基于Matlab的棉花异性纤维检测及定位算法

Matlab语言是具有强大矩阵运算能力的可视化计算软件。边缘检测技术是数字图像处理非常重要的内容 ,属于图像分析的范畴。着重阐述了在原棉检测中棉花异性纤维的边缘检测算法和重心定位算法 ,并通过Matlab语言实现了这两种算法 ,得到了很好的效果。     

基于Matlab的棉花异性纤维检测及定位算法

在纺织厂的生产原料原棉包中，常混有棉花异性纤维，如毛发、羽毛、有色线头、绳头、麻类纤维、人造纤维、布片、丙纶薄膜乃至被污染的棉花等，有些棉花异性纤维与棉花物理性质相近，目前的清理方法大多采用人工的方式进行挑拣，不仅工作效率低，而且质量又不能保证，一旦混进布里，就会产生疵点，有的甚至可达几百米长，使整匹布都成为次品，严重影响产品质量。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于空间模型的棉花异性纤维识别算法

为了准确识别棉花中的异性纤维,提出了基于空间模型的示教算法和检测算法.示教算法在RGB空间中采用灰度直方图对合格棉花进行特征提取,并以此建立空间模型.检测算法是通过判断像素点是否在合格棉花空间模型范围内来进行异纤识别的.仿真结果表明此算法能够比较准确地识别异纤.     

三基色最佳阈值算法识别原棉异性纤维

原棉中存在的异性纤维始终困扰着纺织工业的生产与发展,如何准确地检测与识别原棉中存在的异性纤维是纺织工业所面临的主要问题.文章采用三基色RGB最佳阈值算法来识别原棉图像信号中存在的异性纤维,试验结果表明,该算法可以有效地识别出原棉中存在的异性纤维.     

清除棉花异性纤维

宛城区供销社、棉麻公司为呆原南阳县棉花质量的知名度，再创名优，赢得信誉，加大质量管理力度，采取有效措施，解决棉花异性纤维的顽症。目标一定，上下贯通，形成合力，齐抓共管。     

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%。     

杜绝棉花中的异性纤维

我国采摘棉花大部分是人工摘拾．这样对异性纤维的控制很不利。由于棉农对异性纤维的危害认识不足，采摘交售棉花时习惯用编织袋装棉花．用有色的或非棉线绳绑扎棉袋口等。极易使棉花中混入异性纤维和色纤维。     

解决棉花中异性纤维的建议

分析了国产棉存在异性纤维的原因和清除效果不好的原因。提出了在采摘、收购、加工、棉纺环节清除异性纤维的建议。     

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。     

棉花异性纤维探究

本文综合使用了文献研究法、定量分析法和定性分析法,以工作中常见的异性纤维为论点,从其概念谈起,涉及到异性纤维的检测方法、计量标准,它在四个方面的危害,积极探寻了异性纤维的来源,提出了四个杜绝异性纤维的措施,最后在清除异性纤维的方法上做了研究,以期对禄民增收、棉纺企业顺利运作以及减少对HVI设备运作的负面影响,最终提高国棉质量和出口声誉有所裨益。     

再谈异性纤维的在线检测和清除

叙述了如何提高异纤检出机的检出率和排除率问题,提出了几种解决方案,并认为开清棉工序的异纤检测机和络筒工序的带异纤检测功能的电子清纱器结合使用可有效提高异纤检测率和清除率。     

基于图像饱和度的棉花异性纤维图像快速处理方法

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。作为机器视觉检测技术的关键,图像分割方法决定着机器视觉检测的效果。在最近几年,各种分割方法得到了广泛的应用,包括单阈值分割、多阈值分割、自适应阈值分割等基于阈值的分割,基于边缘检测算法的分割,以及基于区域的分割。但是没有一种分割方法是通用的,各种分割方法的有效性还是取决于被分割对象,而这些方法在速度方面不适合     

棉花中异性纤维专题综述

异性纤维(“俗称三丝”)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。针对异性纤维的问题，《棉花质量监督管理条例》规定了相应的质量义务与罚则，以明示异性纤维清除工作在今后棉花质量管理中的重要地位。就棉花中异性纤维的成因、危害和目前的解决措施等，作以下探讨。     

棉花异性纤维的危害和预防

棉花是纺织品的主要原料,我国是一个纺织品出口大国,纺织品的发展推动了我国经济社会的发展,但是,当前我国纺织品出现棉花含异性纤维的问题,异性纤维对人们造成极大的伤害,因此,本文首先阐述棉花、化纤等原材料对纺织品的影响和作用,针对棉花异性纤维的危害,提出相应的预防措施。