基于机器视觉的细纱管分类检测
【摘要】 为实现自动络筒机中纱管输送装置的余纱量检测与纱管分类ꎬ文章提出一种基于机器视觉的纱管分类方法ꎮ将采集的纱管图像分割为若干区域ꎬ以各分区前景、背景和凸包面积为基础构建反映目标形态和对称性的几何特征ꎻ利用Gabor滤波器组增强目标纹理信息ꎬ随后通过主色提取和色差计算构建各分区的纹理特征ꎮ采用多分类支持向量机利用提取特征进行分类ꎬ将输入样本归为空管、残纱管和有纱管三类ꎮ分类算法交叉验证结果表明ꎬ在多种参数水平下ꎬ分类器对各种管壁颜色的棉纱纱管的分类准确率达到96%以上ꎮ多品种纱线试验表明ꎬ分类器对不同细度和颜色纱线的纱管分类真阳性率达到92%以上ꎮ
