【摘 要】
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纺织横机插片作为众多类型织针运作的针床,是纺织横机上的重要配件之一,其品质决定所生产针织品的质量情况。目前,大多数纺织企业仍然以人工抽样检测的方式保证插片质量,工作量繁重复杂且无法按照图纸进行全尺寸检测,无法满足需求量日益增大、质量要求高的实际生产要求。在工业智能化、智慧工厂加速发展的背景下,本文引入机器视觉技术,开展纺织横机插片表面质量智能检测方法与应用研究。主要内容如下:（1）针对插片尺寸由人
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纺织横机插片作为众多类型织针运作的针床,是纺织横机上的重要配件之一,其品质决定所生产针织品的质量情况。目前,大多数纺织企业仍然以人工抽样检测的方式保证插片质量,工作量繁重复杂且无法按照图纸进行全尺寸检测,无法满足需求量日益增大、质量要求高的实际生产要求。在工业智能化、智慧工厂加速发展的背景下,本文引入机器视觉技术,开展纺织横机插片表面质量智能检测方法与应用研究。主要内容如下:（1）针对插片尺寸由人工检测导致测量精度低的问题,提出了基于边缘强化的插片尺寸测量算法。首先,对插片预处理去除图像随机噪声,结合自适应阈值算法对测量区域进行图像分割;然后,基于四方向Canny边缘检测方法强化插片尺寸测量点的提取,接着使用尺寸测量算法检测插片尺寸参数。通过实验分析,该算法对两种尺寸的测量精度分别达到了0.022mm与0.023mm,与传统尺寸测量方法相比检测准确且快速。（2）针对检测对象特征特殊且样本数量少的问题,提出了基于Res Net34深度特征的缺陷检测算法。首先,由Res Net34网络实现图像缺陷深度特征的提取;其次,基于深度特征构造多级SVM分类模型;最后在NEU-DE测试集上进行验证。结果表明,本文算法对缺陷的识别准确率达到了97.67%,满足实际应用需求。（3）针对纺织机械制造商的实际检测需求,设计了纺织横机插片表面质量智能检测设备与系统。主要包括系统方案设计、软硬件开发以及测试验证,实现了插片自动化智能检测。测试结果表明,系统准确率达到了99.23%,系统的误检率0.77%,单片检测时间小于5s,对比人工抽样检测方式,系统在实时性与准确性方面均得到了大幅提升,满足了实际生产的指标要求。
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