計算機視覺技術及LabVIEW在織物疵點檢測中的應用

1、東華大學碩士學位論文計算機視覺技術及LabVIEW在織物疵點檢測中的應用姓名：蔡亞申請學位級別：碩士專業(yè)：機械設計及理論指導教師：顧洪波20071201計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用摘要在紡織品生產(chǎn)中，織物疵點檢測是質(zhì)量控制的一個重要環(huán)節(jié)。迄今為止，傳統(tǒng)的疵點檢測都是由人工來完成的，由于人工檢測是一種單調(diào)、乏味且繁重的勞動，工作人員的檢測能力還受到工作環(huán)境、自身生理和心理等因素的影響，故人工檢測結果受到工作人員主觀的影響較大，且人工檢測的速度比較慢。隨著計算機和圖像處理技術的發(fā)展，計算機視覺越來越多地被應用于工業(yè)生產(chǎn)，基于計算機視覺的織物疵點檢測已

2、成為人們關注的熱點。在本文中，首先分析了已有的織物疵點自動檢測研究成果。通過分析發(fā)現(xiàn)，這些研究雖然在疵點檢測的精度上能夠達到很高的要求，但在檢測速度和檢測環(huán)境適應性方面往往不是很理想。因此，本文從工廠實際應用的要求出發(fā)，確立了建立一個具有一定檢測精度且在檢測速度方面具有明顯優(yōu)勢的檢測系統(tǒng)的目標。然后，簡單介紹了本文疵點檢測系統(tǒng)的總體結構和系統(tǒng)中所用到的硬件的工作原理、參數(shù)等。在本檢測系統(tǒng)中，選用了線陣相機。這是由于與面陣相機相比，線陣相機具有光源容易控制、能夠連續(xù)掃描高速運動物體等優(yōu)點，能夠滿足本檢測系統(tǒng)的要求。接著介紹了本文基于平臺開發(fā)的硬件控制及疵點檢測軟件。是美國公司推出的一種基于語言的

3、虛擬儀器軟件開發(fā)工具，是目前國際上應用最廣泛的虛擬儀器開發(fā)環(huán)境之一，主要應用于儀器控制、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)顯示等領域。采用強大的圖形化語言編程，面向測試工程師而非專業(yè)程序員，編程方便，人機交互界面直觀、友好。碩士學位論文摘要在本文的后半部分，介紹了采用曲線擬合的方法對采集到的每一行織物圖像進行處理。對存在疵點的每一行織物圖像，利用該方法突出其中的疵點特征。通過在不同拍攝條件下對具有不同疵點的織物進行實驗，發(fā)現(xiàn)該方法具有較好的檢測效果，并且在計算速度上與以往的研究相比有明顯的提高。接下來，對經(jīng)過處理的每一行織物圖像利用統(tǒng)計閾值法進行二值化。然后，提取織物中疵點的特征信息，包括疵點在掃描方向

4、上的位置、在寬度方向上位置、長度、寬度以及長寬比等。文中對整個特征提取過程進行了詳細的介紹。關鍵詞：織物疵點檢測，計算機視覺，線陣，曲線擬合計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用，碩士學位論文，（），：，東華大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：我恪守學術道德，崇尚嚴謹學風。所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已明確注明和引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品及成果的內(nèi)容。論文為本人親自撰寫，我對所寫的內(nèi)容負責，并完全意識到本聲明的法律結果由本人承擔。學位論文作者簽名：承藝日期：刎黟年弓月東華大學學位論文版權使用授權書學位論文作

5、者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱或借閱。本人授權東華大學可以將本學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。保密口，在年解密后適用本版權書。本學位論文屬于不保密學位論文作者簽名：孝琴：沸掃（指導教師簽名：刁乙，綏指導教師簽名：和厶日期例聊，。計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用前言第一章緒論眾所周知，織物疵點是影響織物品質(zhì)的主要因素。疵點檢測的目的就是在織造完成后，驗布過程中及時發(fā)現(xiàn)這些業(yè)已存在的疵點，通過修復和整理，盡可能降低由疵點導致的織物質(zhì)量

6、的下降，有時也同時完成疵點的分類，以評價織物質(zhì)量。國內(nèi)紡織工業(yè)在自動化技術應用上已經(jīng)取得很大的進展，各道工序的生產(chǎn)效率也得以大幅度地提高。然而，紡織品檢驗的效率并沒有同步提高。目前，這一工序主要還是依賴于人工操作。也就是檢驗人員在沒有眩光的背面窗旁或日光燈照明條件下按照自己的經(jīng)驗對織物評分，按評定標準對織物等級做出評定，并填寫各種織物疵點報表。這種方法顯然存在缺陷，如勞動強度大、效率低、漏檢率高、受檢驗人員主觀因素影響大，難以得到準確的檢驗結果等等。而且需要長時間專心工作，對工人身體健康很不利。因此，人工檢驗一般只能檢驗出的疵點】?？椢餀z驗已被證實是所有紡織生產(chǎn)過程中最難實現(xiàn)自動化的工序。為了

7、提高產(chǎn)品的質(zhì)量管理和控制水平，實現(xiàn)織物疵點的客觀評價，降低成本和減輕驗布人員的負擔，織物疵點的自動檢測和評分系統(tǒng)日益受到國內(nèi)外專家學者的關注。人們已花費了數(shù)十年的時間來提高計算機的性能和掃描技術來攻克這一難題，試圖找出一種快速、客觀又準確的自動檢驗方法來代替人工檢測。同時，織物疵點自動檢測是對織物質(zhì)量進行控制和實現(xiàn)織造及驗布工序自動化、無人化的關鍵環(huán)節(jié)。長期以來它一直是國內(nèi)外學者共同關注和熱心研究并得到許多國家官方機構資助的重要課題之一¨咱。隨著計算機數(shù)字圖像處理技術和神經(jīng)網(wǎng)絡技術的發(fā)展，使得基于圖像處理和微型汁算機平臺的織物疵點檢測成為可能，并逐漸形成織物疵點自動檢測的一個很重要的

8、方向，但是目前為止，盡管已經(jīng)出現(xiàn)碩士學位論文第一章緒論了大量有價值的文獻成果心。，科研水平也穩(wěn)步提高，但尚未形成統(tǒng)一、完善、完整的體系。新的方法不斷出現(xiàn)，但較為成熱的檢測系統(tǒng)甚少。國外一些公司也有在市場上推出了自己的自動驗布系統(tǒng)，但大都存在一些缺陷，如它們對織物品種適應性和對疵點種類的區(qū)分能力有限，實際應用中的局限性較大，成本高，動態(tài)響應慢等。在把自動化技術應用于紡織行業(yè)的生產(chǎn)檢測和管理已變得越來越重要的今天，還需要國內(nèi)外科技工作人員進一步探索和研究出更實用的疵點檢測系統(tǒng)。我國由于噴氣、劍桿等新型織機的廣泛使用，布機的速度不斷提高，織物總產(chǎn)量也越來越高，對產(chǎn)品質(zhì)量檔次的要求也不斷提高，研發(fā)適合

9、我國紡織業(yè)的疵點自動檢測系統(tǒng)也對提高紡織品的質(zhì)量，增強出口競爭力也都有重要的社會意義和經(jīng)濟意義。而且如果將疵點檢測和分類裝置用于織機，即在織機上對織物疵點進行在線檢測和分類，發(fā)現(xiàn)疵點并及時地發(fā)出信號，給操作人員提供疵點信息以幫助及時地處理故障，甚至自動的采取調(diào)整措施對疵點進行處理，可以最大限度地減少疵點對織物質(zhì)量造成的損害，并盡可能的保證高生產(chǎn)率，提高織造、檢測工序的自動化程度。國內(nèi)外織物疵點檢測的研究概況采用計算機進行織物疵點檢測的研究于世紀年代開始發(fā)展起來。如年瑞士公司推出的用神經(jīng)網(wǎng)絡識別技術開發(fā)的自動驗布系統(tǒng)；年在巴黎展覽會上推出的機型的自動驗布系統(tǒng)；年用灰度匹配法對織物疵點進行了識別工

10、作。世紀年代初一直到現(xiàn)在，圖像處理用于織物疵點撿測的研究形成了一個高潮。中國臺灣、韓國、日本、美國、以色列和瑞士等國家的學者發(fā)表了大量研究論文，借鑒了其他工業(yè)檢測系統(tǒng)的開發(fā)經(jīng)驗及數(shù)學和計算機等學科的最新研究成果，理論水平不斷提高。計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用按照圖像處理的方法，研究的途徑可分為兩種乜。，一是直接對圖像的灰度值在空間域進行計算，抽取特征值；另一種是把圖像轉(zhuǎn)換到頻域再進行分析。起初，大多是直接對圖像的灰度值在空間域計算，抽取特征值，如灰度共生矩陣、馬爾科夫隨機場等是紋理分析常用的方法，但存在著計算量大、處理速度慢等缺點。¨等從圖像灰度共生矩陣提取特征，通過貝葉斯

11、決策對疵點進行分類，采用圖像匹配的方法建立了織物疵點檢測專家系統(tǒng)。等采用高斯一馬爾科夫隨機場（）紋理模型對織物疵點的檢測進行了研究。首先對沒有任何疵點的織物圖像進行訓練，得到表示該種織物紋理的參數(shù)，作為檢測過程的參考指標。檢測時，對待檢測織物圖像分塊（如每塊×或×象素），每個圖像塊內(nèi)計算參數(shù)同參考指標的“距離，以確定圖像塊是否存在疵點。聃等探討了采用神經(jīng)網(wǎng)絡對平紋、斜紋和緞紋等不同種類織物上的疵點進行檢測分類。首先對獲取的織物圖像提取紋理特征包括加重（）、二階矩、熵、不一致性（）等，然后將特征值輸入三層的神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類，該方法檢測的疵點種類包括斷緯、緯向不勻、筘痕和雜質(zhì)四

12、類，其工作也僅限于實驗室階段。陽等在其對疵點檢測和分類的研究中，采用兩種方法對粗節(jié)和結頭疵點進行了分析。一種是采用計算灰度值的統(tǒng)計特性的方法，首先是采集不含疵點的織物圖像經(jīng)直方圖均衡化后，由自相關得到織物圖像的經(jīng)向和緯向周期性的重復長度，作為檢測窗口的高度和寬度。窗口大小確定后，對織物圖像劃分窗口，計算窗口內(nèi)部和窗口之間的灰度均值和標準方差，然后可得到該織物的閾值。檢測過程為采集圖像后經(jīng)直方圖均衡化，在窗口內(nèi)計算均值，并同閾值比較，最后計算超過閾值的窗口數(shù)目以決定是否包含疵點。第二種方法為采碩士學位論文第一章緒論用數(shù)學形態(tài)學圖像處理的方法，首先由已知的疵點圖像得到疵點部分的灰度閾值，由已知的無

13、疵點的織物圖像得到結構元素。檢測時，對由灰度閾值二值化后的圖像，再由結構元素進行腐蝕（）和膨脹（）后確定疵點的種類。臺灣逢甲大學的們等采用共生矩陣和神經(jīng)網(wǎng)絡對棉結、斷經(jīng)、斷緯和油污疵點進行了檢測。在訓練階段，該方法首先計算出采集圖像的共生矩陣，由共生矩陣可計算出角二階矩，從而判斷出織物的經(jīng)緯密度重復周期。根據(jù)這兩個周期值，可由共生矩陣計算出不同角度、不同距離的六個對比度，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練。這一過程費時較長，只能事先離線進行。檢測時，僅需由待檢測織物圖像的灰度共生矩陣計算六個對比度，輸入神經(jīng)網(wǎng)絡識別和分類即可。作者指出，對于×的數(shù)字圖像，計算六個特征值參數(shù)就需要約秒的時間，經(jīng)我們

14、實際計算，也認為該方法耗時較多，檢測速度必然較慢。此外，這類檢測方法中還有檢驗線形疵點、采用模糊規(guī)則、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡等方法卜。這些研究，由于軟硬件的局限，只能檢測人眼看起來比較明顯的疵點，檢測疵點的種類較少，精確度低，計算速度較慢，難以適應工業(yè)化需要。世紀年代中后期以來，由于小波分析等現(xiàn)代數(shù)學工具的出現(xiàn)，疵點檢測研究轉(zhuǎn)向以在頻域?qū)D像分析為主，有傅立葉分析法和小波分析法，同時，神經(jīng)網(wǎng)絡技術開始成為最主要的疵點分析技術而被廣泛采用。年等研究了應用神經(jīng)網(wǎng)絡檢測缺經(jīng)、缺緯、油污和破洞疵點，輸入神經(jīng)網(wǎng)絡的特征值是由織物圖像的傅立葉功率譜得到的九個參數(shù)，分類正確率為。年引采用交互傳播網(wǎng)絡（）代替神經(jīng)網(wǎng)絡，

15、速度據(jù)稱提高了倍，而且網(wǎng)絡不需訓練。年臺灣的¨等人采用光學傅立葉透鏡提取織物圖像功率譜，經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡對疵點進行檢測和分類。為節(jié)省計算時間，圖計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用像的二維快速傅立葉變換（）由經(jīng)向和緯向兩個一維的代替。由后的功率譜提取個特征參數(shù)，輸入神經(jīng)網(wǎng)絡訓練。實驗證明，對一幅×的圖像，檢測和分類時間為秒，而對檢測的類疵點中的類能夠正確識別。引等采用光學手段，對檢測織物疵點的光學成像技術進行了分析。經(jīng)激光光源照射的織物，由鏡頭轉(zhuǎn)換為功率譜后，再經(jīng)過一個成像鏡頭重建為織物圖像。若在傅立葉平面插入一個濾波器，就會得到濾波后的織物圖像。如濾波器僅通過沿橫向坐標軸的衍

16、射圖（即濾波器為一橫向狹縫），重構后的圖像就為經(jīng)紗圖像。同樣，當濾波器為一縱向狹縫或針孔時，則重構緯紗或非周期性疵點圖像。作者在實驗室中離線情況下驗證了這一方法，并指出這種方法可用于織機上的織物疵點在線實時檢測。等研究了傅立葉分析應用于織物疵點檢測。獲取的織物圖像，首先經(jīng)直方圖均衡化，目的是使圖像的亮度和對比度標準化。然后經(jīng)兩點計算出圖像的頻域功率譜，由其計算出七個參數(shù)，分別表示織物的不規(guī)則結構、緯紗結構和經(jīng)紗結構。雙經(jīng)（緯）、缺經(jīng)（緯）、破洞和密度波動等四類疵點，可由七個參數(shù)的變化檢測出來。等探討了基于分段布朗運動模型和傅立葉變換域的極大似然估計的紋理分割方法，檢測油污、水漬、破洞等較大疵點

17、，該方法對較小的疵點的檢測有待于進一步研究。采用傅立葉變換對織物疵點檢測的研究中還包括去除織物紋理，增強疵點等方法¨，一般也是處理較大的疵點。相對于傅立葉變換，小波變換能夠更加精確地分析圖像的局部和細節(jié)信息，所以，近期在對疵點自動檢測的研究中以小波變換為主。年心研究了自適應小波在紋理描述和疵點檢測中的應用。他應用小波濾波器系數(shù)和表征織物紋理的矩陣構成二次代價函數(shù)，再加上小波濾波器系數(shù)的正交約束條件，構成一個二次函數(shù)。采用拉格朗日乘子法，計算出使二次函數(shù)取得極小值時的小波濾波器碩士學位論文第一章緒論系數(shù)，以此代表該織物的紋理。把織物疵點圖像經(jīng)該濾波器濾波，二值化后在疵點的位置有明顯的峰

18、值。作者發(fā)現(xiàn)，當濾波器系數(shù)個數(shù)同紋理重復單元的象素個數(shù)相等時，疵點對自適應小波的反應最敏感，濾波器系數(shù)過多或過少都不利于疵點的檢測。該文獻中檢測的疵點僅包括缺緯、稀密路和松經(jīng)三種。年臺灣的心。等采用最優(yōu)小波包和人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術檢測種織物疵點?？椢飯D像被獲取后，作小波分解并計算分解后子圖像的香農(nóng)熵（），對熵值最小的子圖像繼續(xù)分解，共分解三層。選擇香農(nóng)熵值最小的六個子圖像，其位置和熵值作為個參數(shù)，再加上均值和標準差共個特征參數(shù)，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡訓練并檢測。檢測的四類疵點是缺經(jīng)、缺緯、油污和破洞，雖然正確率達到了，但疵點種類偏少。心等采用小波變換和共生矩陣檢測油污、破洞和線形疵點。從圖像的小波分解結果

19、，再計算共生矩陣的熵和對比度，根據(jù)圖像窗口的分割來檢測疵點。這種方法檢測疵點的種類較少，計算速度也不會很快。年李立輕、王文淑北引等人提出將濾波用于織物疵點自動檢測。年瑞士公司開發(fā)出一種新的，用于檢測并定量分析二維周期性圖案不規(guī)則性的，適合紡織品質(zhì)量檢驗特殊需要的圖像處理技術，可用于織機在線檢測。年徐曉峰心等研究了基于二維小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡的織物疵點檢測方法。綜上所述，目前這些新技術新方法在實際應用于紡織業(yè)織物疵點檢測中都不完善，還存在這樣那樣的缺陷。這些新技術新方法往往將研究的重點放在不斷提高識別疵點的精確度上，而忽略了織物疵點本身的特點、具體的檢測環(huán)境及速度要求?？椢锎命c區(qū)域與正常紋理區(qū)域往

20、往連續(xù)分布，兩個區(qū)域之間并不存在明顯的邊界。即使采用人工檢測的方法，也只是對疵點的尺寸做一個粗略的估計，不同的工人采計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用用人工檢測方法得出的結果通常也不同，因此一味追求檢測的高精度？、，“是不太現(xiàn)實且無多大實際意義的。而精度的提高往往又伴隨著檢測速度的下降，這也不利于將研究所得推廣到實際應用中。當然，隨著研究的不斷深入，數(shù)字圖像處理技術、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等技術的進一步發(fā)展和有效結合必將使疵點自動檢測系統(tǒng)得到更好的發(fā)展。國外已投入市場的織物疵點圖像處理與分析系統(tǒng)雖然在疵點自動檢測領域的研究工作已經(jīng)取得了一些成果，但真正推向市場的檢驗系統(tǒng)還較少。目前僅有以色列愛微絲（

21、）公司的驗布系統(tǒng)、比利時公司的驗布系統(tǒng)和瑞士公司的自動驗布系統(tǒng)。在上公司展出了它的驗布系統(tǒng)，該驗布系統(tǒng)用于檢測單色、簡單組織織物，在幅寬時能以的驗布速度檢測出小至的疵點心引。公司的自動驗布系統(tǒng)陘引，在寬度方向裝有只特制高分辨率線掃描攝像機，檢測織物幅寬范圍，速度可達。系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術，檢測時，首先是初始的學習階段，用時約分鐘，對織物的第一米記錄其正常外觀特征參數(shù)，然后進入檢測階段，尋找與正常外觀不同的局部異常，對其分析、標記并記錄。另外，檢測結果可輸入集成的質(zhì)量管理系統(tǒng)，對疵點分類，進一步對織物質(zhì)量評價。這些驗布系統(tǒng)均采用價格非常昂貴的硬件來實現(xiàn)，例如公司驗布系統(tǒng)的圖像分析工具采用了價格昂

22、貴的，內(nèi)存的中型計算機，以達到高速檢測的目的。以上各系統(tǒng)由于價格過于昂貴，故在我國均尚無銷售。除了自動驗布系統(tǒng)外，在織機上對織物質(zhì)量進行在線檢測也是織物疵點自動檢測的重要領域。佐治亞理工學院的研究人員開發(fā)了一種織物卷繞時對疵點進行在線檢測的圖像識別系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件由三只固定的攝像機和經(jīng)過特殊安排的照明系統(tǒng)組成，而軟件中應用了神碩士學位論文第一章緒論經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯和小波變換等工具。這種系統(tǒng)將會由美國西弗吉尼亞的電子儀器公司進行商業(yè)化生產(chǎn)口。織物自動檢驗系統(tǒng)給企業(yè)生產(chǎn)帶來的益處是顯而易見的。一些已使用這類系統(tǒng)的技術人員稱學會其操作只需不到一周的時間，而培養(yǎng)一個熟練的人工檢驗工則需要數(shù)月乃至數(shù)年的時

23、間。能在較短的時間內(nèi)收回投資成本，并為企業(yè)帶來更高的利潤，也是織物自動檢驗系統(tǒng)能否普及的另一重要因素。目前這一投資可以從以下幾個方面獲得回報：減少檢驗的人工費，提高驗布工作效率，減少疵布的產(chǎn)生，提高產(chǎn)品質(zhì)量。隨著經(jīng)濟和技術的不斷發(fā)展，以及制造成本的進一步降低，相信在不久的將來，織物自動檢驗系統(tǒng)將會更多的用于實際生產(chǎn)，并取代大部分的人工檢驗?？椢锎命c自動檢測研究目前存在的問題首先，國外已有的疵點檢測設備都以強大的硬件作為支撐，造價昂貴，給國內(nèi)企業(yè)引進這些先進設備造成一定的困難。其次，這些檢測設備可以檢測的疵點種類存在很大的局限性，一般僅能檢測幾種特定的疵點。國內(nèi)目前的研究大都集中在實驗室階段，一

24、般采用面陣攝像頭拍攝靜態(tài)的疵點圖像，然后運用圖像分割、濾波等技術對其進行處理。這些研究大多對圖像拍攝環(huán)境進行了理想化，且一般單幅圖像的處理時間太長，因此，在將這些研究成果運用到工廠的實時在線檢測過程中，還存在著一定的困難。本文的研究任務和目標根據(jù)以上分析，本論文研究的重點為提高疵點檢測的速度，即在具有一定檢測精度的基礎上，更快的實現(xiàn)疵點的檢出，從而能夠達到工廠實際生產(chǎn)應用的要求。本文并不強調(diào)檢測的高精度，而只是記錄計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用下有可能出現(xiàn)疵點的位置、疵點大體的形狀和可能的大小。這是由于，前面所提到的，除破洞、缺經(jīng)、缺緯等明顯的組織缺陷外，大部分的織物疵點都沒有明確的定

25、量的標準。以“粗節(jié)”疵點為例，該類疵點的特征是一小段經(jīng)紗或緯紗的直徑明顯大于正常紗線。但織物紗線的粗細本身就存在一定的不均勻度，所謂“正常紗線的直徑就難以給出明確的定量標準，更不用說“粗節(jié)疵點了。實踐中大量存在的界于“正常與“非正常之間的織物表面現(xiàn)象完全取決于檢測人員的人為判斷，將它們歸類為“正?；颉按命c?？傊捎诖命c本身定義的不明確性，追求疵點自動檢測的高精度意義不大。在檢測過程中，可以利用檢測輸出的位置信息，控制一個攝像頭對該位置的疵點進行拍照和存儲，當須具體了解該位置疵點的信息時，可將拍攝的該位置的照片調(diào)出，由檢測人員進一步觀察。在國外很多已有的檢測系統(tǒng)中，都有類似的裝置。本文具體的研

26、究內(nèi)容如下：（）織物圖像的采集織物圖像采集部分包括硬件的選擇和織物檢測系統(tǒng)的搭建。硬件包括線掃描攝像機、圖像采集卡、攝像機鏡頭及計算機等。通過了解各硬件的工作原理、參數(shù)和性能來完成各硬件的選擇，從而組成一個能夠滿足要求的檢測系統(tǒng)。本文中采用線掃描相機，這是因為與面掃描相比較，線掃描的優(yōu)點包括：（）在光源的控制方面，線掃描比面掃描更加容易控制，因為線掃描只需將光源平均的打在掃描線上即可；（）線掃描可以做連續(xù)性的掃描，因此圖像具有連續(xù)性，而面掃描則會有間斷或者重疊的情況發(fā)生；（）線掃描可以掃描高速度移動的物體以及大寬度的物體；（）對于高分辨率圖像處理的應用，線掃描攝像機的成本效益更佳；（）線掃描攝

27、像機所獲取的圖像具有更好的動態(tài)范圍。（）對所采集的圖像進行分析本文采用線掃面攝像機采集待檢織物圖像，得到一條灰度值曲線，然后找出一種快速、有效的方法將疵點特征凸出，從而找到可能碩士學位論文第一章緒論存在的疵點在織物表面的位置。（）疵點特征值輸出將疵點的特征信息輸出，包括疵點的長度、寬度、所處的位置和數(shù)量。通過分析以上信息得到待檢織物的質(zhì)量等級。計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用第二章織物疵點檢測系統(tǒng)硬件選擇總體結構本系統(tǒng)的結構示意圖如下：緊和傳送裝置圖系統(tǒng)總體機構系統(tǒng)由攝像機、圖像采集卡、光源、布匹傳送裝置和計算機所組成。待檢織物通過變頻器及電機控制其在傳送裝置上的速度，當待檢織物在工作平

28、臺上移動時，工作平臺上的編碼器會陸續(xù)發(fā)出脈沖信號。此信號傳送至圖像采集卡，作為圖像采集的信號。圖像采集卡在接受到來自編碼器的信號后，隨即通知線型攝像機取像。攝像機取像后將圖像傳送到圖像采集卡，再由采集卡送至程序中進行處理。相機的選擇工作原理（電荷耦合器件，），是年代初發(fā)展起來的新型半導體光電成像器件¨¨。美國貝爾實驗室的和于年提出了的概念，隨后建立了以一維勢阱模型為基礎的非穩(wěn)態(tài)的基本理論。多年來隨著新型半導體材料的不斷碩士學位論文第二章織物疵點檢測系統(tǒng)硬件選擇涌現(xiàn)和器件微細化技術的日趨完備，技術得到了較快的發(fā)展。目前技術已廣泛應用于信號處理、數(shù)字存貯及影像傳感等領域。其中，

29、技術在影像傳感中的應用最為廣泛，己成為現(xiàn)代光電子學和測試技術中最活躍、最富有成果的領域之一。是由按照一定規(guī)律排列的電容器（光敏元）陣列組成的移位寄存器，其基本單位電容是利用柵極下半導體表面形成深耗盡狀態(tài)進行存貯電荷的陽幻。在半導體基片上氧化形成的一種具有介質(zhì)作用的氧化物，其上沉積的一層金屬電極稱為柵極，這時若在金屬電極上加一正電壓，則在電場的作用下，電極下型硅區(qū)域里的空穴被趕盡，從而形成了一個耗盡層。與此同時，氧化層與半導體界面處的電勢發(fā)生了相應變化，形成了一個對帶負電的電子而言是個勢能很低的區(qū)域。當在金屬電極上所施加的正向電壓超過某一個值后，界面處就可以存貯電子了，也就是說產(chǎn)生了“勢阱。柵極

30、電壓越大，表面勢阱就越“深。所能存貯信息電荷也就越多。當柵極電壓一定時，如果此時有自由電子注入勢阱，那么耗盡層的深度及表面勢都將隨電荷的增加而減少。電荷注入有光注入和電注入兩種，在圖像傳感器中，我們是以光注入的形式產(chǎn)生信息電荷，這時由于光子的作用，半導體硅片上會產(chǎn)生電子與空穴對，其中空穴會被電場排斥出耗盡層，只有電子被吸引，存貯在較深的勢阱中，形成一個電荷包。光越強，勢阱中收集的電子就越多；反之，電子就越少。從這里可以看出，勢阱中電子的多少反映了光的強弱，這就實現(xiàn)了光與電的轉(zhuǎn)換。通常在半導體硅片上集成有成百上千個互相獨立的電容器，如果在金屬電極上施加了一正電壓，則在這塊半導體硅片上就形成了成百

31、上千個獨立的勢阱，這是若照射在它們上面的是一幅有明暗變化的圖像，那么這些電容器上就感生出一幅與光照強度相對應的光生電荷圖像。分類計算機視賞技術及在織物癍點檢捌中的應用一般機器視覺檢測系統(tǒng)所應用的可分為面型結構的和線型結構的。如圖所示即為兩種不同形式的結構圖。其原理如前面所介紹，都是利用將外界光信號轉(zhuǎn)換成電信號來形成圖像。而較常見且應用最多的大都為面型結構的，其控制的方式較為簡單，只需要將感測器曝光即可得到圖像信號，但僅適用于檢測面積固定、低速的檢測范圍。對于面積尺寸較大且需高速獲得圖像的應用場合，面型的性能就比線型稍差。例如：應用線型配合伺服運動平臺的控制，可較快速取得較寬及連續(xù)的圖像，且在光

32、源的控制方面線型只需將光源平均打在掃描線上即可，而且線型所獲得的圖像還具有較佳的動態(tài)范圍。因此目前在各種檢測系統(tǒng)中，線型的使用有不斷增加的趨勢。其中線型與面型較大的不同為線型常需與運動控制系統(tǒng)配合，才可取到面的圖像。因此控制方式比面型稍微復雜。如表所示，即為面型與線型詳細的特性比較表。圖面型和線型結構相機的主要性能（）的幅度和分辨率¨副列陣的每個陣元的尺寸約為胛之間，整個的尺碩士學位論文第二章織物疵點檢測系統(tǒng)硬件選擇寸決定于可能制出晶片的大小。用單晶硅制成的最大有個陣元，每個陣元的邊長為。的空間分辨率一般應為卜個陣元，表面型與線型的比較面型線型（交錯式）（漸進式）以一條一條掃描組合圖

33、感應器種類像，適用于高速及高精一般用于適合于動態(tài)度大面積圖像的獲取靜態(tài)取像取像檢測檢測搭配光源依待測物表面及動態(tài)形式一般為穩(wěn)定線型光源，決定光源（常用）如鹵素燈取像方式搭配適當光源，曝光即可需與高精度的電動機控制或光源進行配合同步觸發(fā)取像取像速度以幀為單位表示，（每以（行頻）為秒獲取的圖像幀數(shù)），一般單位表示每秒掃描的速為度，一般為分辨率水平像素×垂直像素數(shù)單條掃描線像素數(shù)目，目，如：×、每像素的尺寸大小有×，通常與圖像感應肛，、肛坍等，而分辨器的大小及鏡頭倍率有關率常見的有如：（）、（）、（）、（）等應用適合于低速、面積較小的適合于快速、高精度及物體檢測（如等瑕

34、疵檢大面積的物體檢測（如測）面板、布匹等表面瑕疵檢測）計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用但有時相鄰元之間有電荷溢出將會降低其分辨率，致使成像模糊。（）量子效率和光譜響應探測器的量子效率是指入射光所感生的光電子數(shù)量與入射光子數(shù)量之比。并不是每一個入射光子都能在中產(chǎn)生一個電子一空穴對，量子效率總是小于。對不同入射光波有不同的量子效率，這就是探測器的光譜響應。從理論上，其長波限是由硅材料的禁帶寬度決定，其響應波長不應大于。在短波方面，可在入射表面涂以磷光層，從而把短波光轉(zhuǎn)換成可見光。器件有正面光照與背面光照兩種類型。（）暗電荷及讀出噪聲“暗電荷”或“暗電流是由熱效應產(chǎn)生的電荷。消減暗電荷的方法是

35、冷卻探測器，冷卻溫度越低，其暗電流也越少。因此在討論暗電荷這一指標時應說明其環(huán)境溫度。一般是用在某一溫度下，每秒（甚至是每小時）每個陣元所產(chǎn)生的電子數(shù)衡量暗電荷的多少。好的在液氮溫度下的暗電荷可以減少到每小時每個陣元產(chǎn)生一個電子以下的暗電荷。讀出噪聲與陣元的讀出速率以及驅(qū)動電路的質(zhì)量有關。陣元的讀出速率越慢，其讀出噪聲也越小。一般的，只有當陣元的讀出速率在以下時，它的讀出噪聲才能維持在低噪聲水平（即在個電子以下）。（）動態(tài)范圍動態(tài)范圍是指列陣整體接受信號時，能檢測出的最強信號和最弱信號之比。目前的最大動態(tài)范圍可達到。即最強信號和最弱信號之比可達到（：）。（）信號響應的線性一般是用在某一動態(tài)范圍

36、內(nèi)響應的非線性表示。高性能當其動態(tài)范圍為時，其非線性響應不大于。（）最低照度最低照度是衡量相機靈敏度的重要指標。它表示當環(huán)境光照項士學位論文第章織鈞疵點檢測系統(tǒng)硬件選擇度降低至一定程度時，而使相機所輸出的視頻信號電平低到某一規(guī)定值時，所對應的環(huán)境照度。例如：當環(huán)境照度降低至時，相機所輸出的視頻信號的幅值降為最大幅值的，則稱的塌低照度為。當環(huán)境照度繼續(xù)降低，相機所輸出的視頻圖像的像質(zhì)將難以保證。相機的最低照度與所使用鏡頭的最大相對孔徑有關，在提供相機最低照度的同時，應注明測試時所使用鏡頭的相對孔徑。本研究所選用的相機由于線掃描相機且有容易控制光源、掃描的圖像具有連續(xù)性、能夠掃描高速移動的物體等方

37、面的優(yōu)點，以及在織物疵點檢測過程中，由于布匹是在連續(xù)運動；且實際應用中為了節(jié)省成本，將降低對光源的要求，不采用特定的光源等原因，故本研究采用線掃描攝像機。本研究所采用的線掃描攝像機如圖所示”“，為型號為，采用傳輸方式。攝像機每像素尺寸圖線掃描攝像機大小為口×分辨率為個像素，采用兩個的輸出方式，資料傳輸速率最大可達，最大的線掃描頻率為。其詳細的規(guī)格如表所示。計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用表線掃描攝像機參數(shù)特征（）單位（）產(chǎn)品（）一最大資料傳輸速率（）。最大線掃描頻率（）象素尺寸（）肛肌×分辨率（）的數(shù)目（）輸出格式（）圖像采集卡的選擇圖像采集卡是圖像采集部分和圖像處理

38、部分的接口。由于圖像信號的傳輸需要很高的傳輸速度，通用的傳輸接口不能滿足要求，這是需要圖像采集卡的主要原因。由以下公式可計算出所需的信號傳輸速度：。墨！查蘭！蘭墨堊皇?。ǎ┤斩跗渲惺窍袼貍鬏斅?，單位為秒，和，分別為圖像水平分辨率和垂直分辨率，如用線掃描攝像機垂直分辨率取，是拍攝兩幅圖像間的最小間隔時間。圖像采集卡的基本原理盡管圖像采集卡的特性、尺寸及類型不同，但其結構基本相同。圖為構成圖像采集卡的基本模塊，其每一模塊（級）用于完成特定的任務。以下介紹各部分的主要構成及功能。頌士學位論文第二章織物疵點檢測系統(tǒng)硬件選擇柑頻。相月：多踏分配器色度漣渡囂機視：信號一相機的同步廈控制囂幾控匍一片信號：

39、外觸發(fā)信號門網(wǎng)！也一于卅事付控制信號圖采集卡基本模塊視頻輸入級作為圖像采集卡的前端，視頻輸入級是直接與視頻源（相機）相連接的部分。大部分圖像采集卡提供了內(nèi)置的多路分配器。多路分配器是一種電子開關，允許用戶將多路視頻信號連接至同一圖像采集卡。另外，多數(shù)單色圖像采集卡均包含有色度濾波器，這種設置避免了信號中的彩色部分產(chǎn)生干擾圖案，使圖像采集卡可在彩色圖像信號中采集黑自信號。色度濾波器去除了彩色信息，有利于圖像的精確采集與分解。經(jīng)過視頻輸入級后，視頻信號輸入至圖像采集卡的轉(zhuǎn)換級。轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換級為圖像采集卡的核心部分，它與時序和采集控制級（第級）密切相關。轉(zhuǎn)換級將輸入的模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為計算機可以識別的

40、數(shù)字信號。因為這種轉(zhuǎn)換必須是實時的，因此必須采用專用的高速視頻轉(zhuǎn)換器。依圖像采集卡的時序、同步電路及轉(zhuǎn)換精度的不同，這種轉(zhuǎn)換器的速度一般應達到或更高。一些圖像采集卡還集成有可編程增益級，用以調(diào)整輸入范圍（轉(zhuǎn)換器的參考和偏置值），以便在輸入信號較差時，獲得理想的圖像。轉(zhuǎn)換器是實現(xiàn)模擬量轉(zhuǎn)換成數(shù)字量的電子器件。它的傳遞函數(shù)可表示成：鞏（等孑十尹（）一表二裁一百一一；圈！蜜：罵一計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用其中為參考源電壓，口為系數(shù)（或），為數(shù)字量的位數(shù)，為數(shù)字信號的電壓。輸入的模擬信號電壓與之間的差值小于或等于±！絲?！稗D(zhuǎn)換器的輸出特性曲線如圖所示。輸出二進制數(shù)字量與輸入值理論

41、曲線如圖中的虛線所示，而實際的特性曲線由寬度為魯?shù)娜舾膳_階組成，每個臺階的中點與轉(zhuǎn)換信號的電壓值相對應。實際臺階形的特性曲線在±丟魯處發(fā)生跳變，其中是理想特性曲線的二進制數(shù)對應的模擬量。由于轉(zhuǎn)換器利用有限位數(shù)的二進制數(shù)字量去逼近而代替實際的模擬量，因此，實際輸入的模擬量與數(shù)字量化理論電壓之間存在誤差，成為量化誤差。其誤差范圍為一墮至三等。轉(zhuǎn)換器的主要特征為分辨力，轉(zhuǎn)換時間及轉(zhuǎn)換精度。（）分辨力分辨力表示轉(zhuǎn)換器的量化單位與滿量程電壓之比。也可用轉(zhuǎn)換器的位數(shù)來表示，其數(shù)字表達式為：旦；土（）一一一，顯然，轉(zhuǎn)換器的分辨能力越高，其量化誤差就越小。因此，分辨輸出烯圖轉(zhuǎn)換器輸出特性曲線力是轉(zhuǎn)換

42、器的重要指標。（）轉(zhuǎn)換時間壓碩士學位論文第二章織物疵點檢測系統(tǒng)硬件選擇轉(zhuǎn)換器的轉(zhuǎn)換時間與其自身的結構及工作原理有關對于逐次逼近型的轉(zhuǎn)換器，其轉(zhuǎn)換時間固定不變，且與輸入信號值無關，僅取決于器件的工作時鐘和轉(zhuǎn)換器的位數(shù)。一般位逐次逼近型轉(zhuǎn)換器的轉(zhuǎn)換時間在一之間，其轉(zhuǎn)換速率可達萬次秒以上。對于并行比較型的轉(zhuǎn)換器，由于采用了比較器和組合邏輯電路結構，其轉(zhuǎn)換時間很短（），其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換率可達。（）轉(zhuǎn)換精度轉(zhuǎn)換器的轉(zhuǎn)換精度可表示為輸入模擬信號值與被轉(zhuǎn)換成數(shù)字量的理論電壓值之間的差值，稱為絕對誤差。轉(zhuǎn)換器的精度還可用相對誤差來表示，它是指在去除偏移誤差和增益誤差之后，輸入的模擬信號的實際電壓值與轉(zhuǎn)換成數(shù)字量的理

43、論電壓之間的差值。在相對誤差的定義中，偏移誤差是指轉(zhuǎn)換器的最低有效位為“”時實際輸入電壓值與理論電壓值之差。在特性曲線上，它表現(xiàn)為第一個代碼點不在處；增益誤差則表示器件的增益不等于，在特性曲線上表現(xiàn)臺階變寬或變窄而使誤差增加。以上兩種誤差均可以在器件上進行補償。轉(zhuǎn)換器的精度的另一種表達方式為非線性誤差。它的定義是在消除偏移誤差和增益誤差后，輸出的的數(shù)字量所對應的理論輸入值與實際特性各水平段中點值之間的差值。因為線性誤差是由轉(zhuǎn)換器特性隨輸入信號幅度變化而變化引起的。因此線性誤差是不能補償?shù)?。時序及采集控制級時序和采集控制級包括圖像采集卡中整個時序、同步、采集控制電路。其中，時序電路用于以固定頻率

44、（適用于標準視頻格式）或可變頻率（非標準視頻格式）的操作。時序電路直接與圖像采集卡的同步電路相連。為使圖像采集卡的時序電路與輸入視頻信號同步，同步電路采用了模擬鎖相環(huán)（）電路或數(shù)字時鐘同步電路（）電路。圖像采集卡一般還具有附加的同步電路，用以防止噪聲及低質(zhì)量的視頻信號對同步脈沖時序信號的干擾。這些電路可通過插入脈沖的計算機視覺技術及在織物疵點檢測中的應用方法，對受損或缺失的脈沖信號進行重構。這些電路對于從低質(zhì)量的視頻源（如具有長距離傳輸線的相機）中獲得高質(zhì)量的圖像十分有利。本級的采集控制電路還允許外部事件觸發(fā)功能，其外部觸發(fā)器可滿足在特定時刻進行圖像采集的要求。圖像處理級本級對轉(zhuǎn)換后的數(shù)字信號

45、進行處理。查找表（），也稱為格式化，主要用于圖像數(shù)據(jù)的處理。它一般由兩部分構成：輸入查找表（）和調(diào)色匹配查找表（）。輸入查找表主要用于實時轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)圖像，或?qū)D像的灰度級進行變換。盡管這些操作可通過軟件方法由主機來完成，但通過圖像采集卡的硬件可以獲得更快的處理速度。調(diào)色匹配查找表常用于黑自圖像采集卡。用以控制主機的彩色調(diào)色板，以避免軟件應用中黑白圖像的失真。縮放比例、裁剪（）電路允許在、方向?qū)?shù)字圖像進行削減，以便于向主機存儲器進行傳輸。裁剪電路允許選擇圖像的一部分，而拋棄其它部分。所選擇的部分圖像稱為“興趣區(qū)域（）”。通過對圖像尺寸和所選擇的興趣區(qū)域進行操作，圖像的尺寸被削減了，從而以更快的速度傳輸至主機，或加快圖像處理速度?？偩€接口及控制級本級主要通過（）總線完成數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的傳輸。依設計結構的不同，總線接口控制可以是總線總控制器，也可以是從控制器。對于機器視覺