布匹疵点自动检测系统的研究和设计

纺织工程中的智能检测系统研究在当今高度自动化和智能化的工业生产领域，纺织工程也迎来了前所未有的技术变革。

其中，智能检测系统的应用正逐渐成为提升纺织产品质量、提高生产效率、降低成本的关键因素。

纺织行业作为传统的制造业，一直面临着诸多质量检测方面的挑战。

过去，依靠人工进行检测不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致检测结果的准确性和一致性难以保证。

随着科技的不断进步，智能检测系统应运而生，为纺织工程带来了新的机遇。

智能检测系统在纺织工程中的应用涵盖了从原材料到成品的整个生产流程。

在原材料阶段，通过先进的传感器和检测技术，可以对棉花、羊毛等纤维的品质进行快速准确的评估，包括纤维长度、细度、强度等关键指标。

这有助于确保进入生产环节的原材料质量符合要求，从源头上把控产品质量。

在纺纱环节，智能检测系统能够实时监测纱线的粗细均匀度、捻度等参数。

一旦发现异常，系统能够及时发出警报并自动调整生产设备的参数，从而减少次品的产生。

在织造过程中，智能检测系统可以对织物的密度、花纹、疵点等进行精确检测。

传统的人工检测方式往往只能发现较为明显的疵点，而智能检测系统凭借高分辨率的图像识别技术和先进的算法，能够检测出微小的瑕疵，大大提高了织物的质量。

染色和后整理环节同样离不开智能检测系统。

系统可以对染色的均匀度、色牢度进行检测，确保织物的颜色质量；在后整理中，能够检测织物的手感、光泽度等指标，保证产品符合最终的质量标准。

智能检测系统的核心技术包括传感器技术、图像识别技术、数据分析与处理技术等。

传感器技术是获取检测数据的基础，不同类型的传感器能够感知纺织生产过程中的各种物理量和化学量，如温度、湿度、压力、纤维的电学特性等。

图像识别技术则在疵点检测、花纹识别等方面发挥着重要作用。

通过对采集到的图像进行分析处理，系统能够快速准确地识别出异常情况。

数据分析与处理技术是智能检测系统的“大脑”。

大量的检测数据需要经过有效的分析和处理，才能提取出有价值的信息。

布匹瑕疵检测算法（最新版）目录1.布匹瑕疵检测算法的背景和意义2.布匹瑕疵检测算法的原理和方法3.布匹瑕疵检测算法的实现和应用4.布匹瑕疵检测算法的发展前景和挑战正文【1.布匹瑕疵检测算法的背景和意义】布匹瑕疵检测是纺织行业中的一项重要工作。

布匹在生产和加工过程中，可能会出现瑕疵，如裂纹、污渍、色差等，这些瑕疵会影响布匹的质量和使用价值。

因此，对布匹进行瑕疵检测，及时发现并修复瑕疵，是保证布匹质量的关键环节。

传统的布匹瑕疵检测主要依靠人工进行，这种方法存在效率低、准确性差、劳动强度大等问题。

随着计算机技术和图像处理技术的发展，布匹瑕疵检测算法应运而生，它利用计算机和图像处理技术，可以快速、准确地检测布匹瑕疵，大大提高了检测效率和准确性。

【2.布匹瑕疵检测算法的原理和方法】布匹瑕疵检测算法的原理是利用计算机视觉技术，通过对布匹的图像进行处理和分析，检测出图像中的瑕疵。

具体方法主要包括以下两种：（1）基于图像处理的方法：这种方法通过对布匹图像进行预处理，如平滑、边缘检测等，然后利用图像特征提取和匹配技术，检测出图像中的瑕疵。

（2）基于深度学习的方法：这种方法利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，对布匹图像进行端到端的学习和推理，自动提取图像特征并检测出瑕疵。

【3.布匹瑕疵检测算法的实现和应用】布匹瑕疵检测算法的实现主要包括以下步骤：（1）数据采集：采集布匹的图像数据，作为算法的输入。

（2）算法设计：根据实际需求，设计布匹瑕疵检测算法，包括图像预处理、特征提取和匹配、瑕疵检测等环节。

（3）算法实现：利用编程语言，如 Python 等，实现布匹瑕疵检测算法。

（4）算法测试和优化：通过测试数据集，测试算法的性能，如准确率、检测速度等，并对算法进行优化。

布匹瑕疵检测算法广泛应用于纺织行业，如纺织品生产、加工、质量检测等环节。

【4.布匹瑕疵检测算法的发展前景和挑战】随着计算机技术和图像处理技术的发展，布匹瑕疵检测算法有着广阔的发展前景。

摘要纺织品生产中，质量控制是非常重要的，布匹疵点的检测是其中重要的一部分。

目前疵点检测仍由人工目视完成，检测效果不稳定，检测结果受到检测人员的训练和熟练程度影响。

因此纺织工业开始转向使用自动布匹检测。

自上世纪90年代以来，自动布匹检测一直是纺织工业自动化研究的热点。

本文提出了一种基于机器视觉的布匹疵点自动检测系统的设计方案，其中包括系统软、硬件总体设计，图像采集模块的设计，疵点检测算法和疵点分类算法的研究和设计等。

布匹图像采集、疵点检测算法是系统设计的重点。

首先，在简要介绍了采集图像卡原理的基础上，本文给出了图像采集软件的设计方案。

软件分为三个层次，包括图像卡驱动程序，图像卡接口函数库，系统图像采集模块。

这种设计方式有利于软件的维护。

接着，本文讨论了疵点检测的算法研究和设计。

疵点检测目的在于提取疵点的信息。

本文把疵点检测的任务进行了分解，分为疵点检测、疵点分类和疵点分割三个层次。

同时，通过对疵点检测的深入分析以及对前人的研究成果的总结，本文分别提出了基于小波分析的疵点检测算法和基于BP神经网络的疵点分类算法。

疵点检测算法，通过构造和优化选择小波的方法，来提高算法的检测效果和自适应能力；疵点分类算法着重考虑布匹疵点特征的选取和BP网络学习算法的优化。

本文讨论的布匹疵点自动检测系统目前仍在研究和设计中，虽然已经取得了一定的成果，但还有许多地方需要进一步的改善，才能满足实际布匹检测的需要。

在本文的最后，给出了一些系统改进的想法。

关键词：布匹检测；机器视觉；图像采集；驱动程序；疵点检测；小波分析；疵点分类；BP神经网络AbstractIn the process of textile production, quality control is very important. Detection of fabric defects is an important part of this. Presently, much of the fabric inspection is performed manually by human inspectors. Many defects are missed, and the inspection is inconsistent, with its outcome depending on the training and the skill level of the personnel.Since 1990's, automation of fabric inspection has been a topic of considerable research in automation of textile industry. In this paper, a project of design of automatic fabric inspection system is bringing forward. It includes the system hardware structure design, software structure design, image capturing module design, fabric defects detection algorithm and defects classification algorithm design and research. Fabric image capturing and fabric defects inspection algorithm are the key points of system design.First, after briefly introducing the principle of the image capturing card, we give the software design of fabric image capturing. The software is divided into three level parts. It includes Windows driver of image capturing card, the API(Application Programming Interface)of the card, fabric image capturing .This software architecture avail to software maintenance.Second, we discuss the research and design of algorithms of automatic inspection of fabric defects. The arm of fabric inspection is finding the information of fabric defects. We divide the task of fabric inspection into three parts: defects detection, defects classification, defects segmentation. Base on the deeply analysis fabric inspection and summarizing the research before, we propose a fabric detection algorithm using wavelet analysis, and an fabric classification algorithm using BP Neural Network. Fabric detection algorithm creates and optimizes to select the wavelet in order to improve it's detection effect and capability of self-adaptation. Fabric classification algorithm considers the fabric feature parameters selection and optimization of training algorithm of BP neural network.The fabric defect automatic inspection system in the paper is still in research and design. Though some achievement have been got, the system has many parts should improve in order to satisfy the need of the fabric industry. In the end of the paper, we givesome idea to improve the system.Key words: Fabric Inspection; Machine Vision; Image Capturing; Device Driver;Fabric Defect Detection; Wavelet Analysis; Fabric Defect Classification;BP Neural Network独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

基于机器视觉的自动验布系统研究与开发在纺织行业,布匹的质量检测至关重要。

布匹质量检测主要体现在疵点检测。

我国纺织行业体量虽大,但是自动化程度仍然不高。

当前布匹疵点检测主要以人工为主,效率低且对工人身心健康不利。

因此使用自动布匹检测系统是纺织厂提高生产效率,节省人力成本,成为产业转型升级的必经之路。

当今,布匹疵点的自动检测一直是国内外研究者关注的热点问题。

本文提出了一种基于机器视觉的自动验布系统,采用工控机+PLC的总体设
计方案。

同时该系统按功能又可分为主控系统、视觉检测系统、传动系统和自动标记系统四个子系统。

在文章结构上,依次介绍了系统整体方案设计开发,视觉检测系统的设计开发,疵点检测算法和疵点分类算法的研究和开发等。

本文首先介绍了系统整体设计方案以及其中的视觉检测子系统设计方案。

其中,系统整体设计方案给出了自动验布系统的整体框架和工作流程。

而视觉检测子系统则详细介绍了视觉部分的软、硬件结构。

然后,本文重点研究了布匹疵点的检测算法和分类算法。

提出了基于Gabor 小波的疵点检测算法和基于卷积神经网络的疵点分类算法。

其中,疵点检测算法,通过Gabor小波自适应地检测布匹存在的各类疵点,在满足其准确性和通用性的前提下,提高算法的实时性;而疵点分类算法则采用更高级的卷积神经网络对各种类型的疵点进行自主学习,规避了人工干扰的影响,同时具备良好的特征学习能力和更强的鲁棒性。

最后,对全文工作进行了总结,同时提出当前存在的问题以及以后的工作方向。

本文所述的自动验布系统目前仍在研究和开发中,虽然已经取得了一定的成果,但还有许多地方需要完善,才能满足实际布匹检测的需要。

织物表面疵点自动检测方法研究织物作为我们日常生活中不可或缺的一部分，其品质的好坏直接影响到我们的穿着舒适度和外观。

然而在织物制造过程中，由于各种原因可能会出现一些疵点，如结疵、破洞、污渍等，如果这些疵点没有及时检测和修复，将直接影响到织物的质量。

开发一种快速、高效、准确的织物表面疵点自动检测方法至关重要。

近年来，随着计算机视觉与图像处理技术的发展，织物表面疵点自动检测方法也得到了很大的提升。

传统的疵点检测方法主要依赖于人工目视检测，其效率低、准确度差且易受到操作人员主观意识的影响。

通过利用计算机视觉技术来实现织物表面疵点自动检测成为了当前研究的热点之一。

一种常用的织物表面疵点自动检测方法是基于图像处理和机器学习的技术。

通过摄像设备对织物表面进行拍摄，获取高清晰度的图像数据。

然后，利用图像处理技术对图像进行预处理，如去噪、平滑、增强对比度等，以便更好地提取疵点信息。

接下来，利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对预处理后的图像进行特征提取和分类，从而实现对织物表面疵点的自动检测和识别。

这种方法无需人工干预，可以大大提高检测效率和精度。

当前织物表面疵点自动检测方法还存在一些问题和挑战。

织物表面疵点种类繁多、形态复杂，不同种类的织物表面疵点对图像处理和机器学习算法的要求也不同。

由于织物表面疵点受到光照、角度等因素的影响，样本图像的变化也很大，这对算法的鲁棒性提出了更高的要求。

针对以上问题，研究人员提出了一些新的解决方案。

一种是利用深度学习技术，针对不同种类的织物表面疵点进行更精细化的特征提取和分类，提高检测的准确度和鲁棒性。

另一种是结合多种图像处理技术，如纹理分析、形状识别、颜色分割等，以综合性的方式对织物表面疵点进行检测和识别。

还有一种是利用新型的传感器技术，如多光谱成像、红外成像等，获取织物表面的多维信息，从而更全面地进行疵点检测。

在未来，随着计算机视觉与图像处理技术的不断进步和完善，织物表面疵点自动检测方法将会迎来更大的发展空间。

基于机器视觉的布匹疵点检测系统为了提高布匹疵点检测的精度与速度，提出了一种基于机器视觉的布匹疵点检测系统用于取代人工检测。

论述了系统的整体结构，包括成像设备、光源选择以及图像采集与处理方式等，并提出了一种基于类别共生矩阵与支持向量机的布匹疵点检测算法。

检测算法将疵点检测看作一个两类分类问题，采用从灰度共生矩阵中提取的特征来描述纹理特性，并采用支持向量机来对特征向量进行分类完成疵点的检测。

最后通过大量的布匹疵点实例对算法的可靠性进行验证，并对检测算法在不同参数下的检测精度与实时性进行了讨论。

引言布匹的疵点检测是纺织工业中一项十分重要的环节。

传统的布匹疵点检测通常是由人工完成，其劳动强度大，且缺乏一致性与稳定性，存在检测速率低、漏检与误检率高、检测精度低等问题。

调查表明，即使是熟练工人，其检测精度也只有70%左右，其检测速率只有15 ～20 m/min．随着计算机图像处理技术的不断发展，基于机器视觉的检测方法被越来越多的用于布匹疵点检测中。

该研究采用图像处理与模式识别方法来完成布匹疵点的自动检测任务，设计了布匹疵点检测系统的结构，并提出了一种以灰度共生矩阵为纹理特征，以支持向量机为机器学习方法的布匹疵点检测算法。

1.布匹疵点自动检测系统结构如图1 所示，布匹疵点检测系统主要由光源、CCD线阵相机、图像采集处理卡、PC主机与编码器构成。

CCD线阵相机选用DALSA的SP-14相机，分辨率为2048像素，其每次扫描一行图像，用其对在传送带上沿垂直方向运动的布匹进行成像从而形成一幅二维图像。

光源选用稳压直流光源以克服相机高频扫描时的频闪问题，并采用透射的方式进行照明，该方式可同时突显出布匹正反两面的纹理信息。

相机输出的图像数据通过Camera Link接口发送到图像采集处理卡中，图像采集处理卡将这些图像数据进行存储及处理，判别其中是否含有疵点，其内部数据缓存与处理方式在先前的工作中有详细描述。

然后将检测的结果与原始图像数据通过千兆以太网发送到PC主机上进行显示。

《基于机器视觉的布匹疵点检测在服装产线中的应用》一、引言随着科技的发展，自动化和智能化技术逐渐渗透到各个行业，尤其是在纺织服装行业。

布匹疵点检测作为服装生产过程中的重要环节，对于提高产品质量、减少生产成本和提升企业竞争力具有重要意义。

近年来，基于机器视觉的布匹疵点检测技术在服装产线中得到了广泛应用。

本文将详细探讨这一技术的应用、原理、优势以及未来发展趋势。

二、机器视觉在布匹疵点检测中的应用原理机器视觉是一种通过模拟人眼和大脑的识别功能，利用计算机图像处理技术对图像进行识别、分析和理解的技术。

在布匹疵点检测中，机器视觉通过高分辨率摄像头捕捉布匹图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和识别，从而检测出布匹上的疵点。

具体而言，机器视觉系统首先对捕捉到的图像进行预处理，包括去噪、增强和二值化等操作，以便更好地提取图像特征。

然后，通过设定一定的算法和阈值，系统可以自动识别出布匹上的疵点，如色差、污渍、破洞等。

最后，系统将检测结果输出，供生产线上的人员和设备参考。

三、机器视觉在布匹疵点检测中的优势相比传统的人工检测方法，基于机器视觉的布匹疵点检测具有以下优势：1. 检测速度快：机器视觉系统可以在短时间内处理大量图像数据，大大提高了检测速度。

2. 准确性高：机器视觉系统通过算法和阈值的设定，可以准确识别出布匹上的疵点，减少了人为因素导致的误检和漏检。

3. 成本低：长期来看，使用机器视觉系统可以降低人工成本，提高生产效率。

4. 适应性强：机器视觉系统可以适应不同种类、不同规格的布匹检测，具有较好的灵活性和通用性。

四、机器视觉在服装产线中的应用实践在实际的服装产线中，机器视觉已被广泛应用于布匹疵点检测。

例如，某服装企业引入了机器视觉系统，对进厂的布匹进行实时检测。

系统通过高分辨率摄像头捕捉布匹图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和识别，一旦发现疵点，系统会立即发出警报并记录相关信息。

这样，生产人员可以及时处理问题，避免了疵点布匹进入后续工序造成的浪费。

布匹疵点检测传动系统的设计与控制发表时间：2019-11-15T16:04:50.453Z 来源：《基层建设》2019年第23期作者：付国定1 张红玲1 武超云1 刘红2[导读] 摘要：论文研究了布匹疵点检测系统整体方案中涉及的传动系统设计与控制，包括布匹传动系统收放卷辊的恒张力、恒线速的实现以及对它们的加减速、匀速分析、控制功能及软件系统设计。

1.河南工程学院电气信息工程学院河南郑州 450007；2.河南工程学院服装学院河南郑州 450007摘要：论文研究了布匹疵点检测系统整体方案中涉及的传动系统设计与控制，包括布匹传动系统收放卷辊的恒张力、恒线速的实现以及对它们的加减速、匀速分析、控制功能及软件系统设计。

关键词：织物疵点检测；传动系统；收放卷装置1 引言织物疵点的检测系统一般包括硬件环节和软件环节，硬件部分传动系统设计决定布匹的传输状态、决定图片采集和存储速度的状态，决定整个系统执行的稳定性和准确性，决定自动打标的速度和准确度，因此合理的传动系统设计是布匹疵点检测的关键环节之一。

2 布匹传动系统的收卷装置的控制织物疵点检测的布匹传动系统从运行到停止的过程中，应实现恒张力。

不论是匀速、减速、加速还是卷径变化，织物所受到的张力应是恒定的。

从最大卷径放卷到最小卷径的过程中，在无人为的干预速度的情形下，应实现恒线速。

论文的布匹传动系统的驱动元件采用变频器，逻辑控制器采用PLC，不需要用检测器件对运行速度和运行张力进行检测，通过自学习系统获得所有参数。

选用以变频器控制收放卷的控制方式，收卷辊选用矢量力矩的控制方式，放卷辊可以根据不同的卷径输出不同的力矩，实现张力恒定[1]。

2.1匀速运行的恒张力实现恒张力主要是通过电机的转矩输出随着卷径变化而实现，将系统分为加速度运行和匀速运行两个状态来分析。

放卷辊的放卷模型如图1所示。

图1 放卷辊放卷模型收放卷示意图如图2所示。

图2 收放卷示意图卷径保持不变的前提下当系统匀速运行时，只要给定稳定力矩实际张力就稳定。

织物表面疵点自动检测方法研究织物是我们日常生活中常见的一种材料，它被广泛应用于服装、家居用品、车辆内饰等领域。

在织物生产过程中，常常会出现疵点，如结疵、污点、断经、断纬等问题，这些疵点会影响织物的质量和美观度，甚至影响产品的销售。

研究织物表面疵点的自动检测方法对于提高织物生产质量和效率具有重要意义。

本文将探讨织物表面疵点自动检测方法的研究现状和发展趋势。

一、织物表面疵点的特点和影响织物表面疵点主要包括结疵、污点、断经、断纬等问题。

这些疵点会影响织物的外观和质量，降低产品的使用价值。

特别是在服装等领域，疵点对产品的影响更加显著。

及时准确地检测和处理织物表面疵点是非常重要的。

二、织物表面疵点检测的传统方法传统的织物表面疵点检测方法主要依靠人工目视检查和手工智能检测。

人工目视检查虽然可以发现一些明显的疵点，但是由于人的主观判断和疲劳度，往往容易漏检或误判。

而手工智能检测则是依靠专人操作检测设备进行检测，虽然准确度较高，但是成本较高且效率低下。

随着计算机视觉、图像处理和人工智能技术的发展，织物表面疵点自动检测方法也得到了迅速发展。

目前，主要的研究方向包括图像采集、特征提取和疵点识别。

1. 图像采集图像采集是织物表面疵点自动检测的第一步，其主要目的是获取织物表面的图像数据。

近年来，随着成像技术的不断进步，高分辨率、高速度的相机和传感器得到了广泛应用，可以实现对织物表面的高质量图像采集。

2. 特征提取特征提取是织物表面疵点自动检测的关键步骤，其主要目的是从图像数据中提取能够表征疵点的特征。

常用的特征提取方法包括纹理特征、色彩特征、形状特征等。

通过有效的特征提取方法，可以有效地区分疵点和正常区域。

3. 疵点识别疵点识别是织物表面疵点自动检测的最终目标，其主要目的是利用图像处理和机器学习技术识别出织物表面的疵点。

目前，常用的疵点识别方法包括基于规则的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法。

这些方法可以有效地识别出织物表面的疵点，并实现自动化检测。