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圆网印花机在织布印花过程中,由于机械设备和印花工艺的限制,不可避免地存在“错花”的现象。织布印花过程中,传统的错花检测靠人工观察的方式进行判别。人工观察的方式存在劳动强度大,对花精度和印花效率低的缺点。随着计算机科学、图像处理、模式识别等领域的快速发展,机器视觉技术也日臻成熟。机器视觉技术可以快速获取大量信息,且易于对信息进行自动处理,因此,在工业生产中,它被广泛应用于产品质量的自动化检测。将机器视觉技术引入到圆网印花自动对花检测中来,是目前纺织行业研究的热点。本课题主要是对圆网印花在线检测系统的研究,以提高印花在线检测的精度和速度。实现自动印花的实时在线检测。本文工作安排如下:1.研究圆网印花机的工艺流程,分析织布印花过程中产生错花的原因,根据错花的原因,提出基于机器视觉的圆网印花机自动对花的设计方案。2.研究了图像预处理的相关知识,主要包括颜色空间、图像噪声、图像滤波和图像增强的相关知识。3.研究了图像分割方面的相关知识,主要介绍了K-mean算法、mean shift算法和EM高斯混合模型算法。对K-mean算法进行了改进,将图像从RGB颜色空间转换到Lab空间进行K-mean聚类运算,对EM高斯混合模型算法也进行了改进,将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr空间进行分割运算。上述改进都取得了较好的分割结果。对mean shift算法也进行了图像分割的验证,同样也取得了较好的分割结果。4.研究了对花检测采用的四分领域边缘提取算法和Fourier-Mellin曲线匹配算法。并对采用的算法进行了验证。根据匹配信息,提出了织布印花实际错花距离的计算方法。5.搭建了基于机器视觉的圆网印花自动对花检测的实验平台,介绍了系统的检测原理,进行了系统的软件设计和开发。在系统软件中模拟了织布印花自对对花检测过程。验证了系统自动对花检测的有效性。