1.一种基于机器视觉的纱线管颜色分拣方法，其特征在于，该分拣方法包括以下具体步骤：步骤(1)：判断纱管头尾端：

(a)从源图像f(x,y)中截取纱线管的左右两端图像fImage_Left(x,y)、fImage_Right(x,y)，截取范围如下：其中Width,Height分别表示截取图像的宽度与高度，rows表示源纱管图像的最大宽度；

(b)对左右端口图像fImage_Left(x,y)、fImage_Right(x,y)的RGB三个通道分别做5*5模版的高斯滤波去除噪点，其公式如下：其中w表示高斯算子，a,b表示算子大小，fImage_x(x,y)，表示左右端口图像的R、G和B三通道在点(x,y)处的像素值；

(c)对去除噪声的三个通道图像的各个像素点分别做梯度，并保留三个通道的边缘轮廓，其中梯度运算如下：Δx＝fImage_u(x+1,y)-fImage_u(x-1,y)Δy＝fImage_u(x,y+1)-fImage_u(x,y-1)其中fImage_u(x,y)表示去噪图像点(x,y)处RGB三个通道的像素值，G(x,y)表示三个通道梯度图中点(x,y)处的梯度值描绘子,并得到RGB三通道梯度图G_R、G_G和G_B；

(d)对G_R、G_G和G_B分别做二值化处理，拒绝函数如下：其中X表示R、G和B三个通道的梯度图在(x,y)处的梯度值；

同时为了排除端口图像中的边界噪点的影响，现将G_R、G_G和G_B三幅梯度图的上下五行，左右五列都设置为零，其余不变，得梯度图G_R’、G_G’和G_B’；

(e)将所得梯度图G_R’、G_G’和G_B’分别按行累加，当该行白点个数大于5个则记录行号，分别求得上下边界Up_Row、Down_Row，并计算R、G和B三个通道端口距离：Distance[i]＝Up_Row-Down_Row,i＝0,1,2比较数组Distance[0]、Distance[1]和Distance[2]得出左端口最大宽度LAver_Distance,同理可得右端口最大宽度RAver_Distance.

(f)若LAver_Distance大于RAver_Distance，则管尾在右，否则管尾在左；

步骤(2)：纱线管管体颜色提取：

I从步骤(1)中截取的源图像f(x,y)分离出RGB三个颜色通道图，并剔除f(x,y)中x∈[rows/2-10,rows/2+10]，y∈[col/2-10,col/2+10]的白色反光点对平均值求取的影响，记录白色反光点坐标集White；其中若三通道像素值White_R(x,y)>＝235,White_G(x,y)>＝

235,White_B>＝235，则认为是白色反光点；其中col表示源纱管图像的最大高度；

II分别统计在区域x∈[rows/2-10,rows/2+10]，y∈[col/2-10,col/2+10]中R、G和B三个通道的管体像素值，累加求和取平均；运算公式如下：Piple_B+＝fR(i,j)

Piple_G+＝fG(i,j)

Piple_R+＝fB(i,j)

i∈[rows/2-10,rows/2+10]，j∈[col/2-10,col/2+10]，并且点(i,j)不在白色反光点中；同时统计累计的点数Total_number_Pixel；管体颜色计算如下：Piple_B＝Piple_B/Total_Number_PixelPiple_G＝Piple_G/Total_Number_PixelPiple_R＝Piple_R/Total_Number_Pixel步骤(3)：纱线管管尾颜色提取：

i统计从步骤(1)中截取的源图像f(x,y)中x∈[rows/2-8,rows/2+8]，y∈[5,30]，并剔除白色反光点；其中白色反光点阈值与步骤(2)中I相同；其拒绝函数如下：其中fR(x,y)、fG(x,y)和fB(x,y)为该点(x,y)处RGB三通道像素值，数组B[Length],G[Length],R[Length]大小Length为256，分别表示源图像f(x,y)的三个通道B、G和R颜色分布直方图；

ii分别从B、G和R的颜色分布直方图中寻找直方图中占比最大的像素值，即数组下标Max_B、Max_G和Max_R；查找函数如下：其中i∈[0,255],并且Head_R,Head_G和Head_B分别表示管尾颜色R,G和B三通道值；

Head_B＝Max_B

Head_G＝Max_G

Head_R＝Max_R

步骤(4)：纱管分拣：

①根据管体颜色Piple_B,Piple_G和Piple_R分别与库中记录的纱线管管体颜色Array分别做差求绝对值ΔR、ΔG和ΔB；

ΔR＝abs(Piple_R-Array[i*6])ΔG＝abs(Piple_G-Array[i*6+1])ΔB＝abs(Piple_B-Array[i*6+2])将所得三个通道的差值经过第一次拒绝函数判断，若满足条件则将库中的该根纱管记录，其中拒绝函数如下：其中FA数组表示保留的入库纱管，i表示库中所有纱管；

②根据管尾颜色Head_R,Head_G,Head_B分别与库中记录的纱线管管尾颜色Array分别做差值取绝对值ΔR、ΔG和ΔB；

ΔR＝abs(Head_R-Array[i*6+3])ΔG＝abs(Head_G-Array[i*6+4])ΔB＝abs(Head_B-Array[i*6+5])在步骤(4)-①的前提下，将所得三个通道的差值经过第二次拒绝函数判断，若满足条件则将库中的该根纱管记录，其中拒绝函数如下：其中HA数组表示记录保留的入库纱管，s表示数组FA所有值；

③根据所得数组FA和HA，若HA非空，则从该数组HA[i]找出ΔR,ΔG和ΔB和为最小值所对应的纱管标号Flag；否则从FA中找出ΔR,ΔG和ΔB和为最小值所对应的纱管标号Flag；

那么所得结果Flag为与当前纱管颜色最为接近的库中纱管；

④将结果Flag以8字节帧形式发送给主控STM32，STM32驱动对应击打电机送入对应通道实现分拣。