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织物存在疵点会使产品的质量降低,进而使产品的销售量减小和销售价格下降,企业利润减少,所以纺织企业对织物疵点检测非常重视。然而,现代纺织企业利用人工检测织物疵点依然存在着检测效率低、精度差和准确率低等问题。为了解决这些问题,本文提出了织物疵点自动检测的研究课题,自动检测织物疵点的实现可提高企业生产效率和保证产品质量,所以织物疵点自动检测系统的设计与研究意义重大。本课题是基于TMS320DM6446的织物疵点自动检测系统的设计与研究,主要研究工作如下:(1)织物疵点检测算法的设计与实现。本课题的研究对象是坯布织物疵点,主要检测坯布织物有无疵点。针对织物疵点检测方法,本文提出了一种改进Otsu图像分割的织物疵点检测算法。由于经典Otsu算法效率低,不能满足织物疵点自动检测系统的实时性要求,因此,提出了模拟退火优化的阈值图像分割算法(Otsu_sa),利用模拟退火算法(SA)优越的全局寻优能力,提高Otsu算法的效率,满足织物疵点实时自动检测的要求。(2)织物疵点检测图像处理流程的设计与实现。首先对织物图像进行预处理,其中包括光照不均匀校正、中值滤波和直方图拉伸,织物图像经过预处理后,光照得到均匀改善,滤除图像噪声,增强织物疵点图像信息,然后采用Otsu_sa算法进行织物疵点的分割,最后对分割后图像进行形态学开运算处理,得到清晰的疵点检测结果。(3)织物疵点检测图像处理软硬件的设计与实现。本课题以SEED-DVS6446嵌入式系统开发平台、工业CCD相机和LCD液晶显示屏组成织物疵点检测图像处理硬件平台,在DSP端进行织物疵点检测算法的设计和封装,在ARM端进行织物疵点检测软件流程的设计,最后以DVSDK软件平台作为媒介,实现织物疵点检测软件设计。(4)织物疵点自动检测系统的实验验证和软件优化。最后搭建了一套织物疵点自动检测系统硬件平台对提出的疵点检测算法进行实验验证并对系统软件进行优化。实验结果表明,系统实时性好,检测效率、准确率和精度高,可以很好的应用到纺织企业,进行织物疵点实时在线检测。