曲线匹配算法及其在织物自动对花检测中的应用

针对圆网印花过程中的对花检测问题,在提出的基于机器视觉的圆网印花检测系统的基础上,提出了利用曲线匹配策略得到错花套色的位置误差矢量的方法。为了确保目标边缘图像与标准边缘图像拍摄位置相同,利用Fourier-Mellin曲线匹配,对其进行匹配消除拍摄误差;然后用基于傅里叶变换位移定理的曲线匹配算法,对调整好的目标边缘图像和标准边缘图像进行匹配,检测对花误差。该匹配策略消除了拍摄误差,数据运算量小,实验表明其检测精度和运算速度可以满足织物对花在线检测的要求。     

基于DSP的视频快速特征匹配跟踪算法研究

以TMS320C6418芯片(DSP)为主体,设计了一套视频模板匹配跟踪设备,实现一种稳定快速跟踪复杂背景下目标的算法。算法通过边缘增强、统计分割等去除背景影响,分割出具有特征目标图像信息,再进行模板图像快速特征匹配。本文提出的算法对传统的匹配算法进行了改进,不仅提升了匹配算法的运算速度,还增强了目标跟踪稳定性。     

一种基于分块思想的多纸张缺陷一次提取算法

为了解决纸张缺陷检测中多个纸病区域的提取实时性问题,提出了一种采用“先分块、后合并”思想直接对实时图像数据流进行处理的并行化纸病提取算法。该算法充分利用现场可编程门阵列（FPGA）的并行处理特性,在跨时钟域对图像数据进行传输的同时,在另一个分支流程中并行地对分块缺陷连通域进行标记以获取每个缺陷的相对位置坐标,最后以包围盒的形式提取出纸张缺陷区域。该算法基于分块思想,分支处理过程不需要消耗主流程额外的处理时间且硬件资源占用率极小。实验结果表明,该算法能够准确、快速地提取出各种常见纸张缺陷,具有很强的灵活性和实时性,能够满足在线纸病检测的实时性要求。     

基于快速傅里叶变换和改进分水岭算法的纸病实时检测复合算法

本课题提出了一种适合高速宽幅造纸机纸病在线实时检测的复合算法,该算法的基本思想是：首先通过快速傅里叶变换（fast Fourier transform,FFT）将时域图像转换到频域,以便使用频域图像与高斯（Gaussian）高通滤波器做乘积运算进行滤波;再通过快速傅里叶逆变换（inverse fast Fourier transform,IFFT）将频域中的图像转换到时域,以便下一步使用运算速度较快的分水岭算法对滤波后的图像进行快速缺陷分割,实现纸病在线实时检测。利用采集到的2000余张纸病图片进行纸病检测实验,结果表明,本课题提出的复合算法具有快速、高效、适用性强、分割效果好等优点,可满足纸病在线检测对图像处理算法实时性和准确性两方面的要求。     

基于ORB算法的印刷电子屏电路检测技术研究

针对印刷过程中印刷电路很容易产生短路、断路、毛刺等缺陷问题,提出一种基于ORB(oriented FAST and rotated Brief)算法的印刷电路检测方法。首先,针对原始ORB特征匹配算法出现大量误匹配的问题,提出了一种基于空间距离的提纯法对匹配对进行提纯;其次,利用提纯后的匹配点计算待测图像和模板图像的仿射变换矩阵;再次,利用图像差分检测法对印刷电子屏印刷电路检测。结果表明:该算法在速度与精度方面均有提高。     

基于视觉图像识别的番茄表面农药残留量无损检测方法

为了提高对番茄表面农药残留量的准确检测能力,提出一种基于视觉图像识别的番茄表面农药残留量无损检测方法。采用激光成像技术进行番茄表面农药残留区域视觉图像采集,对采集的番茄表面图像进行农药残留量的光谱特征分析,提取番茄表面农药残留区域的边缘轮廓特征,根据特征提取结果进行番茄表面农药残留区域视觉图像重构,在重构的区域图像中采用分块匹配技术进行番茄表面农药残留量区域分割,结合自适应分块特征匹配方法实现番茄表面农药残留量检测识别。仿真结果表明,采用该方法进行番茄表面农药残留量的无损性较好,输出图像的信息饱和度较高,提高了对番茄表面农药残留量的准确检测能力,在番茄病虫害防治和农药的去除等方面具有很好的应用价值。     

基于机器视觉的圆网印花在线检测与控制系统

针对纺织工业中印染设备出现的印花图案色位套色不准确的缺陷问题,本文以Vc++6.0和halcon为开发平台,结合工业生产现场实际,采用模板匹配方法中的几何匹配算法,设计了一套圆网印花在线检测和控制系统.该系统能够检测出印花时因各圆网之间的运行速度不同步而产生的印花图案色位套色不准确的缺陷,通过图像处理算法计算出印花偏差,并通过控制单元进行在线实时控制.     

结合显著区域检测和手绘草图的服装图像检索

针对服装图像检索准确率和效率较低的问题,提出一种服装显著区域检测和手绘草图的服装图像检索方法。首先采用正则化随机漫步算法对输入的服装图像库进行视觉显著区域检测,并结合其边缘轮廓信息,得到服装显著边缘图像;其次,对输入的服装草图和服装边缘图像进行特征提取,得到服装草图和服装边缘图像各自的方向梯度直方图(HOG)特征;然后,通过计算服装草图特征和服装边缘特征的相似度,实现特征匹配;最后,按照特征匹配结果在服装图像库中检索与服装草图相似的服装图像,采用基于距离相关系数的重排序算法对其相似度进行排序并输出检索结果。结果表明,该方法提高了服装检索的准确率,具有较好的鲁棒性,检索准确率可达78.5%。     

应用光照投影和图像分析技术评估织物起球等级

应用一种新的图像分析系统进行织物起球等级的客观评估，首先获取反映织物三维轮廓数据的距离图像，通过一组匹配滤波器检测毛球，应用分块阈值法进行毛球分割，选取毛球个数，毛球面积和毛球体积建立等级评估方程，并采用模糊逻辑系统作为最终的等级评估模型。结果表明，该系统能满足实际起球试样的等级评估。     

基于不变矩与神经网络的织物缺陷检测研究

针对织物表面的非结构化畸变缺陷,提出一种基于不变矩与神经网络相结合的织物缺陷检测方法。首先,利用图像处理的方法对织物图像进行预处理分块;其次,提取待检测织物分块图像的7个不变矩值,通过比较分块变换后的统计特征量,发现缺陷织物与非缺陷织物的统计特征量存在差异;基于该特点,建立BP神经网络,应用织物图像的7个不变矩特征值作为神经网络的输入,通过学习大量样本,获取最佳权值参数,实现对非结构化畸变缺陷的识别分类。试验结果表明,该算法检测的准确率达到80%以上,对破洞的检出率接近100%,能够很好检测织物的非结构化缺陷,有效地满足织物的生产工艺要求。     

应用改进蚁群算法的同心分布喷丝孔检测路径规划

为提高微孔同心分布喷丝板的检测效率,提出了一种基于改进蚁群算法的微孔检测路径规划方法。该方法针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷进行优化改进：重新定义微孔间的距离以适应典型喷丝板检测仪运动特点;采用最近邻法设定初始信息素浓度表使蚁群算法在相同的迭代次数等参数下求得更优的路径结果;通过路径尖端去除处理对蚁群算法的结果进一步优化,得到了优化的微孔检测路径。为验证算法的有效性,以典型的微孔同心分布喷丝板为算例进行检测路径的规划计算,结果表明：所提出的算法具有较快的收敛速度,优化所得路径与传统逐圈检测路径相比缩短路径长度约18%,可显著提高对应喷丝板的检测效率。     

和声算法在色纺纱智能配色中的应用

针对现有色纺纱智能配色收敛速度慢、配色运算次数多的缺点,提出一种基于和声算法的智能配色方案。该方法利用Stearns-Noechel修正模型,将和声算法应用于对色纺纱的全光谱匹配运算。并给出了实验混色配方数据及运算速度对比数据。实验数据表明,和声算法可以使色纺纱智能配色的收敛速度变快、减少运算次数,从而提高了配色方案的搜索效率,有利于实际计算机打样。     

基于机器视觉的贴片LED编带过程在线检测算法研究

为了对贴片LED编带过程中的混料、空料、反料、侧料、极性不一致等缺陷进行检测,以保证产品的一致性,设计了一个用于LED编带过程缺陷检测的视觉系统。将基于金字塔的模板匹配算法用于产品缺陷识别,用VS2010编写了检测软件,并在实验中检测了不同的缺陷。结果表明,给出的算法能够识别出常见的缺陷,并能区分出缺陷的类型。     

长条状细薄带钩零件变形自动检测系统

现有的机器视觉变形自动检测系统主要局限于小尺寸精密零件或大尺寸非精密零件的检测,而对于一些大尺寸、高精密的大批量检测对象,在实际生产中主要依靠人工分拣,难以同时保证变形检测的高精准度与高效率。针对此问题,设计研发了一种基于视觉的变形自动检测方法和系统。通过设计模块化的高速检测硬件系统,利用虚实像联合检测方法量化变形检测指标;利用LabVIEW及IMAQ Vision视觉工具包作为开发环境,根据零件形状特点,设计了基于缝隙值的分区检测算法,避免直接检测整体变形的误差;在此基础上,针对针钩形态,确定最优化的检测方案;针对零件位姿偏差问题,使用基于多基准的改进定位策略。结果表明:该系统可避免弯钩的误检,提高针钩尺寸测量精度和检测结果可重复性,重复检出率可达91%~96%。最后,将机检零件与标准零件进行比较,机检零件一致性完全可满足装机使用需求。     

织物纹样特征提取与匹配方法比较

针对织物纹样自动识别过程中因尺度、旋转和褶皱等因素引起图像差异的问题,探索了复杂纹样特征的准确提取与匹配方法。以江崖海水纹样为例,采集尺度、旋转、模糊、光照、褶皱5种变化下的织物纹样图像,分别运用尺度不变特征变换(SIFT)、快速鲁棒性尺度不变特征(SURF)、二进制鲁棒不变可扩展关键点(BRISK)3种方法提取纹样局部特征,然后采用欧氏距离进行特征匹配计算,最后通过随机抽样一致算法剔除误匹配对。结果表明:采用BRISK算法的准确配对率最高,平均准确匹配率达87.10%;褶皱对织物特征匹配的影响最大,该变化下BRISK算法的鲁棒性优于SIFT和SURF算法;BRISK算法速度最快,图像平均匹配时间0.551 s;在织物纹样特征匹配中,BRISK算法比SIFT和SURF算法具有更好的适用性。     

印品质量在线检测变速成像算法的研究

印品质量在线检测过程中,当印刷机起速和降速时,会出现印品质量检测系统中的相机拍摄频率和印刷速度不匹配的问题。本研究提出了两种实现变速成像的方法—序贯相似性检测算法和速度比值法,并应用C++语言进行编程,实现在不改变CCD检测设备和其他硬件配备的前提下,得到与其标准稿长宽匹配的图像。实验测试发现,两种方法的匹配速度较快,检测速率较高,但速度比值法较之序贯相似性检测算法具有更广泛的应用范围。     

动态变结构控制策略在经编机高速电子横移中的应用

基于位置控制的伺服系统定位精度高但动作响应慢,基于速度控制的伺服系统响应性能好但易产生位置超调定位精度差。针对采用单一控制结构难以满足经编机高速电子横移高精度和高响应双重控制要求的问题,本文提出一种变结构控制策略,即根据当前的主轴转速和垫纱数码,利用速度控制的高频响应特性启动梳栉,利用位置控制的高精度定位特性停止梳栉,将速度控制和位置控制实时组合到一次横移运动中予以动态切换,用远离槽针处电机速度的快速调整获取后续较短的定位整定时间,用动态的变结构控制来保证系统对快速响应和精确定位的同步要求。通过在DSP系统上编写算法进行测试验证,该动态变结构控制策略能很好地改善经编机高速电子横移的控制效果。     

Stearns-Noechel模型优化及毛条混色配色系统开发

 针对缺少理想的混色模型现状和开发计算机混色配色系统的迫切需要,在对经验Stearns-Noechel模型优化和改善的基础上建立了适用于毛条混色应用需要的计算机配色预测数学模型。分析了基于优化的Stearns-Noechel模型实现混色毛条计算机配色的三刺激值配色原理及算法流程,提出在配方预测中修正误差的方法及配色效果的控制方法。依此开发的计算机混色配色系统,经过实际的配色实验检验,显示出快速、准确提供配方的能力,平均预测色差为0.614 CIELab单位,证明开发的配色系统对毛条混色产品的配色是非常有效的。