基于图像处理与深度学习方法的棉纤维梳理过程纤维检测识别技术

邵金鑫，张宝昌,2，曹继鹏

(1. 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院，北京 100191； 2. 深圳航天科技创新研究院，广东 深圳 518057； 3. 辽东学院 辽宁省功能纺织材料重点实验室，辽宁 丹东 118003)

梳棉机高速梳理过程中的原理细节的研究是棉纺织领域的盲点，用可视化和图像分析技术重新审视和分析纤维在梳棉机梳理过程中的运动，对梳理盖板、纤维转移以及均匀混合、固定盖板梳理作用、棉网清洁器、针布类型等方面进行研究，可提供新的视角和方法，也为实现纤维梳理要求，减少纤维损伤和提高纤维转移率，优化梳理组件提供新的直接方式。

由于梳理速度快(刺辊速度达1 400 r/min[1])，棉纤维线密度极小[2]，梳棉机的工作条件不允许破坏(梳理过程中无法在设备内架设其他装置)，传统的光电检测方法不适用于在高速运转中的梳棉机内的棉纤维检测[3]。瑞士的乌斯特公司与澳大利亚的BSC电子公司都曾开发过基于光电传感和图像处理技术的纤维检测试验仪，但内部实现原理并未公开，且需要将试样在特定的检测条件下送到实验仪器中，很明显这些已有设备对于与梳棉机结合使用的场景并不适用[2]。对于这一问题无论是从梳理设备内部纤维信号的获取，还是后续的对信号进行检测算法的设计，都存在很大的挑战性。

为解决高速运转的梳棉机内部棉纤维信号无法采集这一问题，本文使用高速摄像结合图像处理算法进行棉纤维的检测与识别。首先对梳棉机漏底部分进行开口，通过架设高速摄像机进行内部纤维运动过程的拍摄，得到一系列连续的梳理过程中混合有刺辊、光斑以及微弱纤维信号的检测图像；……