棉花中异性纤维检测图像分割和边缘检测方法研究进展

为进一步提高棉花中异性纤维的检测效率,对异性纤维图像处理方法进行探究。通过分析不同异性纤维图像边缘检测方法的定位精度、背景模糊以及受噪声影响情况发现,不同图像分割方法中异性纤维边缘连续性和分割效果存在差异性。统计了常见异性纤维图像边缘检测法和图像分割方法,分析了各类处理方法的优势和局限性,归纳了适用于各类异性纤维的检测方法,总结了现有研究中存在的问题和不足。研究认为:目前对不同种类异性纤维检测适用的图像处理方法不同,还无法同时检测出全部种类的异性纤维;应根据实践中具体异性纤维的种类、含量、物理特性等选择适合的检测算法并进行算法融合,开发普适性好的算法以降低成本和减少计算量。     

棉花中异性纤维的图像多分辨率差分检测方法

针对棉花异性纤维难以检测的问题,提出了一种基于多分辨率尺度图像差分的检测方法。首先,通过小波多层分解实现检测图像中的不同频率信息成份的分离;然后,对不同分辨率的子图之间进行差分提高异性纤维与原棉信息的对比度;在此基础上,采用最大类间方差法对多分辨率差分子图进行二值化分割出异性纤维的信息;最后,通过对分割后的子图进行信息的融合,实现了对异性纤维检测。实验表明,该方法能够有效抑制棉花背景信息,最大限度的提取异性纤维的信息,异性纤维检测的准确率以上达到90%。     

基于计算机视觉的棉花异性纤维检测识别算法

提出了一种基于计算机视觉的棉花异性纤维检测识别算法,通过分析线阵CCD摄像机采集的现场原棉图像,运用去噪平滑、图像分割算法提取异性纤维的特征,最终确定异性纤维数量,仿真结果表明了算法的正确性和有效性。     

基于计算机视觉的棉花异性纤维检测识别算法

提出了一种基于计算机视觉的棉花异性纤维检测识别算法,通过分析线阵CCD摄像机采集的现场原棉图像,运用去噪平滑、图像分割算法提取异性纤维的特征,最终确定异性纤维数量,仿真结果表明了算法的正确性和有效性.     

基于视觉数据驱动的棉花异性纤维检测

为了提高棉花异性纤维检测准确性及快速性,提出一种基于视觉数据驱动的棉花异性纤维检测新方法。首先,对采集棉花异性纤维图像进行小波金字塔多层分解,实现棉花异性纤维图像中各信息的分离;然后使用mean-shift算法平滑图像,消除光照不均的干扰;在此基础上,采用中央-周边操作算子和融合操作构建显著图,从而提高异性纤维的显著度;最后,利用改进的区域生长法获得目标区域。文章采用视觉数据驱动构建的检测模型,结构简单、检测速度快、准确率高。实验结果表明,该检测方法能够有效实现棉花异性纤维的检测,提高检测准确性和快速性,为棉花异性纤维自动检测提供一种新方法。     

基于深度学习的棉花异性纤维检测

在棉花纤维生产过程中,棉花异性纤维直接影响着其成品质量优劣。通过人工进行视觉上的观察是常用的判定棉花异性纤维优劣的方法,但这种方法耗费大量人力和时间,且准确性不高。本文测试一种可根据深度学习对棉花异性纤维进行自动检测的方法。通过卷积神经网络,在对棉花图像不断训练的过程中,使棉花异性纤维质量检测过程自动化。结果表明,这一方法对于检测棉花异性纤维准确性高、效率高,对于高品质棉花自动化生产加工有重要意义。     

应用聚类统计分析的棉花异纤图形检测算法

在棉纺企业原棉异性纤维剔除工艺过程中,异性纤维种类及特征多样,难以构造统一的识别模型,为此,提出了一种基于聚类统计分析的棉花异性纤维图形检测算法。通过获取原棉纤维及异性纤维在RGB颜色模型空间的各分量值,进行数值聚类统计分析,采用RGB彩色图像阈值聚类统计分类的方法将获取的图片信息分为3类,进而判断有无异性纤维,再经过形态学等预处理修缮图像,对棉花中异性纤维的特征进行提取,较准确地得到异性纤维的面积、质心坐标和周长等参数,为异性纤维的清除提供条件。实验结果表明,该算法能较准确地识别异性纤维。     

棉花异性纤维分类识别与计重系统的设计

为了实现棉花异性纤维分类识别与计重的自动化,本文建立了一种棉花异性纤维分类识别和计重系统SIW(system of identification and weight statistics),提出了系统的组成结构和工作原理,对系统关键的硬件设备和软件实现过程作了必要的说明,包括场景图像的采集、图像处理和识别方法以及计重模型的建立。最后对SIW系统进行测试,测试结果证明,该系统可以有效地识别出棉花中的异性纤维,并准确得到各种异性纤维的重量,实现异性纤维检测和计重的全程自动化。     

棉花中“异性纤维”含量指标及计量方法研究

异性纤维是棉花中的一种有害杂质。目前对棉花中异性纤维含量的检测采用手工挑拣、人工称重的方法;计量指标采用从样品中挑拣出的异性纤维的重量与被挑拣样品重量之比表示,即每吨棉花中异性纤维的重量（g／t）。本文介绍了棉花中异性纤维含量现状,分析了用重量比指标计量存在的问题及手工挑拣、人工称重方法的不足,研制了一套棉花中异性纤维仪器化检测的装置及异性纤维“重量指数”计量指标,在此基础上进一步提出新的“异纤指数”计量指标,使异性纤维的仪器化检测计量成为可能。     

棉花异性纤维的定义和评定方法探讨

通过对棉花异性纤维的形成原因和特点研究,推出异性纤维的定义并分类;同时结合对棉花新标准中异性纤维的评定分析,提出对异性纤维的量化评定方法。     

防止异性纤维混入 提高新棉质量

新标准GB1103—1999中对棉花的质量要求增加了棉花中严禁混入危害性杂物的有关规定,在试验方法中增加了异性纤维检验方面的内容,判定等级时要对混有异性纤维和有色纤维的棉花根据数量作降级处理。危害性杂物的异性纤维检验是棉花检验的重要程序,在新棉收购检验中,异性纤维检验对新棉的质量或出口棉花质量有着十分重要的作用和意义。 目前,新疆地区的棉花已开始大量采摘,我们在新棉收购监督检验中,仍发现了混入的异性纤维影响棉花质量的问题,这是由于:1.农村乡政府和县、乡农业管理部门,对新棉花质量标准不熟悉,对异性纤维严重影响棉花质量的认识不够,特别是没     

棉花异性纤维的定义和评定方法探讨

通过对棉花异性纤维的形成原因和特点研究,推出异性纤维的定义并分类;同时结合对棉花新标准中异性纤维的评定分析,提出对异性纤维的量化评定方法。     

棉花异性纤维中羽毛与麻绳的分类特征研究

异性纤维指棉花中混杂的化学纤维、动物纤维和非棉性纤维等杂物的统称,如丙纶丝、塑料绳、毛发、麻丝、有色纤维等。异性纤维问题已严重影响我国棉纱市场的销售和出口,给棉纺企业带来巨大的损失。为此研究棉花异性纤维的种类、构成与特性,并运用机器视觉技术研究棉花异性纤维的快速识别,对提高棉花质量,促进我国棉花产业和棉纺织工业的发展具有重要意义。通过建立棉花异性纤维分类识别和计重系统,可以有效地降低异性纤维的危害,同时通过异性纤维计重可以体现出棉花的品质。     

棉花异性纤维探究

<正>棉花是关系民生的重要商品,是纺织工业的主要原料。棉花中的异性纤维一直是让棉纺织和印染企业头疼的问题。针对世界各地棉花市场上异性纤维的出现,国际纺织机械联盟(ITMF)一直予以关注并进行调查和定期公布统计结果。调查报告显示,棉包中仍然存在异性纤维。国家计委、经贸委、农业部,供销总社和国家质监总局于2002年联合出台了"避免在棉花采摘、交售、加工过程中混入异性纤维的暂行规定",以此来控制棉花中的异性纤维。     

棉花异性纤维含量检验技术探究

对棉花纤维品质的主要指标进行了阐述，分析了棉花异性纤维的主要来源及棉花异性纤维含量指标的影响因素，就棉花纤维品质与异性纤维含量检验技术进行了介绍，并围绕棉花检验过程中应注意的问题进行了探讨，以供参考。     

浅谈棉花异性纤维含量检验技术

棉花是纺织品生产的重要原材料,在进出口贸易中也占据重要地位。在棉花中存在的异性纤维,也就是人们常说的"三丝",对棉花整体质量会产生较大的影响,属于棉花危害物中的杂质。由于这些异性纤维对棉花的质量会产生较大的影响,因此,在进行棉花的异性纤维含量检测中,需要对这类杂质进行有效识别,这对提升整体的棉花质量具有重要意义。本文主要介绍了异性纤维的主要来源,分析了棉花异性纤维含量指标的主要影响因素,并探究棉花异性纤维含量的有效检验技术应用。     

基于DSP的棉花异性纤维检测系统总体方案研究

本文介绍棉花异性纤维检测系统的国内外现状，叙述了检测系统的总体设计方案，包括系统的总体结构、检测项目的器件等。同时结合当前电子技术和图像处理技术的最新发展，介绍了用于棉花检测系统的性能指标和设计准则，提出了采用FPGA＋DSP结构来实现图像检测的方法。 本文是作者《基于DSP的棉花异性纤维检测系统》一文的部分摘编，其另外两部分为图像处理算法与硬件设计和系统的软件设计与仿真测试。     

一种基于计算机视觉技术的轧花厂皮棉异性纤维定位方法探讨

本文分析了轧花厂皮棉异性纤维剔除的难点,提出了一种异性纤维精确定位的思路和方法,并重点讨论了含异性纤维图像的相似匹配和几何校正的图像处理方法。     

MQZY籽棉异性纤维清理机应用分析

"三丝"是影响棉花加工品质的重要因素之一,对纺织品质量危害极大。本文介绍了籽棉中异性纤维的危害,分析比较了传统的异性纤维清理方法和新型籽棉异性纤维清理方法;详细介绍了MQZY籽棉异性纤维清理机的工作原理和工作过程。     

浅谈异性纤维的来源及解决措施

<正>1异性纤维的来源异性纤维的来源有以下几个环节:棉农采摘交售棉花时,使用化纤编织袋等非棉制品口袋盛装棉花,并用非棉性线、绳扎口;地面晒花时,容易造成动物毛发等异性纤维和其他杂物混入棉花;棉花收购、加工单位把关不严,在收购、上垛、加工喂花三个环节未对异性纤维进行严格挑拣、把关,以致异性纤维混入加工后的成包皮