机器视觉在织物疵点检测中的应用研究

"基于机器视觉的织物疵点检测技术探讨 (2011年) - 纪惠军, 张小栋, 杨建民 - 陕西工业职业技术学院, 西安交通大学机械工程学院 - TP391 - 文献标识码:A - 文章编号:1009—265X(2011)02—0011—05" 本文主要探讨了一种基于机器视觉的织物疵点检测技术，旨在克服传统人工视觉检测技术的局限性，提高织物检测的效率、精度和可靠性。机器视觉技术在现代工业生产中的应用越来越广泛，尤其是在纺织行业，它能实现自动化、非接触式的疵点检测，对于提升产品质量控制具有重要意义。 首先，文章深入讨论了检测系统的硬件设计，包括图像采集设备（如摄像头）、照明系统、以及数据处理单元等。这些硬件组件是机器视觉系统的基础，它们共同协作以获取高质量的织物图像。 接着，作者重点讲述了织物疵点检测流程。这一过程通常包括预处理（如去噪、增强对比度）、图像分割（将疵点与背景分离）、特征提取和疵点识别。在获取织物特征的拟合方法中，可能涉及到数学形态学、滤波算法、边缘检测等技术，以准确地定位和描述疵点的形状、大小和位置。 疵点特征提取是检测的关键步骤，通过特征工程，可以从图像中提取出如颜色、纹理、形状等对疵点进行描述的参数。这些特征可以作为后续分类和识别的依据。论文中可能详细介绍了如何利用特征匹配、模式识别或机器学习算法来区分不同的疵点类型。 织物疵点分类是根据提取的特征将疵点归类，这有助于理解疵点的性质和成因，为改进生产工艺提供指导。同时，文章还讨论了织物等级评定，即根据疵点的数量、种类和分布情况，对织物的整体质量进行评估。 在实际应用中，文章提到了几个关键问题，如系统适应性、实时性、以及对不同材质和颜色织物的通用性。解决这些问题对于确保检测系统的稳定性和可靠性至关重要。 这篇论文详尽地研究了基于机器视觉的织物疵点检测技术，不仅涵盖了技术原理，还涉及了实际应用中的挑战和解决方案。这项工作对于推动纺织行业的自动化检测技术发展，以及提高产品质量和生产效率具有深远的实践价值。