生丝为丝绸行业中具有承上启下作用的初级产品,它的质量是影响丝织品生产效率和质量的关键因素,传统的生丝外观检测主要依靠人工视觉检测。随着机器视觉、模式识别、图像分析技术的迅速发展,工业自动化检测代替人工检测是必然趋势。本文通过比较近年来的生丝外观检测研究,基于现有的相关技术,提出了采用机器视觉的方法对生丝进行检测,极大地提高了生丝的检测精度,并提出了适合本方法的生丝评级标准。首先是整个生丝外观检测平台的搭建,通过双罗拉牵引装置使生丝以一定的速度运行,采用线阵CCD图像传感器、LED光源、远心镜头组成的图像采集系统通过打背光的方式在Halcon软件的平台下实现生丝图像的连续采集。采集生丝图像的目的是为了进行图像分析。通过采用阈值分割、形态学开运算的图像处理方法提取生丝主干和直径计算,进而得到其CV值。为了验证本方法的计算结果,我们将上述生丝检测相关装置搭建在乌斯特条干仪ME100之上进行同步检测,将匀度的检测结果对比发现,两者具有显著的相关关系。对于生丝疵点部分,本文根据现有的生丝检验国家标准提出了面积法将生丝的疵点划分为5大类。其中特大疵点、大疵点、普通疵点对应于清洁检验;小疵点对应于洁净检验;微小疵点是黑板检验所无法检测到的,但可对鲜茧缫制生丝外观质量和剑杆织机高质量经丝要求提供保障的新一类疵点,本文将其统计结果纳入到洁净成绩中,形成新的洁净成绩。此外,本文还提出了采用SVM的方法对生丝疵点进行识别,并且得到了较高的识别效率。最后参照生丝黑板检验的各项指标,本文在基于机器视觉的生丝外观电子检测实现这些指标的基础上,以20/22D的生丝为例,通过对6A、5A、2A丝的分析,提出了适用于本检测方法的生丝外观评级标准。实验表明,基于机器视觉的生丝电子外观检测方法可以有效并且更精确地进行生丝外观检测。