纺织业是我国的支柱产业之一,作为纱线生产流水线中重要的辅助性设备,全自动理管机能够高效地整理目标纱管,提高纱线的生产效率,降低企业人力成本,对提升纺织行业的自动化程度具有重要意义。本文围绕残纱检测算法、带纱纱管的剔除、纱管规整、人机交互界面及纱管下料控制等关键技术展开理论和试验研究,研制一种高可靠性全自动理管机。论文的主要工作和创新性成果如下:为提高带纱纱管检测的准确率,提出一种基于随机霍夫变换与BP神经网络的新型分步式残纱检测算法,并搭建试验台对算法进行了验证。首先分析纱管的轮廓特征,将残纱最大直径与纱管小头端直径比值/>1.64的纱管直接剔除,随后将其余纱管分区并提取各区域在HSV颜色空间内的特征值,导入神经网络进行残纱检测。试验表明,神经网络的带纱纱管检测准确率最高可达99.7%,满足工业应用要求。设计全自动理管机的控制系统及人机交互界面,实现带纱纱管的实时剔除、纱管的在线辨色与设备运行状态的实时监控,并通过分析纱管的下料节奏给出了下料算法。试验表明,该系统响应速度满足生产节拍要求,纱管的辨色准确率达到99.9%以上,下料算法满足当前所需1秒/支的处理速度。确定全自动理管机的功能,将设备划分为纱管上料模块、带纱纱管剔除模块、纱管辨色模块与纱管下料模块。为防止残纱进入理管机内部影响可靠性,带纱纱管剔除机构被设置于上料机构顶部,用于在上料阶段完成带纱纱管的剔除,通过设计弯曲导轨及控制纱管下料位置,实现了纱管方向的规整。