1、該文采用理論研究和計算機仿真相結(jié)合的方法,針對棉紡中異類纖維的檢測和清除工作實施自動化問題進行了研究.具體內(nèi)容如下: 首先,對紡前異類纖維識別系統(tǒng)中所需的圖像傳感器—快速線陣CCD攝像頭—的選擇與應用進行討論,并提出線陣CCD在異類纖維檢測中的應用方案及線陣CCD數(shù)據(jù)快速采集的解決方案.其次,研究了小波分析在圖像處理中的應用,提出基于小波變換閾值化去噪.基于對異類纖維特征的分析,及模式識別方法的要求選擇特征和基元作為識別的依據(jù),提出特征

2、向量提取方案. 再次,對多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡進行討論,對它的結(jié)構(gòu)及其學習算法—BP算法進行研究,比較了BP算法及其改進算法(加動量項、自適應變步長)的效率;提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡分類器.應用MATLAB對作者提出的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的異類纖維智能識別進行仿真研究,大量仿真表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器在此處的應用是十分有效的. 最后,研究了異類纖維清除的特點,并通過對國外同類型設備的研究與借鑒,提出快速、準確、經(jīng)濟的壓縮空氣噴吹法清除異類纖