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基于DSP的棉花異纖識別系統研究與實現

發布時間:2018-05-05 14:56

  本文選題:異性纖維 + 數字信號處理器(DSP) ; 參考:《中原工學院》2013年碩士論文


【摘要】:在紡織工業中,紡織品的質量會受到多種因素的影響,其中很重要的一點就是紡織原材料棉花在生產和運輸的過程中混入的異性纖維。異性纖維通常稱作“異纖”,主要包括植物的葉莖、人和動物的毛發、化學纖維制品等,由于這些物質在特性上與棉花纖維有較大的差異,如果紡織品中混雜有這些異纖就會造成紡線的斷裂、著色不均勻等一系列危害。為了解決這些問題,提高紡織品質量,國外多家企業與機構都研發了針對異性纖維的清除設備,,并且價格不菲。而國內同類型的裝備在技術上也主要依賴于國外的技術和設備。因而研制擁有自主核心技術與知識產權的異纖清除設備變得十分必要。 本系統的研究主要包括基于DSP的硬件系統設計和基于支持向量機(SVM)的分類算法設計兩個部分。 系統采用DSP+FPGA的結構來完成對高速棉花流圖像的實時處理。首先采用CCD相機采集目標圖像,將獲得的RGB數據送入到FPGA的數據緩沖區,DSP配合外部存儲器SDRAM完成對數據的搬運和數據的運算處理,對目標圖像進行識別。 另一方面通過分析異性纖維的顏色特征,針對異纖的多樣性,線性不可分等特點,在傳統的閾值分割方法的基礎上,對采集的圖像進行先期的學習,利用SVM分類算法,對含有多種類型異纖的圖像進行先期的訓練,獲得性能優異的分類器,克服異纖圖像在RGB空間中線性不可分割的特點,提高系統對異性纖維識別的準確率。
[Abstract]:In the textile industry, the quality of textiles will be affected by many factors, one of which is the textile raw materials cotton mixed in the process of production and transportation of heterosexual fibers. Heterosexual fibers, commonly known as "hetero-fibrils," mainly include plant leaves, human and animal hair, chemical fiber products, etc., because of their characteristics, which differ greatly from cotton fibers. If the textile is mixed with these fibers, it will lead to the breakage of spinning thread, uneven coloring and a series of hazards. In order to solve these problems and improve the quality of textiles, many foreign enterprises and institutions have developed anti-heterosexual fiber cleaning equipment, and the price is high. The same type of equipment in the domestic technology is also mainly dependent on foreign technology and equipment. Therefore, the development of independent core technology and intellectual property rights of foreign fiber clearance equipment has become very necessary. The research of this system mainly includes two parts: hardware system design based on DSP and classification algorithm design based on support vector machine (SVM). The system adopts the structure of DSP FPGA to complete the real-time processing of high-speed cotton flow image. Firstly, the CCD camera is used to collect the target image, and the obtained RGB data is sent to the FPGA data buffer to complete the data handling and data processing together with the external memory SDRAM to identify the target image. On the other hand, by analyzing the color characteristics of heterosexual fibers, aiming at the diversity and linear inseparability of hetero-fibers, based on the traditional threshold segmentation method, the collected images are studied in advance, and the SVM classification algorithm is used. In order to overcome the linear inseparability of heterogeneous images in RGB space and improve the accuracy of heterosexual fiber recognition, the image with various types of fibers is trained in advance to obtain a classifier with excellent performance.
【學位授予單位】:中原工學院
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2013
【分類號】:TS102.211;TP391.41

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本文編號:1848132


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