基于机器视觉的细纱管分类检测

论文摘要

为实现自动络筒机中纱管输送装置的余纱量检测与纱管分类,文章提出一种基于机器视觉的纱管分类方法。将采集的纱管图像分割为若干区域,以各分区前景、背景和凸包面积为基础构建反映目标形态和对称性的几何特征;利用Gabor滤波器组增强目标纹理信息,随后通过主色提取和色差计算构建各分区的纹理特征。采用多分类支持向量机利用提取特征进行分类,将输入样本归为空管、残纱管和有纱管三类。分类算法交叉验证结果表明,在多种参数水平下,分类器对各种管壁颜色的棉纱纱管的分类准确率达到96%以上。多品种纱线试验表明,分类器对不同细度和颜色纱线的纱管分类真阳性率达到92%以上。

论文目录

• 1 检测装置与方法
•   1.1 试验材料与装置
•   1.2 融合特征提取
•     1.2.1 图像预处理
•     1.2.2 几何特征提取
•     1.2.3 Gabor滤波器组滤波
•     1.2.4 纹理特征提取
•   1.3 纱管分类识别
• 2 结果与分析
•   2.1 参数设定对比试验
•   2.2 多种类纱线分类测试
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 高畅,刘浩克,刘基宏

关键词: 细络联,纱管分拣,滤波,主色提取,支持向量机

来源: 丝绸 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

单位: 江南大学生态纺织教育部重点实验室

基金: 江苏高校优势学科建设工程资助项目(苏政办发[2014]37号),江南大学自主科研项目(JUSRP51417B)

分类号: TP391.41;TS103.236

页码: 28-32

总页数: 5

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