毕业设计（论文）开题报告：洗涤生产线检测视频监控软件设计

PAGE毕业设计(论文)开题报告学生姓名：学号：专业：通信工程设计(论文)题目：洗涤生产线检测视频监控软件设计指导教师:年月日毕业设计（论文）开题报告1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述文献综述1研究背景近年来在计算机视觉领域里的基于视频图像分析的应用很广泛，主要用于生产线上的产品质量检测、人体的检测、火灾检测以及管道腐蚀检测等。随着近年来旅游业和生活水平的提高，酒店，宾馆也相应增加，从而床上用品、窗帘以及餐桌上的纺织用品也相应增多，导致对纺织品的洗涤造成很大的劳动力需求，进而使商家的经营成本增大。在对生产线上的纺织物污点检测时，如果采用人工会存在很多问题，一方面由于人的精神集中的周期比较短，一般在30分钟以内，而洗涤流水线的速度一般比较快，所以需要人的眼睛不断地移动，这样很容易造成人眼的视觉疲劳，这种情况下很容易产生漏检。另一方面现在随着洗涤量的增大使得对流水线的速度不断提高，那么人工的检测正确率就更加降低，导致洗涤质量不过关。目前，国内在洗涤生产线上利用计算机视觉对污点进行检测的研究相对很少，只是在验布机方面有很多研究。所以，这对现在洗涤生产线的实际情况，利用计算机视觉对生产线上纺织物的污点检测的研究是很有实际意义的。计算机视觉监控研究的重要部分是目标检测。快速而准确对运动的物体进行检测的研究是很具有挑战性，另外准确的检测对行为正确的判别也很重要。智能监控通过用摄像机代替人眼来协助人完成监视，达到减轻人的工作量。因此，近年来，基于视频监控对生产线的物体质量检测技术成为了研究的热点。本课题的实现通过采用摄像头实时传输图像给PC终端，并由PC终端通过图像识别的方法判断监控画面中的纺织品是否有污点。2国内外研究与发展现状从国外研究现状来看，发展最普遍的是基于机器视觉的验布机的研究，比较成功验布机是以色列EVS公司生产的I-TEX2000，其采用了特质的计算机和图像处理技术使系统检验速度达到300码每分钟，可检测出0.5mm大小的瑕疵点，其无论在效率还是速度上都是遥遥领先的[1]。瑞士的乌斯特Fabriscan织物品质自动检测系统，根据织

毕业设计（论文）开题报告物的不同宽度，选择性的装2~8只高分率摄像机，其工作原理是通过神经网络技术学习无瑕疵织物的特征，检测织物找到不同处即为疵点，该技术比较先进，并已经应用于实践[2]。德国的Opdix公司制作的自动检测系统，既采用了神经网络的方法，又利用传感器结合光学和力学对织物进行检测，从而达到0.06mm的瑕疵检测分辨率[3]。比利时巴可公司生产的独眼巨人系统可以直接安装在正在织造的机器上，从而达到检测到瑕疵点时系统能自动停机并减少坏布的产生，其检测宽度范围为0m-2.6m。瑕疵的类型和位置也将显示在PC终端，解除了瑕疵点后，操作员需在织布机控制终端上做记号，并让织布机继续运行。Cyclops系统是专为该公司的Sycotcx织布机管理系统设计的，所有被标注的瑕疵点信息均传送至一个织物质量数据库，从而实现织物瑕疵点的检测[4]。由希腊拉多万·斯托亚诺维奇研究的自动验布机，该样机最初用滤波预处理和阈值的算法，再将几何特征和纹理特征作为特征值，利用神经网络对目标进行分类，该系统可以检测到的瑕疵点的范围是0.5mm，识别率达到86.2%和小于4.3%错判率[5]。我国是纺织品大国，国内目前实际的织物自动检测系统还相当不成熟，另外从国外进口的价格又很高，机器配置和操作不太适合我国具体生产状况的问题，目前已有很多高校和研究机关在对织物智能视频检测领域投入很大程度的研究，例如：武汉理工大学、湖北工业大学、华中科技大学和中国科学院自动化研究所等。在这些研究单位中，东华大学客观地评定了那些用机器视觉对织物瑕疵进行检测的机器的等级，其主要使用的算法是根据自适应小波环境下的能量以及瑕疵长度、宽度、直径比等特征来评定，此论文是我国最先研究织物瑕疵检测和评分的研究，但由于其使用了面阵相机采集，从而无法应用生产[8]。湖北工业大学在织物瑕疵检测系统的硬件选择和安装方法上做出相应的研究，实行对移动织物等时间采样，并对其预处理和提取图像特征值，利用模板匹配的SSDA算法得出瑕疵数量，但在采样时要明确织物的移动速率[9]。华中科技大学邹超、龚艳军等也在织物检测方面做出了相应的研究，龚艳军在自动验布机的研究中给出了硬件图像采集卡是如何设计的，小波的方法如何在软件应用中实施，以及利用BP神经网络时如何进行分类的。邹超在论文中给出了织物瑕疵检测方法是类别共生矩阵的方法[10,11]。武汉理工大学祁林的研究方案是先将彩色图像处理成灰度图像，同时利用均衡化技术对图像清晰度和对比度进行处理，再对织物纹理密度采用类似“灰度共生矩阵”的毕业设计（论文）开题报告算法去识别，根据织物相关特征对织物图像进行压缩，从而后继处理速度得到提高，再利用“腐蚀-膨胀”算法对二值化的织物图像进行噪声点滤除，提取织物瑕疵点的特征值按照对序把结果写入数据库，该系统在国内已经推出[12]。虽然国内外基于计算机智能检测纺织品技术已经有了相当多的研究，但是在洗涤流水线上对纺织品的检测却并未有所涉及，由于洗涤生产线上纺织品的大小，织物是否连续，以及被洗涤的纺织品的花色也有不同，使得洗涤生产线的纺织物的检测与布匹生产线上的检测存在相当大的差异，目前市场上也并未有用于检测洗涤生产线上织物污点的检测机器，因此目前迫切需要对洗涤纺织品污点检测机器的诞生。当今对于自动跟踪运动目标和对目标的特点识别算法取得很大进步，特别是国外许多技术已经比较完善，但是由于光线的强弱导致图像采集的时候会有一定误差，还有就是织物纹理的不同也会有一些问题。本文所做的工作是在VisualC++6.0平台上导入OpenCV视觉库，利用其已优化的函数对视频流中图像进行分析，根据现有较成熟的算法来对纺织品检测，检测出瑕疵，就发出警报。3关于“洗涤生产线检测视频监控软件设计”课题研究的启发通过广泛阅读资料，查阅国内外研究者的一些研究成果，得到了两点启发：(1)目前，对织物的瑕疵研究很热门，这正是因为它有研究的必要，也有很明朗的研究前景,因此有很多硕士论文、期刊都有提及，其检测算法也有很多。瑕疵检测算法主要有：图像模板匹配的序贯相似性检测算法（SSDA），背景差分、连通域处理、AdBoost算法等数字图像处理算法。(2)算法的研究是项复杂的工作，作为一名本科生，现在研究能力与研究资源有限，所以不可能在算法上花太多功夫，只是先选择了目前应用较广泛的基于瑕疵特征值对织物图像检测方法来建立这个系统，成功之后再根据需要对其进行完善。当然，需要花大量时间把算法思想研究透彻，并编写C++代码。再将其嵌入视频监控软件中，将OpenCV视觉库中相应的图像处理函数导入VC++6.0中从而得以实现目标的检测。毕业设计（论文）开题报告4参考文献何志贵.I-TEX2000型织物自动检验系统[J].国外纺织技术,2000,12(12):36-37.RudolfMeier,JrgUhlmann,RolfLeuenberger.uster公司的织物质量自动检验系统[J].纺织导报,1999,12(2):41-42.H.Schmalfub,K.L.Schinner.自动在线织物检验[J].国际纺织导报,1999(3):52-56.马昀，仲岑然.织物自动检验系统的发展与应用[J].南通纺织职业技术学院学报（综合版）,2004,4(1):18-19.RadovanStojanovicw,etc.Real-TimeVision-BasedSystemforTextileFabricInspection.Real-TimeImage[J],2001.(57):62-67.刘瑞祯,于仕琪.OpenCV教程基础篇[M].北京:北京航空航天大学出版社,2007.中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室[J].摄相机标定,1999.(1):43-46.汪军，李立轻，夏冬升.一种自动验布客观评定系统[P].东华大学,专利号:CN1760437,2006.4.赵大兴，王璜，朱锦雷.基于机器视觉的织物疵点检测系统[J].湖北工业大学学报,2008,23（3）:73-75.龚艳军.布匹疵点自动检测系统的研究和设计[D].武汉:华中科技大学硕士学位论文,2005.9.邹超.布匹疵点在线检测的算法研究[D].武汉:华中科技大学博士学位论文,2006.4.祁林.织物疵点的计算机软件识别方法研究[D].武汉:武汉理工大学硕士学位论文,2006.4.毕业设计（论文）开题报告2．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）本课题要研究解决的问题本课题主要设计应用程序嵌入到监控系统中，实现对洗涤生产线纺织品的视频监控与报警，主要解决的问题：（1）算法研究本课题是实现对洗涤生产线纺织品的视频监控，需要对织物进行检测，通过对采集到的图片来进行相应算法的处理，从而准确的检测出污点。所以算法的研究决定着检测的准确率。（2）应用程序的开发在开发应用程序之前，首先要对开发工具进行选择，确定了开发环境后，要考虑到监控系统程序应用的可操作性和功能的完备性。在数据存储方面，由于对监控场景图像数据的存储将对存储容量提出较高的要求，要考虑如何有效进行存储与控制。程序开发过程中，要解决CCD摄像头数据经过图像采集卡和如何通过计算机进行相关处理。还要在采集图像数据的基础上，控制输出的图像文件格式，以便更准确的识别和检测。（3）监控软件的实现对于一个典型的基于视频的目标检测系统，需要构建一个系统流程图，根据系统流程图来完成检测系统的建立。拟采用的设计方案（1）算法的研究根据织物自身的结构特点和瑕疵点特征，利用投影法提取特征值的纺织品污点检测算法。污点自动检测分为学习和检测两个阶段，在学习阶段，利用投影法分别在经向和纬向上提取正常织物图像的特征值，得到正常织物图像的特征数据集，用统计方法确定特征值的正常区间。在检测阶段，采用基于窗口的区域检测，同时对提取的待检织物图像的特征值进行判断时，采用异常检测的方法，检出污点。通过对存在污点织物图像特征值的分析，对存在污点的织物图像至少有一项特征值出现异常，根据异常值出现的位置对污点进行定位。（2）应用程序开发由于图像采集卡的应用接口库支持32位编程开发工具，结合自身学习情况，选择MicrosoftVisualC++进行开发，运行在C++的MFC编程环境。应用程序的主要功能设定：图像卡的控制，参数的设置，监控设定和操作信息设定。图像卡的控制主要功能有：采集图像到屏幕，抓取一帧图像到屏幕/内存，打开序列图像文件，保存序列图像以及序列图像的回放；参数设置主要包括：图像卡输出图像数据格式的设置，视频制式设置，视频源路设置，分配静态内存等；操作信息设定主要是设定报警方式。（3）监控软件的实现当今的监控系统有所改变，发展方向由单场景单摄像头监控转向多场景多摄像头监控,从而监控系统技术发展的必然向同屏显示多路视频上发展。由DH采集卡SDK的数据采集原理,对于多路视频同屏显示的技术难点就存在于多块采集卡公用同一物理连续内存,因此致使引发了内存如何分配的问题。据此不同采集卡所使用内存的起始地址由添加偏移量的方法来定义，整个监控系统的其软件部分的系统流程图的结构图如图1所示，本文在基于摄像机静止的情况下对视频序列中的目标进行检测，采用对运动的图像区域分割的方法，以织物为目标，当目标进入视频监控中时，需要先对其进行检测，然后对图像进行预处理，再通过对预处理过得图像进行划分相同区间，对区间的特征值进行特征比较，对信息进行分析后，做出报警。毕业设计（论文）开题报告毕业设计（论文）开题报告图像帧中运动信息的特征提取图像帧中运动信息的特征提取目标检测与分割对分割的区间图像的特征值分析比较摄像头图像采集卡视频图像帧的提取，图像预处理结果输出与统计分析报警图1目标检测系统结构图毕业设计（论文）开题报告指导教师意见：对“文献综述”的评语：该同学对课题研究的内容及相关知识进行了深入细致的了解，查阅了大量的文献资料