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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于機(jī)器視覺(jué)棉花異性纖維自動(dòng)清除機(jī)
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類：
- 機(jī)械與控制
- 大類：
- 科技發(fā)明制作A類
- 簡(jiǎn)介：
- 本機(jī)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)自動(dòng)控制技術(shù)，利用專用光源系統(tǒng)和高速高分辨彩色線陣攝像機(jī)采集棉花圖像；采用面向?qū)ο蟮木幊谭椒ǎ瑢?duì)不同棉花介質(zhì)適應(yīng)性強(qiáng)，針對(duì)不同異纖分別設(shè)計(jì)了算法模塊，使其對(duì)異纖的識(shí)別率和清除率較高。此作品是集光、機(jī)、電、計(jì)算機(jī)、氣動(dòng)控制于一身的機(jī)電一體化產(chǎn)品，相關(guān)技術(shù)可以應(yīng)用到軍事領(lǐng)域的導(dǎo)彈偵測(cè)與攔截，具有一定的實(shí)用價(jià)值和教學(xué)意義，技術(shù)水平處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。
- 詳細(xì)介紹：
- 本機(jī)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，適用于棉紡加工企業(yè)中清除皮棉中異性纖維，采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)控制技術(shù)，利用專用光源系統(tǒng)和高速高分辨彩色線陣攝像機(jī)采集棉花圖像；采用面向?qū)ο蟮木幊谭椒?，程序結(jié)構(gòu)清晰，穩(wěn)定性和擴(kuò)展性好，對(duì)不同棉花介質(zhì)適應(yīng)性強(qiáng)，針對(duì)不同異纖分別設(shè)計(jì)了不同算法模塊，使其對(duì)異纖的識(shí)別率和清除率較高，可以有效提高棉花產(chǎn)品質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)力。此作品是集光、機(jī)、電、計(jì)算機(jī)、氣動(dòng)控制于一身的機(jī)電一體化產(chǎn)品，具有一定的實(shí)用價(jià)值和教學(xué)意義，技術(shù)水平處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 機(jī)器在清開(kāi)棉工序中進(jìn)行異性纖維自動(dòng)清除，可以有效地減少由于棉花中異性纖維造成的產(chǎn)品疵點(diǎn)、廢品等問(wèn)題，從而降低成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)力。 基本思路：用高速攝像機(jī)掃描棉花圖像，利用熒光效應(yīng)和三基色圖像處理方法識(shí)別棉花和異性纖維，用高壓氣流將棉花和異性纖維分離。 創(chuàng)新點(diǎn)：（1）新型開(kāi)棉部件。（2）新型氣流噴射部件。（3）圖像處理的算法。 技術(shù)關(guān)鍵：（1）圖像處理算法。（2）光源部件（3）棉花異纖清除機(jī)是集光、機(jī)、電、計(jì)算機(jī)為一體的機(jī)電一體化設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，整機(jī)設(shè)計(jì)不但是關(guān)鍵技術(shù)而且是一個(gè)難點(diǎn)。 主要技術(shù)指標(biāo)：1.設(shè)備處理效率：800kg/h（相當(dāng)于40名熟練工人的工作量）；2.工作可靠性：≥90%；3. 異纖識(shí)別率：≥95%；異纖清除率：≥88%；白色丙綸絲清除率：95%；頭發(fā)絲等細(xì)小物質(zhì)清除率≥50%
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 與現(xiàn)有技術(shù)相比該設(shè)備突出的特點(diǎn)為： 先進(jìn)性：1、設(shè)備總體設(shè)計(jì)方案的優(yōu)秀。將羅拉、打手、玻璃腔、相機(jī)支架、噴嘴、雜質(zhì)箱等主要工作部件實(shí)現(xiàn)了最佳組合。 2、控制優(yōu)化。分析了高速棉流的運(yùn)動(dòng)，研究扁平風(fēng)道中氣流形態(tài)，得到較優(yōu)的風(fēng)道形狀、氣流速度等參數(shù)，改進(jìn)風(fēng)道的結(jié)構(gòu)及加工工藝，提高了棉花中異性纖維的識(shí)別率。 3、優(yōu)化的噴嘴和雜質(zhì)箱結(jié)構(gòu)。研究噴嘴的形狀、位置，流量和雜質(zhì)箱的開(kāi)口形狀、入口角度、排雜風(fēng)量、風(fēng)向等重要參數(shù)，優(yōu)化了噴嘴和雜質(zhì)箱的結(jié)構(gòu)。提高了棉花異性纖維噴出效果。 算法科學(xué)性：機(jī)器視覺(jué)中數(shù)字圖像算法研究。依據(jù)三基色原理通過(guò)灰度處理，數(shù)據(jù)延遲，乘法運(yùn)算特征析出、提高異纖的識(shí)別率，保證清除效果。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 2011年3月在南陽(yáng)理工學(xué)院第八屆“挑戰(zhàn)杯”大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技競(jìng)賽中獲得特等獎(jiǎng)。
作品所處階段
- 產(chǎn)品已經(jīng)初步投入市場(chǎng)
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)服務(wù)、或者合作開(kāi)發(fā)產(chǎn)品
作品可展示的形式
- 實(shí)物、產(chǎn)品；圖片；產(chǎn)品原理演示動(dòng)畫(huà)
使用說(shuō)明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說(shuō)明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 使用說(shuō)明：本系統(tǒng)安裝在前紡工序的第一臺(tái)皮棉清理機(jī)之后，在棉花比較開(kāi)松的情況下有效地識(shí)別異纖，可有效清除異性纖維，提高棉花品級(jí)，避免異纖對(duì)下一步加工的危害。技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)：本系統(tǒng)采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，在棉紡織企業(yè)的清開(kāi)棉工序中自動(dòng)檢測(cè)清除異纖，異纖和細(xì)微異物的清除率全國(guó)領(lǐng)先，能夠有效提高棉花品級(jí)。 適用范圍：棉花加工和棉紡企業(yè)。 （1）該系統(tǒng)市場(chǎng)需求量大，每臺(tái)利潤(rùn)約在12萬(wàn)元左右，全國(guó)現(xiàn)有3萬(wàn)錠以上規(guī)模的紡織企業(yè)1000余家，若每年銷售100臺(tái)本產(chǎn)品，則年銷售額可實(shí)現(xiàn)5800萬(wàn)元（2）企業(yè)購(gòu)買(mǎi)該系統(tǒng)，以三萬(wàn)錠規(guī)模的紡織企業(yè)為例，采用傳統(tǒng)人工挑揀辦法，年支付的工人工資多達(dá)90萬(wàn)元。使用該設(shè)備，只需購(gòu)進(jìn)2臺(tái)，僅需年支付工人工資12000元。一年可為企業(yè)減少工資支出88.8萬(wàn)元。（3）皮棉因異纖含量的高低，每噸市場(chǎng)差價(jià)達(dá)300元—500元，棉花加工企業(yè)購(gòu)買(mǎi)一臺(tái)設(shè)備，每月能加工棉花600噸左右，直接利潤(rùn)為15—25萬(wàn)元。 通過(guò)以上分析，本課題的研究成功及產(chǎn)品的推廣應(yīng)用將產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益。
同類課題研究水平概述
- 目前國(guó)內(nèi)外對(duì)異纖的檢測(cè)手段主要有兩種： 一是根據(jù)光電學(xué)原理。通常是利用攝像機(jī)對(duì)棉纖維表面進(jìn)行掃描，掃描信號(hào)送計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理，發(fā)現(xiàn)異常時(shí)發(fā)出指令，驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)排除，但具體的檢測(cè)方法也不盡相同。其中有利用棉花與異纖的細(xì)微色澤差別檢測(cè)棉花雜質(zhì); 有利用X 光對(duì)棉花樣品斷層掃描，根據(jù)分析與棉花密度的不同來(lái)確定異纖; 還有采用紫光燈管照射棉花表面, 然后利用信號(hào)處理技術(shù)檢測(cè)棉花中的尼龍雜質(zhì)的,方法不同檢測(cè)效果也不盡相同。 二是采用傳感器來(lái)檢測(cè)。原料進(jìn)入一個(gè)扁平管中，在扁平管兩面的全部寬度上，各排列著一排圖像傳感器陣列，當(dāng)原料經(jīng)過(guò)圖像傳感器陣列時(shí)，計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析，確定原料中的雜質(zhì)位置，再由執(zhí)行機(jī)構(gòu)排雜。 也有根據(jù)棉花中異纖的多光譜特性進(jìn)行檢測(cè)的方法。通過(guò)分析異纖在多個(gè)波段光譜中的反射特性, 找出各異纖與棉纖維特征差別。利用不同異纖在不同波段的光譜特征, 提出多波段光譜融合成像方法, 將異纖在多光譜中的反射特性轉(zhuǎn)化為多光譜圖像中的色差、灰度、形態(tài)特征, 較好地解決了異纖檢測(cè)問(wèn)題。 還有研究提出了一種顯微近紅外成像方法用于檢測(cè)皮棉中異纖。該方法將棉纖維與異纖在特定紅外波段的吸收特性差別,轉(zhuǎn)化為近紅外光譜成像系統(tǒng)中兩者的灰度、形態(tài)圖像特征差別,通過(guò)顯微光路對(duì)圖像特征差別放大,利用圖像分割技術(shù)將異纖目標(biāo)分割出來(lái)。 這些實(shí)驗(yàn)方法和研究成果都對(duì)解決異纖檢測(cè)難題提供了一系列新思路, 對(duì)于紡織工業(yè)質(zhì)量的提升具有很重要的意義,但是將這些方法應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)難度相當(dāng)大。 異纖的危害之大，使棉花異纖分揀成為近幾年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn),人們不斷地探索用機(jī)器視覺(jué)代替人工檢測(cè)。但是目前存在的棉花異纖分揀系統(tǒng)均無(wú)法完全滿足工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)要求，此類產(chǎn)品在國(guó)際上尚未成熟。目前市場(chǎng)上所出現(xiàn)的在線檢測(cè)方法與裝置可以達(dá)到一定的效果，但是主要存在兩個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題：對(duì)一些與棉花顏色相近的異纖和非常細(xì)小的諸如頭發(fā)絲的雜質(zhì)檢測(cè)困難。 本文針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題，提出利用紫外線的熒光效應(yīng)，突出棉花和與棉花色澤相近的異纖的特征差別，并根據(jù)異纖的類型分析設(shè)計(jì)出有效的算法進(jìn)行檢測(cè)。此方法在目前現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上較好地解決了與棉花色澤相近的異纖的檢測(cè)問(wèn)題。 第二個(gè)問(wèn)題主要取決于所選用相機(jī)的分辨率，也可以通過(guò)增加硬件成本的途徑得以解決。本文從分析頭發(fā)絲的信號(hào)突變?nèi)胧痔岢鰴z測(cè)算法，也較好地解決了這一問(wèn)題。
