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基本信息
- 項目名稱：
- 棉花加工含雜率檢測系統(tǒng)研究
- 小類：
- 機(jī)械與控制
- 大類：
- 科技發(fā)明制作A類
- 簡介：
- 本課題利用機(jī)器視覺技術(shù)與傳感器檢測技術(shù)相結(jié)合實現(xiàn)棉花含雜率檢測。加工中的棉花通過一個扁平的透明管道進(jìn)入本檢測系統(tǒng)，通過CCD相機(jī)拍照，獲取含雜棉花的實時圖像，并傳送給圖像處理器進(jìn)行處理，檢測得到圖像中棉花所含雜質(zhì)的面積及雜質(zhì)率，將結(jié)果保存，并傳送給控制器，由控制器根據(jù)一定的控制策略控制噴氣閥等剔除裝置，對檢測到得雜質(zhì)超標(biāo)的棉花進(jìn)行剔除動作。
- 詳細(xì)介紹：
- 本課題利用機(jī)器視覺技術(shù)與傳感器檢測技術(shù)相結(jié)合實現(xiàn)棉花含雜率檢測。首先是圖像采集系統(tǒng)的搭建。在含雜棉花的圖像采集過程中，需要在合適的光源配合下，通過CCD相機(jī)拍照，獲取含雜棉花的實時圖像。其中光源的亮度、類型，鏡頭的參數(shù)，相機(jī)的選取以及這幾部分的配合等因素對所采集圖像的質(zhì)量有很大的影響。因此，需要對棉花所含雜質(zhì)的特征進(jìn)行深入調(diào)查統(tǒng)計和研究，并根據(jù)這些實際情況來合理搭建圖像采集系統(tǒng)。在采集到合適的圖像后，需要對圖像進(jìn)行處理以突顯雜質(zhì)，這也是比較關(guān)鍵的一步。棉花所含雜質(zhì)包括丙綸絲、麻袋片、碎葉、頭發(fā)絲等，這些異物在圖像中成像明顯度不一，因此在進(jìn)行圖像處理時需要選擇合適的算法，包括去噪濾波的算法、二值化算法、連通性分析算法、分析判斷的算法等，并對不同算法的處理效果進(jìn)行比較，確定并實現(xiàn)最終的處理算法。為提高本課題知識產(chǎn)權(quán)的自主程度，本課題所采用的圖像處理器采用PC機(jī)加圖像采集卡，而圖像處理算法的實現(xiàn)以及人機(jī)交互界面、數(shù)據(jù)庫和通訊軟件的實現(xiàn)都欲在Visual C++平臺上完全自主開發(fā)。最后對整個系統(tǒng)進(jìn)行整體測試并進(jìn)行優(yōu)化。
作品專業(yè)信息
設(shè)計、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)
- 由于目前國內(nèi)對棉花加工過程中雜質(zhì)率檢測的自動化程度很低，大部分還只限于人工檢測，使得棉花加工的效率低，而且加工出的成品質(zhì)量參差不一。本課題將機(jī)器視覺技術(shù)與現(xiàn)代檢測技術(shù)相結(jié)合，通過對棉花圖像采集系統(tǒng)的搭建及圖像處理方法的深入研究，實現(xiàn)棉花加工過程中棉花雜質(zhì)的檢測，從而有效提高棉花的加工質(zhì)量及生產(chǎn)效率。通過CCD相機(jī)拍照，獲取含雜棉花的實時圖像，并傳送給圖像處理器進(jìn)行處理，檢測得到圖像中棉花所含雜質(zhì)的面積及雜質(zhì)率，將結(jié)果保存，并傳送給控制器，由控制器根據(jù)一定的控制策略控制噴氣閥等剔除裝置，對檢測到得雜質(zhì)超標(biāo)的棉花進(jìn)行剔除動作。 主要技術(shù)指標(biāo)有： （1）能夠檢測出長于5mm的頭發(fā)絲等細(xì)物； （2）能夠檢測出面積大于1mm*1mm的枝葉、布條等雜物； （3）檢測時間能夠達(dá)到每幀圖像小于50ms； （4）能夠?qū)崿F(xiàn)與上位機(jī)的通訊，將每次檢測的棉花雜質(zhì)面積、雜質(zhì)率、以及檢測和處理的圖像等數(shù)據(jù)傳送給上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫存儲，以進(jìn)行對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行查看操作，同時能夠接收上位機(jī)發(fā)送的檢測參數(shù)，實現(xiàn)遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 本項目通過機(jī)器視覺技術(shù)對棉花在加工過程中所含雜質(zhì)進(jìn)行檢測，從而為后面去雜工作做好準(zhǔn)備。 目前棉花雜質(zhì)檢測主要的應(yīng)用技術(shù)有光電檢測技術(shù)、超聲波檢測技術(shù)和機(jī)器視覺檢測。光電式是采用光電三極管對棉花中的異纖進(jìn)行識別，主要是通過異纖與棉花的色差反應(yīng)到光電管的電流差別，經(jīng)信號放大、處理比較來識別。這種方法原理簡單，制造成本低，但是由于是靠色差識別異纖，所以與棉花相近顏色的異纖無法識別，穩(wěn)定性差。同時，光電管的選擇必須選用高品質(zhì)特定產(chǎn)品，否則光電管的靈敏度衰減太快，影響壽命，成本高。超聲波優(yōu)點(diǎn)是不論異纖是什么顏色，白色或有色都能檢出，是通過物體表面的密度差別識別異纖的。但超聲波是聲波，傳輸速度沒有光波快，對異纖的識別反映速度慢，當(dāng)異纖在傳輸通道中移動速度較快時，來不及識別。機(jī)器視覺檢測即采用圖像處理的方式進(jìn)行檢測。機(jī)器視覺檢測能檢出細(xì)小異纖，而且檢測范圍廣，性能穩(wěn)定，比其它幾種效果都好，是棉花雜質(zhì)檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢。
獲獎情況及鑒定結(jié)果
- 本作品在2011年5月14日于山東大學(xué)舉辦的第十二屆“挑戰(zhàn)杯”山東大學(xué)學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競賽終審決賽暨作品展示會中獲得一等獎。
作品所處階段
- 中試階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 專利技術(shù)轉(zhuǎn)讓
作品可展示的形式
- 軟件、圖片
使用說明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢,適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測
- 該項目采用機(jī)器視覺圖像處理技術(shù)進(jìn)行棉花含雜率的檢測，其檢測精度和檢測速度較其它的檢測技術(shù)要高的多。同時，在進(jìn)行圖像處理時，我們利用了分塊二值化等算法，將算法的執(zhí)行時間和復(fù)雜度充分結(jié)合起來，使得能夠在最短的時間內(nèi)達(dá)到合適的檢測精度，較其它對棉花檢測算法的研究，本算法更具實時性。該項目適用于當(dāng)今棉花從原棉到成棉加工過程中的雜質(zhì)檢測。隨著國內(nèi)尤其新疆地區(qū)棉花采摘逐漸由人工手采向大規(guī)模機(jī)采過度，采摘時引進(jìn)的雜質(zhì)增多，因此，國內(nèi)對棉花加工過程中的雜志檢測設(shè)備需求也逐漸增多。因此，本項目有著廣闊的推廣前景和市場空間。
同類課題研究水平概述
- 1.國外棉花加工研究現(xiàn)狀 美國作為世界上重要的棉花生產(chǎn)國和出口國，其棉花加工技術(shù)與設(shè)備在世界上處于領(lǐng)先水平。近十余年來，美國致力于棉花加工成套設(shè)備的完善工作和棉花加工過程的計算機(jī)智能化的應(yīng)用模擬設(shè)計，以提高機(jī)械化、自動化程度。棉花加工采用棉模新工藝，田間被機(jī)械采摘完后的籽棉，均由成套的專門設(shè)備運(yùn)輸、儲存和送往棉花加工廠，各道工序銜接順暢，節(jié)省了大量勞動力和倉庫建設(shè)。在棉花加工廠內(nèi)，籽棉采用輸送帶輸送或氣力輸送，并能按需要進(jìn)行自動控制。美國已研究設(shè)計了幾種棉花加工過程計算機(jī)模擬模型，能在加工過程中自動檢測棉花的含雜率等參數(shù)，并自動控制加工過程。 2.國內(nèi)棉花加工研究現(xiàn)狀 受棉花種植模式的限制，我國的籽棉以人工采摘為主，機(jī)械采棉近幾年才開始在新疆少數(shù)地區(qū)試點(diǎn)，因此我國的棉花加工工藝以手摘棉為主，機(jī)采棉加工也只是在新疆小范圍內(nèi)應(yīng)用。我國現(xiàn)在的棉花加工工藝是在傳統(tǒng)工藝的基礎(chǔ)上，吸收了國外先進(jìn)棉花加工工藝中的自動化控制、籽棉烘干、皮棉清理等裝置，并結(jié)合我國棉花生產(chǎn)、收購的特點(diǎn)制定的。因此，在生產(chǎn)中存在不少問題，如在生產(chǎn)中缺少必要的在線檢測和反饋環(huán)節(jié)。這就促使了棉花加工過程中的在線檢測技術(shù)的研究。
