發(fā)布時間：2021-11-12 13:57

　　為提高筒子紗紗籠紗桿偏移程度的自動化檢測率,同時解決磨損缺陷紗桿自動定位檢測準確率低的問題,提出了一種改進的頻率調諧顯著性檢測算法進行筒子紗紗籠紗桿定位檢測。首先,利用紗桿桿頭金屬面反光的特點和紗桿距離底面較遠的特點,利用環(huán)形光源局部照射提高目標與背景對比度。然后利用目標位于圖像中心附近的先驗知識設計了分塊加權模板進行改進頻率調諧顯著性檢測算法,計算圖像顯著度。將顯著圖像使用最大類間方差法進行自動閾值分割后得到二值圖像,并通過形態(tài)學濾波剔除明顯不是目標的區(qū)域,最后通過霍夫變換圓擬合得到最終紗桿桿頭位置坐標�，F(xiàn)場實驗和對比算法表明:改進方法具有抗缺陷能力,同時具有抗光照變化能力,可應用于工廠白天和晚上光線變化場景的任務。 

【文章來源】：紡織學報. 2020,41(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖像區(qū)域等級劃分示意圖

求得顯著圖后，利用OTSU自動閾值分割法對顯著圖進行二值化處理，并進行形態(tài)學濾波，去除形狀明顯不是目標的區(qū)域，得到結果圖。通過得到的二值圖像進行霍夫變換圓擬合，并提取圓心坐標得到紗桿桿頭的圖像坐標值，通過坐標變換將坐標變換到世界坐標系中，得到最終的紗桿定位坐標。其算法流程如圖2所示。2 現(xiàn)場檢測實驗與評價

為了驗證算法的有效性，采用實際工廠車間工作環(huán)境現(xiàn)場測試的方法進行實驗分析。實驗場地為山東康平納機械公司第三裝配車間紗籠，筒子紗染整紗籠紗桿定位檢測系統(tǒng)主要由門架結構、運動控制系統(tǒng)和視覺系統(tǒng)組成，如圖3所示。染整車間紗籠、紗桿均采用標準化生產，每個紗籠上有120根紗桿，按順序作好標記:1號桿到120號桿，紗桿頂端平面圓直徑為7 mm，有直徑為5 mm的螺紋孔。紗桿桿長為1 700 mm，背景有波浪形狀圓形底盤。視覺系統(tǒng)采用大恒圖像水星系列Gig E數(shù)字攝像機，是一款工業(yè)相機，焦距為8 mm。相機配有一個環(huán)形光源，可增強檢測平面的亮度，同時弱化其他背景的干擾程度。為了獲得更高的分辨率，相機鏡頭會盡可能地靠近所檢測的物體，但距離過近也會導致透視失真，相機鏡頭畸變導致像差。綜合考慮，檢測對象到相機鏡頭距離為200～300 mm，相機與機械運動系統(tǒng)Z軸桁架平行安裝保證相機視場坐標系與運動坐標系重合，角度誤差應不大于1°。康平納車間現(xiàn)場測試環(huán)境如圖4所示。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于最大類間方差的最大熵圖像分割[J]. 易三莉,張桂芳,賀建峰,李思潔.  計算機工程與科學. 2018(10)
[2]改進頻率調諧顯著算法在疵點圖像分割中的應用[J]. 徐啟永,胡峰,王傳桐,吳雨川.  紡織學報. 2018(05)
[3]基于機器視覺的零件產品檢測系統(tǒng)設計[J]. 顧桂鵬,邵勇,張鈺婷,昝鵬.  工業(yè)控制計算機. 2017(01)

碩士論文
[1]圓形目標識別方法研究[D]. 陳令剛.安徽理工大學 2018



本文編號：3491049