìn)行了研究和總結(jié)。然后,針對(duì)織物本身可能含有瑕疵和織物圖像可能存在噪點(diǎn)或光照不均勻的非理想情況下檢測(cè)精度不高的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種針對(duì)于織物緯斜檢測(cè)的光照不均勻圖像的校正方法和基于像素統(tǒng)計(jì)的緯斜檢測(cè)方法。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了檢測(cè)方法的有效性和可行性。2.提出整緯器的改進(jìn)方案和織物緯斜偏差的計(jì)算方法。首先,通過(guò)對(duì)整緯器的基本結(jié)構(gòu)及整緯的基本原理的研究,提出現(xiàn)有整緯器的對(duì)于雙弓緯等類型緯斜的糾正... 

【文章來(lái)源】：華僑大學(xué)福建省

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

理想織物圖像

13圖3.1理想織物圖像圖像二值化[24]，就是通過(guò)選定合適的閾值T,把圖像分割成兩部分以簡(jiǎn)化圖像，減少數(shù)據(jù)量，有利于圖像的進(jìn)一步處理。假設(shè)當(dāng)前像素點(diǎn)的像素值為Z，遍歷整副灰度圖像對(duì)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行如下操作：255,0,ZTZZT(3.1)式中：T為選定的閾值；Z為當(dāng)前像素點(diǎn)的像素值。尋找閾值的方法有很多，在圖像二值化閾值選取方法中最常見(jiàn)的主要有雙峰法[25]、迭代法[26]、大津法[27]。對(duì)于圖3.2(a)的織物圖像，分別使用大津法、雙峰法和迭代法進(jìn)行二值化，大津法的二值化結(jié)果如圖3.2(b)圖所示，雙峰法的二值化結(jié)果如圖3.2(c)所示，迭代法的二值化結(jié)果如圖3.2(d)所示。(a)織物原圖(b)大津法(c)雙峰法(d)迭代法圖3.2三種常見(jiàn)二值化方法效果圖可以看出，雙峰法和大津法的二值化效果較好，但是大津法較雙峰法紋路更加清晰。所以大津法對(duì)于織物圖像的二值化效果最好。故選用大津法作為織物二值化方法。

15的疵點(diǎn)類型為污點(diǎn)。含有該類型疵點(diǎn)的織物如圖所示。在這種情況下，直接使用大津法進(jìn)行全局二值化處理，則會(huì)將圖像二值化為有污點(diǎn)和沒(méi)污點(diǎn)兩部分，這種情況下將失去織物的紋理信息，無(wú)法得到織物真正的的緯斜角度。當(dāng)有疵點(diǎn)時(shí)使用全局大津法效果如圖3.3所示。圖3.3含有疵點(diǎn)圖像的二值化另外，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)由于人員走動(dòng)時(shí)，在燈光的照射下，有可能會(huì)在織物上留下局部陰影。陰影覆蓋住部分織物，使采集到的織物圖像局部灰度值產(chǎn)生較大的變化。另外在圖像采集過(guò)程中，當(dāng)光源發(fā)生故障或者老化時(shí)，織物表面受到光照不再不均勻，可能是縱向的，可能是橫向的，如圖3.4所示。(a)局部陰影(b)縱向光照不均勻(c)橫向光照不均勻(d)復(fù)合情況圖3.4幾種光照不均勻情況(a)局部陰影(b)縱向光照不均勻(c)橫向光照不均勻(d)復(fù)合情況圖3.5光照不均勻情況下大津法二值化結(jié)果在光照不均勻的情況下使用大津法對(duì)織物進(jìn)行全局二值化，會(huì)使得處理后的圖像在亮度較亮的地方損失部分黑色條紋的像素，使白色條紋變寬。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Mahlo印染在線控制系統(tǒng)專利布局啟示[J]. 黃倩倩,張杰,張建綱,高東輝,羅嘯,謝楠,梁巖.  紡織科學(xué)研究. 2019(04)
[2]基于圖像預(yù)處理與改進(jìn)的Canny算子的織物瑕疵檢測(cè)[J]. 程婷,張巨儉.  西部皮革. 2017(16)
[3]基于相對(duì)總變差模型與自適應(yīng)形態(tài)學(xué)的織物瑕疵檢測(cè)[J]. 張波,湯春明.  紡織學(xué)報(bào). 2017(05)
[4]基于圖像分塊的局部閾值二值化方法[J]. 張潔玉.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(03)
[5]三次樣條插值在通信工程中的應(yīng)用[J]. 索昂代吉.  電信科學(xué). 2017(01)
[6]攝像整緯控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 劉洲峰,王龍,趙亞茹,劉秋麗,高廣帥.  自動(dòng)化應(yīng)用. 2016(07)
[7]基于改進(jìn)遺傳預(yù)估模糊PID的攝像整緯控制器設(shè)計(jì)[J]. 劉洲峰,王龍,董燕,趙亞茹,劉秋麗.  中原工學(xué)院學(xué)報(bào). 2016(03)
[8]拉格朗日插值模型與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)及應(yīng)用[J]. 周建偉,張娟.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2016(05)
[9]基于Retinex理論人臉識(shí)別光照預(yù)處理方法的對(duì)比分析[J]. 劉曉波.  科技視界. 2015(03)
[10]基于機(jī)器視覺(jué)的織物瑕疵自動(dòng)檢測(cè)硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 李寧,李鵬飛,景軍鋒.  輕工科技. 2014(07)

碩士論文
[1]攝像式整緯器控制系統(tǒng)研究[D]. 王龍.中原工學(xué)院 2016
[2]高精細(xì)織物緯斜檢測(cè)方法研究及檢測(cè)裝置設(shè)計(jì)[D]. 吉慶.南京理工大學(xué) 2015
[3]新型光電整緯裝置的設(shè)計(jì)與研究[D]. 鄧玉.青島理工大學(xué) 2010
[4]面向攝像整緯裝置的多源圖像處理與融合的研究[D]. 李佳彥.東華大學(xué) 2007
[5]面向攝像整緯裝置的以太網(wǎng)智能控制節(jié)點(diǎn)研究[D]. 汪宏.東華大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3051225