筒子纱纱笼纱杆的定位检测方法

为提高筒子纱纱笼纱杆偏移程度的自动化检测率,同时解决磨损缺陷纱杆自动定位检测准确率低的问题,提出了一种改进的频率调谐显著性检测算法进行筒子纱纱笼纱杆定位检测。首先,利用纱杆杆头金属面反光的特点和纱杆距离底面较远的特点,利用环形光源局部照射提高目标与背景对比度。然后利用目标位于图像中心附近的先验知识设计了分块加权模板进行改进频率调谐显著性检测算法,计算图像显著度。将显著图像使用最大类间方差法进行自动阈值分割后得到二值图像,并通过形态学滤波剔除明显不是目标的区域,最后通过霍夫变换圆拟合得到最终纱杆杆头位置坐标。现场实验和对比算法表明:改进方法具有抗缺陷能力,同时具有抗光照变化能力,可应用于工厂白天和晚上光线变化场景的任务。     

在线与离线检测相结合的质量控制实践

探讨在线与离线检测相结合的质量控制效果.阐述了在线与离线检测相结合的质量控制方法对精细质量管理的作用,利用USTER QUANTUM 3型电子清纱器在线对细纱单锭进行检查,并与离线检测相结合,能够有效阻断异常管纱并追溯到有缺陷的细纱锭位,从而改善成纱质量.认为:该方法能够使异常管纱在最短时间内得到清除,达到精细质量控制的目的.     

环锭纺纱线质量检测技术发展现状及趋势

介绍环锭纺纱生产的质量检测技术发展现状。按原棉、半制品和成纱三个状态分析了离线检测技术与仪器的状况,提出离线检测技术发展方向为仪器化、自动化、高速化和差异化;以自调匀整、异纤检测和电子清纱为例,讨论了在线检测技术的发展情况,认为在线检测技术的发展以全程化、信息化和系统化为特征,将覆盖包括轧棉在内的纺纱全流程。指出通过离线和在线检测技术的有机结合,开发和利用各类专家系统,将使环锭纺纱全过程得到监控,从而能使环锭纱质量和稳定性再上新水平。     

基于模板匹配的法兰盘位姿估计研究

针对工业机器人自动分拣中当工件有较大的旋转角度时,普通的模板匹配法无法准确地得到抓取和放置工件正确位置的问题,提出一种基于内边界追踪粗定位和基于模板匹配精定位的两步视觉定位方法。针对谐波减速器输出法兰盘,采用八邻域内边界追踪法对工件旋转角度进行粗定位,通过霍夫圆检测技术得到工件的中心位置,并通过一种改进的模板匹配法得到工件精确的旋转角度。实验结果表明,位姿检测的平均误差不大于0.1°,该定位方法在合适条件下可以满足精度要求。     

曲面工件超声检测机器人误差补偿分析

针对曲面工件超声波检测过程中,超声检测机器人末端探头位姿误差对检测精度影响的问题。根据超声检测机器人自身特点,提出基于多关节摄动误差补偿原理逆向求解标定误差模型参数的方法,利用误差模型参数实现对检测中所有扫描点位瓷误差的实时补偿,提高检测的精度。首先,应用Denavit-Hartenberg方法建立超声检测机器人的运动学模型;其次,分析超声检测机器人的误差原因和来源,并利用矩阵微分原理建立误差模型;最后,结合超声检测机器人测距功能和多关节摄动误差补偿原理得到位姿误差实时补偿方法。通过螺旋桨曲面工件扫描检测实验验证该位姿误差补偿方法的有效性。图4表4参10     

细纱锭位的在线质量控制和应用

探讨利用USTER QUANTUM2型电子清纱器对细纱锭位实现在线质量控制的方法.以CJ 9.84 tex紧密纱为例,阐述了络筒机在线检测中纱线质量控制参数及报警界限的合理设置,并与试验室离线检测相结合,通过追踪维修消除细纱缺陷锭位,指出:细纱锭位在线质量控制可以快速消除细纱锭位质量缺陷,保持细纱质量的一致性,实现质量的可持续改进.     

基于视觉定位的机器人天地盒自动成型机设计

为实现天地盒高速、精准粘合包装，根据天地盒产品自动成型的工艺要求及特点，设计基于视觉定位的机器人天地盒自动成型机。盒胚通过上料输送线输送到定位区域，采用定位气缸进行二次定位，由机器人未端吸盘进行吸取。纸膜通过上糊机输送到负压传送线，采用双相机对过胶后的纸膜完成对角拍照。图像处理计算机根据产品尺寸数据、纸膜图像信息计算得到纸膜位姿信息，经过标定后获得机器人坐标系中的运动指令，引导机器人将盒胚准确放置在当前纸膜的中心位置。现场运行数据表明，纸膜综合定位误差<0.4 mm，工作节拍最大15个/分钟，实现不同规格盒胚与纸膜的精准定位及粘合。研究结果为电子产品、食品及药品外包装盒的自动化生产提供设计指导。     

转杯纺竹节纱Fancycontrol在线检测系统的分析

探讨了Fancycontrol在线检测系统在转杯纺竹节纱生产过程中的检测特点。通过与传统离线检测方法(即人工检测法、条干仪检测法)对比发现,Fancycontrol在线检测能够实时、快速、准确地检测出竹节数据,可以用来反应基纱与竹节的变化规律。认为:配置有Fancycontrol在线检测的Autocoro 8型转杯纺纱机可以提高竹节纱在生产中的检测效率,节省人工,还可以实时反馈检测信息,用以指导生产。     

采用双目视觉的织物曲面接缝提取与缝合路径规划

针对曲面织物的接缝自动提取及缝合路径规划问题,提出一种基于双目视觉的接缝自动识别方法。结合缝合预制件的三维点云与二维图像之间的空间位置转换关系,得到预制件二维图像中接缝在三维点云中的映射;进一步采用基于弗莱纳雪列矢量的路径规划方法,对缝合路径上各位置的弗莱纳雪列（Frenet-Serret）矢量进行计算,求出机器人末端执行器的位姿,利用MatLab 对机器人的缝合路径进行仿真。实验结果表明：该方法能够精确快速地对接缝的空间位置进行定位,解决了自动缝合过程中缝合路径寻找困难、精度不高等问题,并可快速地对机器人缝合路径进行规划。     

纺织品中重金属自动在线检测系统研制

为提高纺织品中重金属检测效率,研究基于X射线荧光光谱技术,设计出一种纺织品中重金属的快速自动在线检测系统,通过智能自动化控制技术,将样品从生产线末端转移到检测分析装置的检测台上,通过图像分析定位、材料显微分析技术,利用定位装置获取检测样品上的检测区域的位置信息,控制装置根据位置信息控制检测分析装置对检测区域进行检测,可实现纺织品上印花涂层中重金属自动在线检测。     

燕麦饮品中燕麦酶解后DE值测定方法的研究

目的研究燕麦饮品中燕麦酶解后DE值测定方法。方法样品酶解后利用碘量法测定空白、标准品、样品过量二价铜,利用计算得出燕麦酶解后DE值的含量。结果该方法实现在线生产快速检测,解决了目前检测DE值含量方法 GB/T5009.9-2003中存在的以下弊端:检测耗时长,操作步骤复杂,不适于生产的在线检测等。本方法在检测时间上与GB/T5009.9-2003法比较,缩短检测时间90 min。结论本方法适合于生产线上在线快速测定。     

基于机器视觉的条码信息在线检测系统研究

随着数字媒体技术的发展以及个性化印刷需求的增加,在印刷过程中,对可变信息进行实时监控是满足可变信息印刷需求的必要条件.本研究采用基于机器视觉的条码信息在线检测系统,利用CCD采集条码数字图像,采用图像定位、滤波去噪、二值化、定位分割等图像处理技术进行条码处理后,用相似边距离测量法进行条码识读,实现了在线检测系统对可变信息条码的快速、精确识读与检测.     

Observation and Control of the Beer Fermentation Using Cognitive Methods

The improvement of the observability and the development of a method for an active process-control of the beer fermentation process were main goals of this work. Current offline measurement methods in breweries were substituted by online measurement and modelling methods. Especially the online determination of diacetyl, a biochemical key compound during the fermentation process, using an artificial neural network-model (“Cognitive Estimator”), entailed a great improvement of the process-observability. Applying the “Cognitive Estimator for diacetyl” in practice, postulated accuracies of the online determination were reached during the whole fermentation process. A fuzzy-logic expert-system specified the actual state of the fermentation based on the delivered online information. A potential for a reduction of fermentation time up to 25% was exposed in practice by the process control module which is based on an automated change between the detected fermentation states.     

基于Android微型近红外光谱仪实时检测 云系统的实现

目的基于Android开源平台对MicroNIR 1700微型近红外光谱仪开发微型近红外光谱仪实时检测云系统。方法使用USB Host模式开发Android app应用程序,实现微型近红外光谱仪的控制、光谱采集、样品指标检测、短信通知等功能;采用SHH开源架构搭建web云服务平台,依据光谱分析仪器需求实现了数据监听、数据库存储以及检测信息地图标注等后台服务功能,Android设备通过移动网络与web云服务连接,实现数据的传递与共享。结果使用者仅需通过app程序下载相对应的模型文件并连接微型近红外光谱仪即可实现样品指标的现场检测,并结合网络云服务实现了样品指标检测结果、模型信息、测量时间、终端定位等关键数据的智能云端化监测管理功能。结论该系统运行稳定,为微型近红外光谱仪的网络化、智能化发展提供了一种方向。     

基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测

为检测纹理织物在生产过程中产生的各种疵点,提出一种基于改进的加权中值滤波与K-means聚类相结合的纹理织物疵点检测方法。首先利用改进的加权中值滤波对纹理织物图像进行预处理,以减少纹理信息对疵点检测产生的影响,同时通过联合直方图动态数据分配权重和像素,减少寻求中位数的时间来有效地缩短检测时间,提高了执行速度;然后采用K-means算法对滤波后的织物图像进行聚类,计算织物图像疵点和非疵点的聚类中心,进而实现图像疵点区域的分割。实验结果表明,该方法可有效地检测出方格、点形、星形、平纹、斜纹等多类型纹理织物的疵点,并显著提高检测速度。     

基于机器视觉的细纱接头机器人纱线断头定位方法

为实现通过机器视觉方式对细纱接头机器人的纱线断头进行定位,并简化机械结构,根据断头纱线图像特点,提出针对纱线特征的识别与定位算法。利用工业相机采集纱线被吸入吸嘴的图像,通过改进灰度增强方法增大纱线特征与背景对比度,利用Canny算子进行边缘检测,最后通过划分上下感兴趣区域以及优化的霍夫直线检测获取纱线的图像特征并利用定位算法提取所需的位置信息。结果表明:本文算法提取的位置信息精度较高,坐标点误差为1.42像素,角度误差为0.60°;相较于传统检测算法,程序运行时间得到了缩短,识别时间在10^-1 s数量级上,实时性好;研究成果可应用于细纱接头机器人产品开发中。     

基于视觉校准的环锭纺细纱条干特征在线提取方法

针对纱线高速回转、毛羽条干交织导致的条干轮廓特征难以准确提取的问题,提出了深度学习与形态学运算融合的在线提取方法,设计了图像在线采集系统与校准定焦方法,为轮廓特征提取提供高质量输入,构建了基于整体嵌套边缘检测神经网络和形态学运算的细纱条干轮廓特征提取重构模型,实现毛羽干扰下的条干轮廓在线准确提取。实验结果表明,所提方法的轮廓提取准度指标OIS-F(optimal image scale)、ODS-F(optimal dataset scale)达到了0.91,平均准确率AP达到了0.89,相对于当前方法提高了7%以上。基于提取的轮廓特征计算的条干不匀CV值,与CT3000均匀度检测仪的平均误差小于4%。     

基于图像识别技术的卷烟零售数据采集方法

为了实现卷烟零售数据的自动化采集,提出了一种基于图像识别技术的卷烟零售数据采集方法。首先,基于深度图设计一种人体检测与跟踪算法,稳定跟踪消费者在购买卷烟期间的行动轨迹;其次,实现一种7点式的人体关键点检测算法,检测顶式视角下的人体关键点;然后,构建卷烟的检测与识别算法,检测卷烟在图像中位置与姿态并识别卷烟的牌号;最后,融合人体跟踪信息、人体关键点信息、卷烟位置和牌号信息构建一种消费者行为识别方法,实现卷烟零售数据的采集。结果表明:数据采集方法的准确率达到95.6%,通过图像识别技术实现卷烟零售数据的自动化采集是可行的。      

荧光检测食品法标准数据库的建立

目的荧光检测是食品安全标准体系中的常用分析方法,为简化日常检验、标准研发中的工作流程,建立荧光检测食品标准数据库。方法对我国现行标准体系中,采用荧光方法的标准进行系统梳理、整合及本地存储,通过C#开发语言、Framework NET 4.2以及Visual Studio 2010开发平台进行了数据库的搭建。结果建成了中国荧光检测食品标准数据库,迄今收集到303条相关物质的信息,随着标准体系发展以上内容将同步更新。结论该数据库可为一线检验人员以及标准研发人员提供快速、一站式的荧光检测分析信息服务。     

应用聚类神经网络的异纤检测多类光源优化设计

为使电荷耦合元件（CCD）精确采集处理异纤图像并对多类异纤进行检测,提出了一种基于模糊聚类神经网络的异纤检测多类光源优化设计方法。通过分析CCD成像与入射光能量的关系,推导出多类异纤检测的光源量,建立了CCD靶面曝光量函数,确定光源的最佳检测位置,通过图像参数方程,分析CCD背景板图像的光线分布及平均灰度,通过模糊聚类分析,综合考虑输入值的全部信息建立了多类光源的模糊聚类神经网络,对光源进行优化设计。设计结果表明,最佳检测位置是异纤处于中心位置,在光源数量为10,两侧距离为3mm,神经网络的收敛误差均达到预期值,异纤检出率达到94.79%,符合企业异纤检测实际生产的要求。