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基于机器视觉的化纤长丝断头检测算法
文献摘要：
为实现化纤长丝断头自动化巡检,提高企业生产效率,提出一套基于机器视觉的化纤长丝断头检测系统.检测系统通过工业相机采集长丝图像,并采用小波去噪和阈值分割算法进行图像增强处理;利用霍夫变换实现长丝主体与断头部分的形状分割;基于提取的多个形状特征,建立和训练径向基函数神经网络模型,实现对化纤长丝断头的检测和分类.选取150 tex/36 f规格的POY(pre-oriented yarn)长丝进行试验,结果显示该算法断头识别率超过95％,断头识别时间由人工检测的102 s数量级提升到10-1 s数量级.
文献关键词：
长丝断头检测;机器视觉;图像处理;径向基函数神经网络
中图分类号：
作者姓名：
陈思俊;陈振中
作者机构：
东华大学 机械工程学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]陈思俊;陈振中-.基于机器视觉的化纤长丝断头检测算法)[J].东华大学学报（自然科学版）,2022(01):58-65
A类：
长丝断头检测
B类：
机器视觉,化纤长丝,检测算法,自动化巡检,企业生产效率,统通,工业相机,机采,小波去噪,阈值分割算法,图像增强处理,霍夫变换,形状特征,径向基函数神经网络,tex,POY,pre,oriented,yarn,识别率,数量级
AB值：
0.249376
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