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基于视觉特征强化的环锭纺细纱断头在线检测方法

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针对动态生产环境下纱线特征弱、纱线目标小而导致的断头检测正确率低问题,提出了一种基于视觉特征强化提取的细纱断头在线检测方法.为验证算法有效性,搭建了巡游检测装置及图像采集系统,提出了针对纱线弱特征问题的强化算子,实现对拖影纱线特征的强化;设计了针对纱线小目标问题的启发于谷底的小目标分割算法,可自适应地从强化特征后的纱线图像中准确提取纱线特征;最后利用欧拉距离判别法进行纱线断头的检测.通过采集某纺纱厂 1000 张细纱图片进行实例验证,结果表明本方法检测准确率能够达到97.3%,每张图的处理时间为 59.76 ms,能够实时有效地进行断头检测.
Online detection of yarn breakage based on visual feature enhancement and extraction

ring spinningyarn breakage detectionmachine visionmorphological operationthreshold segmentationspun yarn

陈泰芳、周亚勤、汪俊亮、徐楚桥、李冬武

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东华大学 机械工程学院,上海 201620

东华大学 人工智能研究院,上海 201620

上海交通大学 机械与动力工程学院,上海 200030

环锭纺纱 断头检测 机器视觉 形态学运算 阈值分割 细沙

上海市教委晨光计划国家工信部智能制造公共服务平台项目

20CG412021-0173-2-1

2023

10.13475/j.fzxb.20220107001

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2023.44(8)
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