基于小波分析的织物疵点自动检测工业视觉系统研究

本文主要探讨了织物疵点检测工业视觉系统的研究，针对纺织品生产中质量控制的重要性，尤其是织物瑕疵检测的高精度和高效性需求。传统的人工视觉检测方法由于速度慢、主观性强、误检和漏检率高等问题，已经无法满足现代纺织工业的需求。因此，自动化检测技术成为研究热点。 论文首先回顾了织物瑕疵检测领域的现状，以及国内外学者在此领域的研究成果，强调了自动化的必要性和发展趋势。作者重点阐述了基于图像处理和计算机视觉技术的织物疵点自动检测系统的设计思路，通过摄像头采集织物图像，利用计算机进行分析和处理，实现对疵点的精确检测和识别。 在算法方面，论文深入研究了小波分析算法的基础理论，探讨了其在织物疵点检测中的可行性和应用。小波分析以其良好的时频特性被用来构造和优化小波基，通过对分解图像特征参数的提取，有助于准确地识别疵点。同时，论文采用面向对象的方法对软件功能模块进行划分，设计了合理的软件设计方案，并使用C++语言实现了部分关键模块。 此外，文章构建了图像数据库，利用二进制大对象（BLOB）数据类型存储疵点图像数据，便于后续的操作和处理。尽管论文提出的系统已取得初步成果，但仍面临进一步优化和完善的需求，以便适应纺织行业的在线瑕疵检测需求。 论文最后对未来的研究方向进行了展望，主要包括算法的优化和系统功能的增强，旨在提高检测效率和准确性，更好地服务于纺织工业的生产过程。这篇文章为织物疵点检测工业视觉系统的研发提供了有价值的技术参考，对于推动纺织品质量控制技术的进步具有重要意义。