应用卷积神经网络的细纱断纱锭位识别

针对图像检测细纱断头过程中难以精确获取断头纱线位置的难题,研究了基于图像处理的细纱断纱锭位探测系统。安装在巡回小车上的工业相机,在细纱机前巡回过程中拍摄纺纱段的图像后,对细纱机台大梁上的锭位标识字符进行定位切割、形态学处理、字符分割后得到清晰的字符图像,再借助卷积神经网络对字符图像进行识别,并输出断纱锭位编号。通过对神经网络的结构筛选表明,卷积层的特征映射为4、亚采样层池化矩阵的大小为2、迭代次数为300时,神经网络的准确率达97%以上,识别1幅图像锭位用时1.152 s。实验结果表明,该系统可识别细纱断头纱线位置并输出。