机器视觉驱动的布匹疵点检测系统提升精度与效率

"基于机器视觉的布匹疵点检测系统是一种先进的纺织工业自动化解决方案，旨在提升布匹质量控制的精度和效率。该系统主要由光源、CCD线阵相机、图像采集处理卡、PC主机和编码器组成，利用了计算机图像处理和模式识别技术。 系统的核心部分是图像采集与处理模块，其中CCD相机通过dalSA SP-14相机实现，其高分辨率（2048像素）有助于捕捉到布匹表面的细节。光源选择稳压直流光源，采用透射照明方式，以确保在高速运动中也能清晰地呈现布匹的纹理信息，减少频闪问题。 在图像处理阶段，系统利用灰度共生矩阵来提取纹理特征，这是一种能够反映纹理结构和方向性的统计方法。通过这种方式，疵点被转换为具有代表性的特征向量，这些向量随后通过支持向量机进行分类，以区分正常布料和有疵点的部分。支持向量机作为一种强大的机器学习模型，能够在高维空间中找到最优决策边界，从而实现准确的疵点检测。 系统还依赖于增量式光电编码器来同步相机扫描频率与布匹运动速度，确保图像采集的实时性和一致性。当传送带速度加快时，编码器输出的脉冲频率也随之增加，从而调整相机的扫描频率以适应快速变化的布匹表面。 实验部分展示了大量布匹疵点实例的应用，验证了该算法的可靠性和有效性。系统不仅提高了检测精度，降低了人工检测的劳动强度和错误率，还显著提升了检测速率，达到15-20m/min以上，远超传统的人工检测速度。 总结来说，基于机器视觉的布匹疵点检测系统是纺织行业自动化升级的重要组成部分，它通过结合高级图像处理技术和机器学习，实现了高效、精确的瑕疵检测，对于提升产品质量和生产效率具有重要意义。"