基於雷射成像的棉花中白色異性纖維檢測新方法

《基於雷射成像的棉花中白色異性纖維檢測新方法》是依託四川大學，由蘇真偉擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於雷射成像的棉花中白色異性纖維檢測新方法
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：蘇真偉
• 依託單位：四川大學

項目摘要

棉花在收集、運輸的過程中容易混入化纖、塑膠薄膜等異性纖維（foreign fiber）。現有的機器視覺系統在可見光照明下根據顏色區分棉花和大部分異纖，不能識別非螢光的白色異性纖維。本項目根據申請者的初步雷射實驗，研究基於雷射成像的棉花中白色異性纖維的檢測技術，特別是在不同波長、不同功率的雷射照射下不同工序、品種的棉花和典型白色異纖的透射、反射特性和形態特徵;以及樣本在變尺寸、變軌跡、變速度的空氣通道中的多姿態運動及其多點、多視角協同成像的原理。然後用多個可程式圖像感測器構建協同式成像實驗系統，研究從序列圖像中篩選目標圖像、去除冗餘圖像的可疑圖像的判別方法；以及基於協同成像的非螢光白色異性纖維的機器視覺檢測算法。本項目將在降低成本的前提下，大幅提高白色異性纖維的識別率，對我國棉花生產和棉紡織業的發展意義重大。

結題摘要

針對棉花中白色異性纖維檢測的難題，本課題提出了一種基於線雷射成像的機器視覺檢測方法。首先，以籽棉、皮棉和棉花中常見的白色異性纖維為實驗樣本，研究得出了棉花和白色異性纖維的可分度與雷射波長、功率、曝光時間之間的關係曲線，提出了雷射成像的最佳參數。在此基礎上，研究了線雷射照明引起的棉花和異性纖維溫升規律，為檢測方法的安全性提供了保證。其次，鑒於深色異性纖維吸光性強和反光性弱，本項目研究了基於多個LED和線雷射照明、多個低成本面陣相機的分散式成像檢測系統，提出了LED和線雷射雙光源混合照明、採用線掃描相機一次成像檢測的方法。基於上述研究得出的雷射成像方法，本項目提出了基於面陣相機的異性纖維檢測算法和基於線掃描相機成像的異性纖維檢測算法。最後，基於深度學習、人工智慧的最新進展，本課題提出了籽棉中異性纖維檢測的最佳成像方法和基於CNN的人工智慧識別方法。本項目的研究已經發表學術論文6篇，其中SCI期刊論文1篇，EI期刊論文5篇，發明專利實審2項，實用新型專利2項。已畢業博士研究生1人，碩士研究生7人。