基于卷积神经网络的机织物密度均匀性检测

针对目前基于机器视觉的机织物密度自动检测时织物检测视野小、精度低、品种适应性差的问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的检测方法.首先设计了一套离线图像采集系统连续采集织物图像,并建立一个包含详细织物参数的织物图像数据集;然后采用一种具有不同大小局部感受野的多尺度卷积神经网络适应不同大小的织物结构特征,定位纱线位置;最后...     

基于改进帧间差分法的经纱撞筘拥纱在线检测

为实时检测浆纱过程中经纱撞筘现象,开发了基于机器视觉方法的浆纱机经纱撞筘拥纱实时自动检测系统.通过自主搭建的图像采集系统捕捉经纱通过筘齿完整图像.首先裁剪初始图像获取检测区域,然后通过高斯滤波进行图像平滑以降低图像细节层次;然后扩大帧间差,加入Canny边缘算法和膨胀的数学形态学运算来实现对帧间差分法的改进,最后通过改...