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五金电子行业视觉检测解决方案

产品系列:五金电子行业视觉检测解决方案

产品简介::

 

  :机械视觉能助助处置较繁琐管事,杀青主动化流程,撙节人力物力。纱线管的颜色识别和纱线量的众少确定是流水线上主要的题目,对纺纱管的图像实行颜色识别和纱线量众少的咨议是本文的要点。采用MATLAB器械实行盘算机算法安排,分为两个紧要个人:第一个人为纱线管颜色识别,席卷锻炼集的搜求:将所网罗的图片分成血色、黄色、玄色和蓝色四类;求解每一类图片的颜色特色;输入一张纱线管图片,通过svm算法来占定纱线管颜色。第二个人是占定纱线管的纱线量,简直做法是将图像前辈行图像预措置管事;对纱线管别离实行滤波、阈值豆割、灰度投影,

  作家卢萌萌1 安俊峰2 孙丽萍1 崔英英1 1.山东劳动职业身手学院(山东 济南 250000)2.济南轨道交通集团有限公司(山东 济南 250000)

  卢萌萌(1989-),女,硕士,咨议对象:电力电子与电力传动、形式识别及图像措置。

  摘要:机械视觉能助助处置较繁琐管事,杀青主动化流程,撙节人力物力。纱线管的颜色识别和纱线量的众少确定是流水线上主要的题目,对纺纱管的图像实行颜色识别和纱线量众少的咨议是本文的要点。采用MATLAB器械实行盘算机算法安排,分为两个紧要个人:第一个人为纱线管颜色识别,席卷锻炼集的搜求:将所网罗的图片分成血色、黄色、玄色和蓝色四类;求解每一类图片的颜色特色;输入一张纱线管图片,通过svm算法来占定纱线管颜色。第二个人是占定纱线管的纱线量,简直做法是将图像前辈行图像预措置管事;对纱线管别离实行滤波、阈值豆割灰度投影,对灰度投影的弧线实行光滑措置,如此就可能取得纱线管的纱线处所,进而通过比例盘算取得纱线量。咨议的算法可能操纵到纺纱临蓐中,提升主动化水准。

  纺织行业是轻工业的规模,近些年来使用盘算机身手实行数字化纺织的咨议成为一种主流,对纺织业的生长起到了伟大的影响,推进了经济的生长。工业水准的珍惜既是机会,又是挑拨,通过使用盘算机身手、物联网身手、大数据、人工智能等身手实行纺织行业的更新和咨议必将获得宏大的打破。

  纺织临蓐装置的数字化、收集化和主动化是势必趋向,机械视觉、前辈创筑身手、大数据身手、智能和图像措置身手时时被使用于纺织临蓐的各个合键中并形成宏大的价钱。个中纱线管是本文咨议的要点,图1为纱线管的图像。

  高质地纺织产物的出生离不开纱线咨议,织物布局参数领悟特别主要,杀青纺纱管的主动识别和纱线量众少的识别,知足纺织行业高效能的身手央浼。纺纱主动化仍旧精密贯串盘算机视觉和盘算机身手成为一种主流身手。假如借助盘算机来杀青纺纱主动化,将纱线管的颜色和纱线量实行领悟,运用摄像头张望识别,并正在展现纱线量过低或者纱线管颜色纰谬的工夫实行警报,如此就低落了人力的参加,提升了主动化水准,关于往后批量临蓐纺织品有着宏大道理[1-5]。

  图2是纺纱识别体例的示图谋。通过图2总体构架可能看出,实行颜色分类和纺纱量众少确切定是最紧要的个人。

  颜色确切定。纱线管的颜色较众,大概有赤橙黄绿青蓝紫七种颜色,本文紧要咨议四种,血色、黄色、玄色和蓝色。用这四种来做咨议解释。

  (1)每一种颜色的纱线管数目要众,有肯定的楷模性和代外性,便于后面措置算法。

  (2)采用的纱线管上都含有纱线,寻常纱线管的两头是漏出的,正在两头可能看出颜色,以是采选纱线管锻炼样本工夫尽大概采选也许明白区分出纱线)每一种纱线管图像搜罗时,摄像头的拍摄处所、角度、方位和光照强度依旧同等。太阳城亚洲使得后期分类准确率提升。

  该个人紧要是定位到纱线量最佳视角,找到拍摄的好角度。碰到拍摄的图像对纱线管定位隐隐,纱线特色不直观的景况下,火速、正确地寻找定位主意尤为主要。起首纱线是存正在的,不大概是简单点。把总共纱线的处所统计出来,实行大规模检测。总有几个角度适合,别离存储采选图像后果最好的实行图像措置。将拍摄的初始图像输进盘算机,然后措置该图像,将所需个人孤独豆割措置,然后贯串数字图像措置身手,比较领悟假如纱线量含量过低,就实行预警。

  运用图像豆割的操作伎俩,杀青将纱线管和其纱线个人豆割成独立个人。紧要的算法有

  法,气泡法等,贯串本文实践,采选最为直接的灰度投影法,原由是纱线管中纱线的含量个人图像对比了得以及自身体积较小,灰度投影法的后果较好,差错小。(3)主意纱线个人含量的识别

  颠末对纱线图像的预措置以及灰度投影法的豆割措置,来杀青了得纱线的特色,常用要领有统计法、模子法、几何法等。这个个人为了取得纱线特色尤为主要。通过算法安排,运用比例法将拍摄图像的尺寸实行统计,便于对比。

  锁定纱线管图。起首确定纱线管的图,找到相宜的图形,尽量让纱线管的两头闪现纱线管的颜色。

  锻炼集的搜求。找到四类颜色:血色、玄色、蓝色和黄色。每一个库内部包罗20张图片,一共80张图片,构成锻炼集。

  锻炼集特色提取和SVM锻炼。对每一类颜色的每一张图片取1个10*10的正方形规模巨细的图片样本。

  如图4,起首确定原始图像的巨细,然后找到原始图像的对称轴,对称轴的上下5个像素共10个像素举动样本的长,右侧边沿的后50到后40个像素举动样本的宽,那么就构成了样本的10x10矩阵巨细的新图像。总共80个样本都遵守这个要领实行实习和措置。80个新样本构成荟萃B。

  关于新样本荟萃B采纳提取特色,每一个10x10的矩阵图举动一个RGB图像,别离提取r、g、太阳城亚洲b分量的均值,方差、尺度差、最大值、最小值和中值特色,每个样本有共计18个特色;80个新样本构成一个80*18的特色矩阵,关于特色矩阵实行SVM锻炼,存储收集。

  求解特色的要领是:起首提取r分量,是一个10*10的矩阵,转换成一个1*100的向量,再求解它的6个特色;然后对g,b分量采纳相仿的步调,取得共计18个特色。

  个中均值、方差、尺度差的公式如式(1)~式(3),个中,a是1*100的向量。

  自带的函数盘算较为便利。SVM是一个楷模的分类算法,可能杀青众分类的流程,这里采用台湾大学林教养编写的libsvm器械箱实行分类咨议,装配好器械箱后,筑设肯定的情况,然后采选相宜的参数c、g的数值,实行锻炼集的分类,将SVM收集存储供后期的测试利用。

  输入测试图像而且实行SVM识别,关于待检测图像,起首获取样本图像,然后提取样本图像的特色,进而实行SVM识别操作,取得相干的种别标签,也便是决断测试图像属于什么颜色

  本文个人采用图像措置身手实行措置,紧要涵盖根基操作等根基实质,杀青完了果纱线)锁定纱线管图,起首确定纱线管的图,找到相宜的图形,尽量让纱线)输入原图之后,对图片实行灰度变换,实行灰度变换的代码指令为rgb2gray,灰度变换往后的图片如图7所示。

  本文浅说了纺纱工业的形状,紧要先容了颜色分类和纱线量众少的算法安排,纺纱管图像输入往后可能占定出纱管的颜色以及纱线量,遵照体例的算法结果具有可行性和有用性。

  杀青纺纱主动化的咨议离不开机械视觉,将来将是人工智能的期间,正在往后的咨议流程中,着重提升几个方面:(1)体例也许知足更丰富图片的识别,使得识此外结果尤其正确;(2)争取利用较众样本的数据库,有用的处置大宗图像措置题目,安排出一个软件系统;(3)提升图像识此外速率,鲁棒性;(4)采用C讲话嵌入到linux体例,贯串硬件开发。杀青软硬件贯串的高级体例。

  [5]成芳,应义斌.机械视觉身手正在农作物种子质地检测中的使用咨议生长[J]农业工程学报2011,17(6):175-179

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