造紙生產(chǎn)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中不可或缺的部分,隨著工業(yè)自動(dòng)化水平的快速提升,生產(chǎn)的紙幅不斷加寬,紙機(jī)車速也日漸提高,由于原材料質(zhì)量不佳或工藝參數(shù)變化,使得造紙?jiān)谏a(chǎn)過(guò)程中紙幅正反表面出現(xiàn)各種各樣缺陷的幾率增大,從而嚴(yán)重地影響紙張的外觀質(zhì)量。目前,基于機(jī)器視覺(jué)的紙張缺陷檢測(cè)系統(tǒng)代替人工檢測(cè)已成為大勢(shì)所趨并取得了初步效果,但仍然存在若干瓶頸問(wèn)題,其中檢測(cè)算法方面最為突出的是紙張缺陷特征量的確定問(wèn)題。為了提高近似缺陷的辨識(shí)準(zhǔn)確率,往往依靠增高特征量維數(shù)逼近紙張表面缺陷的內(nèi)在規(guī)律,這導(dǎo)致了特征量間的耦合與計(jì)算量的膨脹,反而使系統(tǒng)無(wú)法達(dá)到理想的辨識(shí)效果,且延長(zhǎng)了系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)間,造成系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與辨識(shí)準(zhǔn)確率均難達(dá)到要求。針對(duì)以上問(wèn)題,本文在分析現(xiàn)有的紙張缺陷辨識(shí)系統(tǒng)局限性的基礎(chǔ)上,提出一種基于PCA的紙張雙面辨識(shí)算法,在對(duì)雙面缺陷進(jìn)行類型及所屬紙面辨識(shí)的同時(shí),使用PCA算法對(duì)初步提取出的高維特征量矩陣,在保留主要特征信息的同時(shí)進(jìn)行降維去耦合操作,以達(dá)到縮短系統(tǒng)的運(yùn)算時(shí)間、提高辨識(shí)準(zhǔn)確率的目的。該方法對(duì)造紙生產(chǎn)效率及產(chǎn)品質(zhì)量的提高具有實(shí)用意義。本文的主要工作內(nèi)容如下:(1)系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與搭建紙張雙面...

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１黑斑圖像??Ｆｉｇ．?２－１?Ｔｈｅ?ｂｌａｃｋ?ｓｐｏｔ?ｉｍａｇｅ??此類紙病用肉眼可較為清晰地看到，位于紙面且相較于正常紙張顏色偏暗，破壞了??

隨機(jī)的，因此纖維排布不均勻會(huì)影響紙張的質(zhì)量，此外在??造紙過(guò)程中，機(jī)械調(diào)試不當(dāng)?shù)仁д`也會(huì)造成紙張瑕疵的出現(xiàn)。業(yè)內(nèi)將影響紙張外觀及正??常使用的一系列瑕紙統(tǒng)稱為紙玻??由于造紙過(guò)程中所含工藝繁多，在每個(gè)步驟中操作不當(dāng)都有可能導(dǎo)致紙張缺陷的產(chǎn)??生，并且在相同的環(huán)境下、相同生產(chǎn)線上也....

圖２－３劃痕圖像??Ｆｉｇ．?２－３?Ｔｈｅ?ｓｃｒａｔｃｈ?ｉｍａｇｅ??

????陜西科技大學(xué)碩士學(xué)位論文????圖１２孔洞圖像??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｈｅ?ｈｏｌｅ?ｉｍａｇｅ??此類紙病包括孔眼及破洞，破損面積微小的紙病稱為孔眼，而面積稍大的稱為破洞。??此類紙病完全穿透紙頁(yè)，破損處沒(méi)有纖維殘留，透過(guò)光源觀察破損處非常明亮。該類型??紙病若出現(xiàn)較為....

圖２－４亮斑圖像??Ｆｉｇ．?２－４?Ｔｈｅ?ｂｒｉｇｈｔ?ｓｐｏｔ?ｉｍａｇｅ??

????陜西科技大學(xué)碩士學(xué)位論文????圖１２孔洞圖像??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｈｅ?ｈｏｌｅ?ｉｍａｇｅ??此類紙病包括孔眼及破洞，破損面積微小的紙病稱為孔眼，而面積稍大的稱為破洞。??此類紙病完全穿透紙頁(yè)，破損處沒(méi)有纖維殘留，透過(guò)光源觀察破損處非常明亮。該類型??紙病若出現(xiàn)較為....

圖１２孔洞圖像??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｈｅ?ｈｏｌｅ?ｉｍａｇｅ??此類紙病包括孔眼及破洞，破損面積微小的紙病稱為孔眼，而面積稍大的稱為破洞

????陜西科技大學(xué)碩士學(xué)位論文????圖１２孔洞圖像??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｈｅ?ｈｏｌｅ?ｉｍａｇｅ??此類紙病包括孔眼及破洞，破損面積微小的紙病稱為孔眼，而面積稍大的稱為破洞。??此類紙病完全穿透紙頁(yè)，破損處沒(méi)有纖維殘留，透過(guò)光源觀察破損處非常明亮。該類型??紙病若出現(xiàn)較為....

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