【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及涤纶长丝质量检测，具体来说，涉及一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法及系统。
技术介绍
1、涤纶长丝产品中的毛丝数量是一个重要的质量指标，对其产品质量等级、价值以及生产企业的生产效益具有直接影响。不仅如此，毛丝数量与长度还直接决定了后续织造加工的生产效率与产品质量。然而，当前涤纶长丝加工企业的毛丝检测方法主要依赖于人工视觉评定，这种方式存在诸多问题，如准确性低，耗费人力，以及长期工作产生的疲劳可能带来更大的检测误差。涤纶长丝的直径通常最高仅为数百微米，而其毛丝的直径更是接近微米级，这些微小的尺寸使得人类视觉难以准确识别，因此人工评定的结果并不可靠。
2、因此，提出了一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，以解决上述问题。这种方法采用先进的计算机视觉和图像处理技术，能够自动、准确地检测毛丝数量并评估其长度，大大提高了检测的准确性和可靠性，同时也实现了检测的自动化，减少了人力耗费，满足了实际应用中对毛丝检测的稳定、可再现、自动化等需求。
3、然而，现有基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法在检测过程中，不便于通过实时分析涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数来得到毛丝的分布情况，从而导致检测结果的延迟，不利于实时监控和控制涤纶长丝的生产过程，并且不便于根据涤纶长丝的具体情况进行调节，降低了灵活性，不能适应不同的检测需求，进而不便于准确划分毛丝的分布情况和计算毛丝的总数量，导致对涤纶长丝质量的评估结果存在误差，同时降低了检测的效率。
4、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法及系统，解决了上述
技术介绍
中提出现有的基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法在检测过程中，不便于通过实时分析涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数来得到毛丝的分布情况，从而导致检测结果的延迟，不利于实时监控和控制涤纶长丝的生产过程，并且不便于根据涤纶长丝的具体情况进行调节，降低了灵活性，不能适应不同的检测需求，进而不便于准确划分毛丝的分布情况和计算毛丝的总数量，导致对涤纶长丝质量的评估结果存在误差，同时降低了检测的效率的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，该基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法包括以下步骤：
4、s1、对采集的涤纶长丝图像数据进行预处理，得到处理后的涤纶长丝图像数据；
5、s2、对处理后的涤纶长丝图像数据进行特征提取，并将提取的特征图像作为涤纶长丝的整体轮廓；
6、s3、基于轮廓分割法将得到的涤纶长丝的整体轮廓进行分割，确定测量目标；
7、s4、使用测量法精确检测定位分割后的涤纶长丝的整体轮廓上不同区域的边缘点，并对边缘点进行拟合得到涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数；
8、s5、通过分析算法对涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数进行特征分析，得到毛丝的分布情况；
9、s6、根据毛丝的分布情况，使用计数算法对毛丝的总数量进行统计；
10、s7、将统计得到的毛丝数量与预设的质量标准进行对比，评估涤纶长丝的质量情况。
11、进一步的，对预处理后结果进行特征提取，并将提取的特征图像作为涤纶长丝的整体轮廓包括以下步骤：
12、s21、从预处理后的涤纶长丝图像中提取图像序列，并对图像序列中的每帧图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
13、s22、采用sobel算子计算灰度图像中每个像素点的边缘梯度；
14、s23、采用局部梯度均值法对边缘梯度进行局部筛选及增强，并设置阈值对边缘梯度进行过滤，得到梯度图像；
15、s24、通过欧式距离计算区域面积的有序特征向量来表示涤纶长丝图像；
16、s25、对梯度图像进行细化及二值化处理，并将梯度值大于阈值的像素点作为边缘点；
17、s26、将相邻的边缘点连接成连通域，得到最终的边缘图像，并作为涤纶长丝的整体轮廓。
18、进一步的，基于轮廓分割法将得到的涤纶长丝的整体轮廓进行分割，确定测量目标包括以下步骤：
19、s31、预设固定阈值参数，并获取涤纶长丝的整体轮廓；
20、s32、对获取到的涤纶长丝整体轮廓进行遍历，计算出涤纶长丝整体轮廓上的总点数为l；
21、s33、选取一个点作为参考点，并将参考点与第l/2个点连接作为递进线段；
22、s34、计算涤纶长丝整体轮廓上每一个点到递进线段的距离，如果点到递进线段的距离大于固定阈值参数，则用距离最大的点到递进线段的起点和终点分别连线，形成两个新的递进线段，替代原始的递进线段；
23、s35、重复步骤s34，直到所有的递进线段满足所有点到递进线段的距离都小于固定阈值参数；
24、s36、若某一段涤纶长丝整体轮廓上的点满足直线方程，则被分割成直线；若不满足直线方程，则依次比较涤纶长丝整体轮廓内所有相邻的递进线段，并利用圆弧去近似；
25、s37、若圆弧近似的最大误差小于递进线段的平均误差，则用圆弧去替代相邻的递进线段，涤纶长丝整体轮廓被分割成圆弧，若圆弧为闭合多边形，则涤纶长丝整体轮廓被分割为圆；
26、s38、根据分割的直线、圆弧和圆的参数，确定涤纶长丝的整体轮廓尺寸。
27、进一步的，使用测量法精确检测定位分割后的涤纶长丝的整体轮廓上不同区域的边缘点，并对边缘点进行拟合得到涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数包括以下步骤：
28、s41、获取待测量涤纶长丝的信息，包括圆的直径、中心坐标以及直线的两个端点坐标；
29、s42、在涤纶长丝的整体轮廓上产生等距及等大的测量矩形，用于依次检测定位边缘点的位置；
30、s43、确定每个测量矩形所检测到的最佳边缘点；
31、s44、计算测量矩形内像素点的梯度幅度值和方向；
32、s45、根据非极大值抑制法确定的像素点即为最佳边缘点；
33、s46、通过拟合算法对最佳边缘点进行拟合得到涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数。
34、进一步的，通过拟合算法对最佳边缘点进行拟合得到涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数包括以下步骤：
35、s461、假设涤纶长丝整体轮廓边缘存在区域的所有特征点构成特征点集；
36、s462、在特征点集中随机抽取若干个特征点构成样本集，并用样本集初始化涤纶长丝整体轮廓边缘模型；
37、s463、选取阈值容限，并从特征点集中找出与涤纶长丝整体轮廓边缘模型的距离小于阈值容限的点构成一致集，将一致集和样本集构成一致内点集；
38、s464、若一致内点集中内点的个数大于预设值，则认为得到正确的涤纶长丝整体轮廓边缘参数，并利用一致内点集中的点采用最小二乘法计算出新的涤纶长丝整体轮廓边缘本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，该基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述对预处理后结果进行特征提取，并将提取的特征图像作为涤纶长丝的整体轮廓包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述基于轮廓分割法将得到的涤纶长丝的整体轮廓进行分割，确定测量目标包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述使用测量法精确检测定位分割后的涤纶长丝的整体轮廓上不同区域的边缘点，并对边缘点进行拟合得到涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述通过拟合算法对最佳边缘点进行拟合得到涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述通过分析算法对涤纶长丝整体
7.根据权利要求6所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述适应度函数的公式为：
8.根据权利要求6所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述根据毛丝的分布情况，使用计数算法对毛丝的总数量进行统计包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述将统计得到的毛丝数量与预设的质量标准进行对比，评估涤纶长丝的质量情况包括以下步骤：
10.一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测系统，用于实现权利要求1-9中任一项所述的基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，该基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，该基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述对预处理后结果进行特征提取，并将提取的特征图像作为涤纶长丝的整体轮廓包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述基于轮廓分割法将得到的涤纶长丝的整体轮廓进行分割，确定测量目标包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述使用测量法精确检测定位分割后的涤纶长丝的整体轮廓上不同区域的边缘点，并对边缘点进行拟合得到涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理技术的涤纶长丝毛丝检测方法，其特征在于，所述通过拟合算法对最佳边缘点进行拟合得到涤纶长丝整体轮廓的尺寸参数包...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈良华，李建邺，俞洋，胡怡墨，
申请(专利权)人：江苏嘉通能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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