[发明专利]基于计算机视觉的梳棉机棉网质量在线检测装置与方法

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的梳棉机棉网质量在线检测装置，其特征在于：包括逐行线扫描的摄像装置，摄像装置设于棉网输出装置(A)的出口上方，在摄像装置旁设有光源，光源与摄像装置成一定角度，逐行线扫描的摄像装置连接棉网质量检测结果装置(C)。

2.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉的梳棉机棉网质量在线检测装置，其特征在于：所述光源与摄像装置所成的角度为50-70度。

3.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉的梳棉机棉网质量在线检测装置，其特征在于：所述摄像装置包括线阵扫描摄像头(5)，线阵扫描摄像头(5)设于所述棉网输出装置(A)的出口正上方，线阵扫描摄像头(5)通过数据连接线(12)连接数字图像采集卡(13)。

4.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉的梳棉机棉网质量在线检测装置，其特征在于：所述光源为条形LED光源(6)。

5.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉的梳棉机棉网质量在线检测装置，其特征在于：所述棉网输出装置(A)包括剥棉罗拉(2)，剥棉罗拉(2)分别与道夫(1)及上轧辊(3)相啮合，在上轧辊(3)的下方设有下轧辊(4)，在上轧辊(3)及下轧辊(4)的前方设有一对辅助压辊(8)，辅助压辊(8)前方设有上下压辊(10)，喇叭口(9)置于上下压辊(10)的前端，梳棉棉网(7)从上下压辊(10)出来后通过圈条器(11)进入条桶(12)。

6.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉的梳棉机棉网质量在线检测装置，其特征在于，所述棉网质量检测结果装置(C)包括计算机主机(15)，计算机主机(15)分别连接所述的逐行线扫描的摄像装置及液晶显示器(16)。

7.一种采用如权利要求1至6中任一项所述的一种基于计算机视觉的梳棉机棉网质量在线检测装置的检测方法，其特征在于，步骤为：

步骤1、棉网输出装置(A)使棉网(7)以一定速度随剥棉罗拉(2)输出；

步骤2、根据棉网(7)幅宽和输出速度，调整线阵扫描摄像头(5)焦距和光圈大小，设定扫描频率和曝光时间，并调节条形LED光源(6)的亮度，以便获取清晰的棉网图像；

步骤3、对获取的棉网图像进行系列预处理以便有利于对图像特征的提取；

步骤4、对经预处理后棉网图像中棉结、杂质进行特征参数提取，通过程序识别棉网中的棉结、杂质；

步骤5、建立棉网图像与棉网均匀度的关系模型，以及棉网图像与棉网重量的关系模型，通过程序计算棉网均匀度及棉网重量不匀；

步骤6、对于已识别的棉结、杂质，计算得到的棉网均匀度和棉网重量不匀，由棉网质量检测结果装置(C)的计算机主机(15)统计结果，液晶显示器(16)显示检测结果。

8.如权利要求7所述的一种检测方法，其特征在于，步骤2中所述扫描频率、曝光时间与棉网(7)幅宽和输出速度之间关系为：其中，W表示棉网7幅宽；V表示棉网输出速度；X表示线阵扫描摄像头(5)的线阵CCD的分辨率宽度；F为需要设定的扫描频率；s为曝光时间。

9.如权利要求7所述的一种检测方法，其特征在于，步骤3所述的系列预处理步骤依次为背景不匀调整、图像增强及图像滤波。

10.如权利要求7所述的一种检测方法，其特征在于，所述步骤4为：首先用图像分割方法计算分割阈值T，把棉网图像中疑似棉结、杂质的像素点从图像中分离出来，然后选取一定范围的面积阈值S对分割后的疑似棉结、杂质进行判断，以此确定棉结、杂质，最后根据棉结、杂质的位置进行标记。

11.如权利要求7所述的一种检测方法，其特征在于，步骤5中所述建立棉网图像与棉网均匀度的关系模型及所述建立棉网图像与棉网重量的关系模型的步骤为：

步骤5.1、设共有L幅棉网图像待处理，则建立棉网图像序列I_l，l＝1，2，3...L，每幅棉网图像的分辨率为H×V，H为横向分辨率，V为纵向分辨率，将每幅棉网图像按一定的大小分割成N×M个子图像，N为横向分割数，M为纵向分割数，每张子图像的分辨率为A×B，A为横向分辨率，B为纵向分辨率；

步骤5.2、棉网均匀度CV_T(％)，其中，其中，在上述关系式中，为图像序列I_l中L幅图像的总平均灰度值；为图像序列I_l中序号为l的图像的每个子图像的平均灰度值，n＝1，2，3...N，m＝1，2，3...M，当A＝H时，CV_T(％)值即为纵向不匀，当B＝V时，CV_T(％)值即为横向不匀；

设有N个棉网图像序列I_l，则棉网重量不匀CV_w(％)，其中，其中，在上述关系式中，为N个棉网图像序列Il的总平均灰度值，为第n个图像序列Il的平均灰度值，n＝1，2，3...N。