机器视觉驱动的纱线质量检测系统：高效准确的解决方案

本文主要探讨了"基于机器视觉的纱线质量检测系统设计"这一主题，针对纱线条干和毛羽的检测问题，提出了一种创新的解决方案。系统设计主要包括硬件和软件两大部分。在硬件方面，关键组件包括图像采集单元，用于捕获纱线的视觉信息；纱线牵引装置，确保纱线在检测过程中的连续性和可操作性；以及系统控制装置，负责整个流程的自动化控制。 在软件部分，作者采用机器视觉技术，结合图像处理方法来实现纱线质量的精确评估。对于纱线条干的检测，系统运用了双边滤波算法，这是一种能够平滑图像并保持边缘清晰的滤波技术，再配合Otsu阈值分割，可以有效地区分纱线主体和背景，从而确定线条的均匀度。另一方面，针对纱线毛羽的检测，文章采用了EM（Expectation-Maximization）算法，这是一种迭代优化的统计方法，用于密度聚类，能识别出纱线表面的非均匀区域，即毛羽部分。 软件系统将检测到的结果和处理后的纱线图像展示在人工交互界面上，实现了纱线条干和毛羽的实时评价，便于操作人员即时了解纱线的质量状况。实验结果显示，这个基于机器视觉的检测系统具有良好的实时性和稳定性，高精度的检测能力，对提高纱线生产过程中的质量控制具有显著效果，因此具有较高的学术研究价值和实际应用前景。 关键词如机器视觉、纱线毛羽、纱线条干和纱线检测等，都明确地指向了本文的核心技术领域。通过这项研究，不仅解决了纱线质量检测中的难题，也为纺织工业中的自动化生产过程提供了先进的技术支持，有望推动行业向智能化和高效化方向发展。