基于机器视觉的化纤长丝断头检测算法

为实现化纤长丝断头自动化巡检,提高企业生产效率,提出一套基于机器视觉的化纤长丝断头检测系统。检测系统通过工业相机采集长丝图像,并采用小波去噪和阈值分割算法进行图像增强处理;利用霍夫变换实现长丝主体与断头部分的形状分割;基于提取的多个形状特征,建立和训练径向基函数神经网络模型,实现对化纤长丝断头的检测和分类。选取150 tex/36 f规格的POY(pre-oriented yarn)长丝进行试验,结果显示该算法断头识别率超过95%,断头识别时间由人工检测的10^(2) s数量级提升到10^(-1) s数量级。