织机钢筘筘齿间距检测系统研究

发布时间：2024-04-14 09:44

　　为了解决织机钢筘筘齿数量多,难以准确检测钢筘筘齿间距分布,造成后续织造过程中出现布面疵点的问题,文章提出基于机器视觉的织机钢筘筘齿间距检测系统,用于检测钢筘筘齿总数和筘齿间距。首先,用自行设计的图像采集系统,获取钢筘图像;然后,利用SIFT算法根据特征点相似度进行图像拼接;最后,利用图像分析方法对钢筘图像中的筘齿总数和筘齿间距进行测量。实验结果表明:检测系统能够准确检测钢筘筘齿总数及筘齿间距分布,作为织机钢筘质量评价提供客观依据;相比于人工检测,机器视觉检测系统检测具有精度高、效率高、稳定性好等优势。

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

图4特征点提取

将高斯差图像中的每个像素与它的邻域、它对应上一层图像的邻域、对应下一层图像的邻域一共26个像素点进行比较，如其值为最大或者最小，则记录此点的位置和它所在的尺度，作为特征点。以一张筘齿图像的特征点提取为例，效果如图4所示。为了计算SIFT特征点描述子，首先计算特征点主方向，使检测到....

图5特征点匹配流程

找出图像特征点后，根据特征点的对应关系，将相机连续拍摄的单帧图像进行无缝拼接，得到一张完整的待测钢筘图像，其特征点匹配流程如图5所示。首先提取相邻前后两张图像的特征点;然后以前一张图像A为参考，在图像A上选取一个特征点，计算出其与后一张图像B上所有特征点之间的余弦角度值θi;然后....

图6特征点的匹配示意

根据两个相邻图像之间的位置关系，正确的匹配点必须满足不共线的要求。为此，使用随机抽样一致性算法(RANSAC)剔除伪匹配点对，计算单应性矩阵，并获得特征点的精确匹配对，进行图像的无缝拼接。图6为特征点的匹配示意，图7为图像A与图像B的拼接结果。图7图像A与图像B的拼接结果示意

图1装置的整体结构示意

本文使用相机型号为大恒MER-132-30GC(中国大恒(集团)有限公司)与镜头型号为ComputarMLM-3X-M(日本CBC板式会社)的图像传感器进行图像采集，并通过数据线传递给工控机。其中，图像采集帧频为6帧/s，图片大小为1292像素×964像素，图像分辨率为20....

本文编号：3954487