随着纺织行业的高速发展,产品质量控制已经成为行业中研究的重点。其中纱管在纺织工业装备产业化中占据重要地位,纱管的质量问题也逐渐受到到纺织行业的关注。针对目前传统的人工检测和机器检测等方法不能满足现代纺织行业快速发展的要求,本文从提高纱管污渍检测的准确性和实时性出发,研究纱管污渍检测技术,该技术对纺织行业的发展有着重要的意义。本文把机器视觉、图像处理等技术和纺织工业相结合,依托学校实验室现有平台,开发设计出一套利用图像处理技术的纱管污渍检测系统,实现对搬运过程中的纱管进行污渍检测。本文主要工作内容如下:(1)针对纺织纱管生产工艺的特点和课题需求的基础上,研究系统的设计目标和难点,进行纱管污渍检测系统总体设计,主要包括系统总体设计方案以及硬件和软件两方面进行系统设计选型。(2)纱管预处理算法设计。主要包括图像灰度化、图像降噪、图像二值化、标准模板制作以及图像配准处理。通过实验分析,本文选择加权平均法进行灰度化,快速中值滤波进行降噪,最大类间方差法进行二值化,采用统计平均法来制作标准模板,并且使用SURF特征点匹配算法,实现纱管图像在空间位置上的配准。(3)纱管污渍检测算法设计。在对纱管图像进行预处理的基础上,本文使用图像差分、分层检测以及模板匹配这三种常用的污渍检测算法进行实验分析,提出基于灰度直方图模板匹配法对污渍进行检测,通过分析灰度直方图中的灰度值和像素点能够客观的检测出纱管污渍。(4)根据系统设计要求,使用Visual Studio和Halcon软件设计出易于操作的上位机界面。在实验室环境下,实现了纱管污渍检测算法,完成了检测系统的开发。本文通过对纱管污渍检测算法和系统进行测试,测试结果表明实时性和准确性都能达到本文设计要求,实现纱管污渍检测准确度达到了95%以上,且可行性强,对纱管质量检测技术发展具有一定的应用价值。文中图42幅,表13个,参考文献58篇。