【摘 要】
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成定环节是染整车间最后一道加工工序,此工序采用热风拉幅定型机对经编胚布进行定型加工,该过程会出现花型修正过度或未达到修正要求的情况,需要人工完成定型后的花型检测工作。人工检测效率低、主观判断意识强及只能完成部分胚布花型抽检。为了实现数字化工厂建设并提高产品质量检测效率,本课题以定型后的经编胚布花型为研究对象,采用机器视觉算法对经编胚布花型进行图像处理、花型分割提取及模板比对等。首先,实际考察工厂工
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成定环节是染整车间最后一道加工工序,此工序采用热风拉幅定型机对经编胚布进行定型加工,该过程会出现花型修正过度或未达到修正要求的情况,需要人工完成定型后的花型检测工作。人工检测效率低、主观判断意识强及只能完成部分胚布花型抽检。为了实现数字化工厂建设并提高产品质量检测效率,本课题以定型后的经编胚布花型为研究对象,采用机器视觉算法对经编胚布花型进行图像处理、花型分割提取及模板比对等。首先,实际考察工厂工人检测经编胚布花型工艺流程,改进检测过程中效率低的工序。根据经编胚布本身作为柔性织物的特点,分析国内外胚布花型提取识别研究不足之处,提出建立应对不同种类经编胚布花型检测系统。其中包括硬件检测系统与算法检测系统。硬件检测中有相机、相机镜头、光源、图像采集卡、编码器等,花型检测算法主要包括花型图像预处理、花型完整轮廓有效提取以及模板配对检测算法。接着,将硬件系统采集到的图像拼接成完整花型,使用基于模板匹配方法与RANSAC算法相结合的花型拼接算法。对拼接后花型图案进行中值滤波与均值滤波相结合的多维滤波去噪,以克服传统滤波去噪算法对胚布花型图案噪点识别不佳等弊端。为增强织物明暗相间区域,采用基于布谷鸟算法进行参数寻优的低复杂度图像增强算法。该方法在保持胚布花型图像细节同时拥有高对比度。然后,提出改进三维最大类间方差（OTSU）法对预处理过后的经编胚布花型进行有效分割,以克服传统三维OTSU法分割经编胚布花型抗噪性差、计算复杂度高及运行时间长等缺点。相较传统三维OTSU法,改进三维OTSU法鲁棒性强、准确性高、计算时间降低60%。并采用Canny边缘检测算法将分割后的花型边缘像素连接成有效边缘,剔除不相关伪边缘,提取出完整有效胚布花型轮廓。为保证后续花型模板匹配算法准确度,需要将经编胚布花型轮廓进行水平矫正,采用Hough变换算法完成花型倾斜修正。最后,为有效提高胚布花型识别速度和识别准确度,采用PN-Net深度学习框架完成花型特征学习训练。并使用基于Inception机制的Res Net-18网络、Relu激活函数与交叉熵损失函数完成对PN-Net网络的改进。设计花型匹配流程与界面开发。对比Matchnet花型匹配网络,改进PN-Net网络将大大提高花型识别准确度,训练后的网络识别准确度为98%,单个花型识别时间为100ms左右。
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