筒子纱易储存运输、可小批量生产,相比绞纱而言在纺织领域的运用更广泛。筒子纱的卷绕质量影响着后续整经工艺和染色工艺,衡量筒子纱卷绕质量的基本指标之一是筒子纱的平均卷绕密度。目前国内的纺织企业对筒子纱的平均卷绕密度检测基本采用接触式检测如人工检测方式,为了提高检测效率只会对同批次筒子纱进行抽样检验,自动化水平较低,检测结果依赖操作者的主观性,容易误检,同时可能造成筒子纱形变,影响后续生产工序。机器视觉检测是一种便捷高效的非接触式检测方法,近年来普遍使用于工业检测领域,其自动化程度高和检测可靠性高等优点为筒子纱密度检测提供了新思路。本文针对国内传统筒子纱卷绕密度检测方法效率低和检测结果可靠性差等问题,以目前纺织行业内广泛使用的无边筒子纱为研究对象,设计了一种基于机器视觉的筒子纱密度在线检测装置。本文主要研究内容如下:(1)设计了基于机器视觉的筒子纱密度在线检测装置的总体方案。分析了目前国内外筒子纱平均卷绕密度检测方法的局限性,针对国内纺织企业的实际需求和筒子纱的特点设计了整个装置的运行方案和硬件结构。完成了硬件选型,设计了各传感器信号处理电路和数据传输系统,构建了可控的硬件系统,实现了基于机器视觉的筒子纱密度在线检测装置的自动化控制。(2)设计了装置标定方法和适用于筒子纱图像的预处理算法。完成了装置的标定包括筒芯与筒子纱模板参数标定、图像采集子系统参数标定、重量测量子系统参数标定和像素当量的标定,为后续图像采集、重量测量、图像处理、筒子纱密度计算提供可靠依据。根据筒子纱外形特点和筒子纱图像特点设计了图像预处理算法,包括图像的ROI提取算法、边缘保持滤波算法和结合OTSU的亚像素精度边缘检测算法。通过标定后的装置和图像预处理算法,获得了具有完整筒子纱轮廓信息的、少干扰信息的筒子纱轮廓图像。(3)研究了筒子纱轮廓校正算法和筒子纱密度计算方法。分析了筒子纱在图像采集子系统中的成像原理、畸变形成原因与影响因素,对比论证了图像拼接法和模型校正法校正筒子纱轮廓的优缺点。设计了基于透视投影理论的筒子纱体积校正模型,基于筒子纱成像相机的空间几何信息求得模型参数,将预处理后的筒子纱图像通过该模型进行逆向校正得到轮廓无畸变的筒子纱正投影图像。对比论证了柱壳法和柱体法对筒子纱体积计算的适应性,采用柱壳法基于正投影图像计算出筒子纱体积,最后结合筒子纱重量计算出筒子纱的平均卷绕密度。(4)设计了基于机器视觉的筒子纱密度在线检测装置上位机软件,完成了装置的实验分析。分析了筒子纱密度在线检测装置检测需求,使用C++编写基于OpenCV的图像处理程序和模型校正程序,并将程序打包成DLL文件;使用C#开发了上位机软件界面,在C#程序中调DLL文件进行图像处理和密度计算,提高程序运行效率。在实验室使用该装置分别对10个密度合格的筒子纱进行10次检测,测量出装置的稳定性系数为0.003～0.039;在某纺织企业生产现场使用同批次150个无边筒子纱进行了装置的准确性实验,测量出装置的相对误差在±3%以内。通过分析实验结果证明了本装置的可靠性,准确性和稳定性能够满足实际生产要求,明确了改进方向。