基于计算机视觉的纸浆纤维特性检测与研究.pdf

【基于计算机视觉的纸浆纤维特性检测与研究】 在造纸行业中，纸浆纤维的特性，如长度、宽度、弯曲度及分布密度，是决定纸浆质量和最终产品性能的关键因素。传统的纤维特性检测方法受到样本制备和人为分析的影响，存在误差和效率低下的问题。计算机视觉技术的应用为这个问题提供了新的解决方案。 本文介绍了基于计算机视觉的纸浆纤维在线分析仪的设计，该系统能够实时、精确地测量纤维的各种特性。系统主要包括稀释和搅拌的纸浆悬浮液、水平管单元、偏振光源、放大装置和摄像头等部分。纤维在水流作用下分散，通过摄像头采集图像，确保了纤维特征的清晰可见。 针对采集的纤维图像，文章提出了一个图像处理算法流程，包括图像去噪、图像增强和细化等步骤，以提取纤维的特征。其中，去噪处理有助于消除图像中的噪声和背景干扰，提高纤维识别的准确性。图像增强则强化了纤维细节，使其在图像中更加突出。细化处理进一步简化了纤维的形态，便于后续特征提取。 论文中提到，纤维的特性描述不仅包括传统的长度、宽度和曲度，还引入了拐角检测算法来描述纤维的弯曲特征。这种改进的方法可以更准确地反映出纤维的实际形态，减少了传统测量方法中的误差。 此外，该系统还能测量纤维的整体分布情况、平均长度和质量平均长度，提供全面的纤维特性信息。相比现有的纤维长度分析仪，该系统具有更高的精度和更快的速度，尤其在检测纤维的弯曲形状和曲率方面表现优越。 总结来说，这篇论文探讨了计算机视觉技术在纸浆纤维特性检测中的应用，提出了一套有效的图像处理算法，并设计了一套在线检测装置。这种方法为纤维形态的精确测量提供了新思路，对于优化造纸过程和提高产品质量具有重要意义。