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基于机器视觉的碳纤维编织过程纤维状态检测系统
文献摘要：
针对碳纤维编织过程中人工未及时发现纤维异常而造成的机器长时间停机问题,设计了基于机器视觉的纤维状态检测系统.针对断纤状态先将正常纤维作为模板,采集图像作为待匹配对象,再利用去均值的NCC匹配算法计算二者的相关系数,实验分析得出当相关系数大于阈值0.8则为正常纤维状态;针对纤维缠绕状态先通过区域划分和图像分割的方式二次定位并提取导纱轮区域,再对该区域进行二值化后计算区域内黑色区域的面积占比,最后根据黑色面积占比实现对纤维缠绕状态的检测;通过分析纤维环状态的特点,对采集图像进行滤波处理、区域筛选、积分投影得到纤维状态的曲线图,最后分析得出,当纤维状态垂直方向投影的高度差大于60时则为纤维环状态.实验结果表明,该系统的算法对断纤检测的平均识别准确率为95.75％,纤维缠绕准确率为95.25％,纤维环状态准确率为93.50％,检测实验对纤维损伤的研究具有一定参考意义.
文献关键词：
机器视觉;碳纤维编织;断纤;纤维缠绕;纤维环
中图分类号：
作者姓名：
刘小龙;孟婥;张玉井;孙以泽
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]刘小龙;孟婥;张玉井;孙以泽-.基于机器视觉的碳纤维编织过程纤维状态检测系统)[J].毛纺科技,2022(09):67-74
A类：
缠绕状态
B类：
机器视觉,碳纤维编织,纤维状,状态检测,未及,停机问题,断纤,采集图像,用去,NCC,匹配算法,算法计算,纤维缠绕,区域划分,和图像,图像分割,二值化,纤维环,滤波处理,积分投影,曲线图,垂直方向,高度差,识别准确率,纤维损伤
AB值：
0.298994
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