机器视觉布匹检测

　　　　　　　　视觉布匹检测

现代布匹生产流水线上，需要判别出布匹的颜色是否合格、布匹上是否有杂质及杂质的数量。由于生产线运行速度较快，要求杂质分辨直径较小，用人工难以做到实时检测，事后抽样检测效率低下，且抽检后的产品仍然有存在瑕疵的可能。

一般布匹检测先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准，然后拍摄被检测的图像，对图像进行颜色辨识,面积、长度测量，图像增强，边缘锐化，降噪等处理，再将两者进行对比，判断布匹质量的好坏。

但是在布匹质量检测中要复杂一些，由于图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致，杂质的形状难以事先确定。

而且布匹快速运动会对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声，在流水线上，对布匹进行检测，还有有实时性的要求。所以对布匹的特征提取辨识，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。

利用机器视觉技术，识别并量化图像的关键特性，智能的识别出流水线上布匹的所有杂质以及它们的数量、大小。在图像显示区，实时显示由相机采集的图像，系统根据当前的图像内容实时的识别布匹图像信息。

在界面显示区，把图像的内容，各种杂质的数量实时显示到界面上，以便于操作人员了解系统状态。对于结果的处理和控制，存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。根据识别的结果，进行信息管理，以后可以随时对信息进行检索查询，获知近期内布匹的质量情况。