异纤分拣机输棉通道结构对气流稳定性的影响

针对异纤分拣机输棉通道内部出现气流波动导致后续棉花异纤的检测与剔除效果不佳等问题,对异纤分拣机输棉通道结构与气流稳定性之间的关系进行了研究。利用流体仿真软件Fluent分别对原始输棉通道结构、不同弯管角度与通道入口段长度以及在通道入口增设不同类型面扩散器进行模拟分析,探讨输棉通道在不同方案改进下其内部气流速度分布、压力分布及直通道中心线位置的速度衰减曲线的规律。仿真结果表明:原始输棉通道由于弯管处产生流动方向突变和离心力,导致内外壁面存在压力差使得通道内部流速波动较大;减小弯管角度、增大入口段长度有利于减小压力不均衡分布区域,提升内部气流稳定性;在输棉通道入口增设局部阻力系数最小的双圆弧相切流线型面的缩扩型扩散器,不仅可以减小因型面突变产生的局部阻力,同时可将气流集中在管道中间位置,相较于原始输棉通道气流的波动距离缩短0.3 m。

融合图像处理的大粒度籽棉异纤清理系统设计

针对机采籽棉中滴灌带与地膜等大粒度异纤难以清理的难题,提出一种基于图像处理的籽棉异纤检测与清理系统,系统采用机械与风力技术设计了清除长杂及地膜残片的清理结构,同时设计了棉花异纤图像检测算法。采用高斯滤波对异纤图像平滑处理,通过一阶偏导的有限差分求取梯度的幅值与方向,并采用双阈值法对异纤中大粒度的残、碎片图像边缘进行分类识别与清除。实验结果表明,综合运用机械式清理与视觉检测清除的方法,能够快速准确检测并清理滴灌带与地膜等大粒度异纤,有效提高棉花加工企业异纤清除的效率与效果。

棉花清分机在纺纱过程中的应用

为提高废棉利用率,降低成本,利用棉花清分机对异纤清除机处理后的含有异纤的废棉再处理;介绍清分机使用注意事项、清除异纤的效果,并总结其发展方向;通过清分机再处理纤维纺纱质量分析和处理后棉纤维与原棉质量对比,说明处理后的棉纤维可正常用于纺纱,且纺纱质量与正常原棉相当。指出:清分机对异纤的清除效率高、效果好,能提高废棉利用率;今后应在提高产量、扩大适应性、提高自动化程度方面下功夫。

基于线激光的棉花中白色异性纤维检测

针对棉花中白色异性纤维检测,分析了棉纤维与异性纤维不同的反光特性,在此基础上提出了一种基于线激光的检测方法。实验结果表明,在线激光照射下,棉花与白色异性纤维图像的灰度直方图呈双峰特性,显著提高了白色异性纤维与棉花背景之间的对比度,简单的图像二值化分割算法就能有效检测出大部分白色异性纤维,对6种典型实验白色异性纤维的平均检出率为92.08%。

皮棉异性纤维剔除系统设计

设计了一种基于机器视觉的皮棉异性纤维剔除系统,研究了异性纤维在线检测和剔除技术。为满足在线检测要求,提出了基于图像形态学理论的二进制图像腐蚀改进算法和高速气流喷吹的剔除方法。试验表明,在清洁皮棉的生产率为1000kg/h时,改进的图像处理算法对异性纤维达到95%的识别率,高速气流剔除异性纤维时,落棉率可以控制在4%。

基于线激光与LED的棉花中异性纤维检测方法

激光成像可以检测出皮棉中的白色异性纤维,而深色和有色的异性纤维反光性能差,激光成像难以检测。该文提出了一种基于LED与线激光的双光源一次成像方法,可以检测出各种颜色的异性纤维。试验以白色、深色和浅色共20种典型异性纤维和皮棉作为样本,在相机曝光时间与光圈不变的条件下,逐步改变LED亮度和线激光功率,发现在RGB颜色空间,利用R(红色)通道,白色异性纤维与棉花的可分度随着激光功率的增大而增大,达到峰值之后又逐步减小;在HIS颜色空间,利用S(饱和度)通道,有色异性纤维与棉花的可分度随着LED亮度的增大而增大,达到峰值之后又逐步减小。在此基础上,该文获取了310幅棉花与异性纤维的图像,作出了基于R与S通道的图像可分度、LED亮度与激光功率的对应变化曲线,然后将两种曲线进行融合,在曝光时间106μs、光圈2.8C条件下,发现线激光功率7.01 m W、LED亮度3 326 lx时,白色异性纤维和深色、有色异性纤维与棉花的可分度最大。采用上述双光源成像参数和该文的成像装置获取840幅图像,通过简单的二值化图像分割算法,白色异性纤维的正确识别为84.1%,深色和有色异性纤维正确识别为93.9%,优于单独激光成像或单独LED成像的识别率。

基于不规则成像机器视觉的棉花白色异纤检测算法

基于不规则成像机器视觉系统,提出一种棉花白色异性纤维检测的图像分割算法:采用Gabor算子提取多个方向的特征向量,融合成特征图,由此增大背景与目标之间的对比度;然后基于特征图的统计规律进行二值分割,最后应用形态特征分离目标与背景。实验结果表明,该算法抗噪能力强、能检出白色异性纤维。

紫外线荧光效应及其在棉花异性纤维分拣系统中的应用

基于机器视觉技术的棉花异性纤维分拣是近几年来国内外研究的热点,为了有效分拣棉花中含有的与棉花色泽相近的异性纤维,提出了一种结合紫外线荧光效应的机器视觉方法应用于分拣棉花中的异性纤维。该方法利用紫外线的荧光效应突出与棉纤维色泽相近的异性纤维与棉纤维的特征差别,并根据异性纤维的类型归纳,提出了用非线性阈值判断算法进行检测。试验结果表明,在紫外线照射下,90%以上的白色异性纤维特征发生明显变化,算法具有非常高的拣出率,系统可以有效地清除棉花中异性纤维杂质。

基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法

为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法。皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别。实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求。

基于嵌入式系统的异纤清除机设计与试验

基于FPGA+DSP的嵌入式系统以其灵活的芯片选型和高功效的计算性能,适合在环境恶劣以及对系统在线实时运行有严格要求的农业分拣领域中应用。针对棉纺产线中的异纤清除机设计,从检出原理、系统软硬件和剔除系统方面讨论了基于嵌入式系统的设备设计。检出原理方面,除常见的白光和紫外光检测外,在不增加相机的情况下通过增加偏振通道来增强透明地膜检测。在系统软件设计方面,提出了基于三线阵相机亚像素空间分离量测速方案和基于统计学习的阈值检测。在系统硬件方面,设计了具有功耗和物料成本优势的嵌入式相机数据处理平台,并移植优化算法以满足系统实时性需求。在剔除系统方面,设计了基于目标实时速度的控制方案。试验结果表明,测速方案能正确获取目标速度,并能在剔除系统测试中适应风速变化,准确打击。设备对棉花带有明显差异的异纤及带有荧光粉的丙纶丝和透明薄膜的检出率高于80%,而对接近棉花颜色的淡黄色异纤检出率稍低于80%。长期试验结果显示,异纤清除机能适应产线变化,操作简便,能检出国内现有常见异纤,性能稳定。

基于线激光截面成像的棉花白色异性纤维检测方法

针对棉层表面散布绒毛或游离的纤维细丝,而异性纤维表面光洁无毛的特点,提出了一种基于线激光的样本截面图像获取方法,获取并显示了其微观结构在激光照射下的图像差异。在此基础上,根据激光照射下二者周围有无高亮度的星点,以及星点的分布特征,提出了一种棉花中白色异性纤维的识别算法。实验结果表明,该方法对棉花中典型白色异性纤维的识别率达到了86.9%。

基于机器视觉的棉纺异纤清除系统

异性纤维检测清除技术是近几年来国内外研究的热点。本文给出了基于机器视觉的异性纤维清除系统框架,提出了灰度结合非线性阈值判断的算法用于检测皮棉中的异性纤维。实验结果表明,该方法有效地清除皮棉中的异性纤维,并提高了系统的清除率。

棉花异性纤维中麻绳与羽毛的分类特征(英文)

为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次聚类算法对提取的羽毛和麻绳的色彩与纹理特征进行层次聚类分析,选择最优特征向量。将8个特征向量进行降维分析并比较各维数下的层次聚类效果,试验结果表明,选取红色(R_ave)、绿色(G_ave)、蓝色(B_ave)、能量、熵、惯性矩等6个特征进行层次聚类效果最好,羽毛识别率达到94%,麻绳识别率达到95%,说明选择的特征向量对这2种异性纤维具有理想的区分性。该研究可为棉花异性纤维的正确识别提供参考。

基于机器视觉的异性纤维检测系统

异性纤维杂质检测技术是近几年来国内外研究的热点,给出了基于机器视觉的异性纤维检测系统框架,并对系统各个模块关键技术进行了阐述.为了有效清除异性纤维,提出了一种彩色聚色分割方法用于检测皮棉中的异性纤维.实验结果表明,此方法可以有效的检测皮棉中的异性纤维.

基于机器视觉的棉花异性纤维识别方法

本文提出了一种基于机器视觉识别原棉异性纤维的新方法。首先采集含异性纤维的原棉彩色图像,将其分解为三通道图像。其次,采用二维伽马函数来解决三通道图像光照不均匀问题。在此基础上,采用大律法对三通道图像进行分割。最后,将分割后的三通道图像进行融合,能正确识别出棉花样本中的异性纤维。实验结果表明:本文提出的检测系统效率高,其检出率高于95%,能够满足棉花工业应用的要求。

一种机器视觉异纤高速清除系统

棉花中的异性纤维比重小,但危害大,针对目前棉花异纤检测中存在效率低、稳定性差等问题,提出了一种改进的Canny检测算子和一种基于区域生长的三基色阈值检测算法,开发了一种基于机器视觉的棉花异纤高速清除系统。系统采用FPGA加DSP构建高速图像采集处理卡进行异纤检测运算,使用双层照明结构和PLC在线监控模式,实验证明了算法在异纤检测中的有效性和先进性,提高了异纤检测速度和检测精度,具有更高的运行稳定性。

新疆机采棉质量分析与使用体会

探讨新疆机采棉质量与使用要点。对新疆机采棉、手摘棉及进口机采棉进行了质量对比,针对新疆机采棉存在短纤维含量大、棉结杂质多、异性纤维含量不稳定等质量问题进行了分析,并提出相应的建议。认为:棉花生产企业要强化各环节管理、合理轧花工艺,减少棉结杂质和纤维损伤;纺纱企业也应根据原棉质量情况,对梳理和精梳进行必要调整,减少落棉损耗,以充分发挥新疆机采棉的成本优势,提高棉纱质量,增加企业效益。

浅析自动化连续化棉纺设备的特点和应用

为了解决招工难、留人难、设备配置及人员结构不良等制约纺织企业高质量发展的问题,介绍原棉异纤机、清梳联、粗细联、细络联设备包括细纱机长车、细纱自动落纱、细纱单锭智能检测以及自动络筒机的原理、优点与特点;从适纺性、智能制造技术、细纱自动接头技术以及机电气一体化等方面探讨棉纺设备的发展方向;分析不同工序联接的合理性,提出自动化设备提高运行效率的维护保养要求。指出:应用自动化、连续化、智能化设备是棉纺织企业转型升级的重要途径,有利于减少用工、降低工人劳动强度、改善生产环境,节能环保,进一步提高产品的产质量;不同工序联接时要结合生产实际,合理确定工艺技术路线;提高设备运行效率的前提是合理制定设备维护与保养制度。

新疆机采棉的梳理要求

为了使新疆机采棉在梳理过程中达到棉层、棉絮、梳棉条、精梳条的质量控制指标,结合新疆机采棉特点,对清梳联、梳棉、精梳工序进行分析;阐述新疆机采棉中杂质、短纤维、危害性纤维、危害性疵点、地膜性异性纤维的清除效果;表明其缺点可以通过清梳联、梳棉、精梳工序的工艺改进以及梳理元件、梳理器材的调整得到控制。指出,在无法对新疆机采棉自身质量进行改进的前提下,以上方法是对新疆机采棉质量控制的最好措施,并提出了未来发展方向。

机器视觉在纺织中的应用现状与发展趋势

评述2018中国国际纺织机械展览会暨ITMA亚洲展览会上的机器视觉系统在纺织中的应用进展。总结了机器视觉在原棉异纤清除、整经断头检测、浆纱排花及织物疵点在线检测等方面的应用现状与发展趋势。指出:机器视觉代替人工视觉实现纺织品生产流程的质量监测,是提升产品品质与生产自动化水平的重要途径。认为:机器视觉的应用可以有效提升纺织生产装备自动化和智能化水平。