一种针织圆机在线疵点检测装置和检测方法

1.一种针织圆机在线疵点检测装置，其特征在于，包括：
矩形撑布框（5），矩形撑布框（5）中部为图像采集区（15），通过矩形撑布框（5）将织物（6）一部分撑开，使透过图像采集区（15）观察到的织物（6）撑平；
摄像单元，在织物（6）围绕摄像单元旋转的过程中，用于拍摄透过图像采集区（15）观察到的织物（6）的图像；
DSP和RAM控制板（3），用于获取通过摄像单元得到的图像并传输给计算机（10）；
计算机（10），用于识别获得图像上的疵点，但检测出疵点后，或通过波形方式存储，或通过报警器（9）报警，或将针织圆机停机；
矩形撑布框（5）、摄像单元、DSP和RAM控制板（3）位于针织圆机（8）的大圆盘（1）下方，计算机（10）、报警器（9）位于针织圆机（8）外；
所述矩形撑布框（5）包括位于左右两侧的纵向外框（12）及位于上下两侧的横向外框（14），由纵向外框（12）及横向外框（14）围成所述图像采集区（15），纵向外框（12）与织物（6）相切，且相切处为圆弧形过渡，并且向内侧延展弯曲；横向外框（14）为连接纵向外框（12）的直线梁，起到支撑作用。
2.如权利要求1所述的一种针织圆机在线疵点检测装置，其特征在于，所述矩形撑布框（5）的框内横向有效尺寸d为两个纵向外框（12）与织物（6）的两个切点间的距离，其与矩形撑布框（5）所覆盖的圆筒形织物（6）弧度α和圆筒形织物（6）半径r间的关系为：d=2rsin(α/
2)；所述矩形撑布框（5）与圆筒形织物（6）的相对位置为从二者自然相切到向外移动一定距离a使织物（6）被撑平，a=r-rcos(α/2)。
3.如权利要求1所述的一种针织圆机在线疵点检测装置，其特征在于，摄像单元包括CCD摄像机（7）及位于CCD摄像机（7）周围的至少一个光源。
4.如权利要求1所述的一种针织圆机在线疵点检测装置，其特征在于，所述计算机（10）还与打印机（11）相连。
5.一种基于如权利要求1所述检测装置的针织圆机在线疵点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步、织物（6）在针织圆机（8）上旋转过程中，利用矩形撑布框（5），矩形撑布框（5）中部为图像采集区（15），通过矩形撑布框（5）将织物（6）一部分撑开，使透过图像采集区（15）观察到的织物（6）撑平；
第二步、利用摄像单元透过图像采集区（15）实时拍摄被撑平的织物（6），随后将拍摄到的图像传输给DSP和RAM控制板（3），由DSP和RAM控制板（3）将获取到的图像发送给计算机（10）；
第三步、计算机（10）采用能量、方差、熵、极差这四个织物图像特征值对图像进行表征并进行归一化处理，在此基础上使用极限学习机进行分类，从而对疵点及其种类进行识别，根据得到结果或通过报警器（9）报警，或将针织圆机（8）停机。
6.如权利要求5所述的一种针织圆机在线疵点检测方法，其特征在于，在所述第三步中，采用粒子群扩展算法的全局优化能力优化选择所述极限学习机的输入层权值和隐含层偏差，构建一个最优的网络，解决由于极限学习机的随机给值造成的每次试验的训练精度与测试精度不同的问题，提高网络的稳定性与泛化性。
7.如权利要求5所述的一种针织圆机在线疵点检测方法，其特征在于，在所述第三步中，将识别出的疵点以波的形式输出，波形定义为疵点的种类，波峰则定义为疵点数量。
8.如权利要求7所述的一种针织圆机在线疵点检测方法，其特征在于，在所述第三步中，利用打印机（11）将所述波的形式打印出来。

一种针织圆机在线疵点检测装置和检测方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种新型纺织在线检测技术，尤其涉及纺织品在线疵点检测装置和检测方法，适用于针织圆机新机设计，也适用于针织原机的老机改造。\n背景技术\n[0002] 针织物疵点检测是针织物质量控制的重要内容，而现阶段国内外生产的针织机大都未配备织物疵点在线检测装置，针织物疵点检测仍停留在织物下机后的人工检测阶段。\n人工检测不仅用人多，且检测速度低、漏检率和误检率高，检测结果受检测人员主观因素影响较大。在织物中如果存在漏检或误检的疵点，将会影响产品的成品质量，降低成品等级，这不仅影响企业的经济效益，还会发生客户索赔纠纷。因此，对于针织物疵点在线自动检测取代传统的离线人工检测是针织自动化生产的重要环节。\n[0003] 至今对织物疵点检测已有较多研究，在线检测装置方面的专利大多针对机织物的疵点检测。薛云灿等(申请号：201110052541.5)的发明专利“基于机器视觉的织物疵点在线自动检测方法及其装置”，由工业摄像机内部的定时信号控制摄像机，实时拍摄卷布验布机上运行织物的图像。李永红等(申请号：201120479582.8)的实用新型专利“一种自动检测织物疵点的装置”包括机架、前布卷装置、后布卷装置、磁粉制动器、导布辊，前布卷装置与后布卷装置之间的待检织物传输路线上依次设置扩幅辊及其驱动、步速检测装置、视觉系统与标记系统，视觉系统与图像采集识别系统连接。景军锋等(申请号：201220450617.X)的实用新型专利“一种基于机器视觉的织物疵点在线检测装置”，采用两个线阵相机分别通过电缆与图像采集卡连接。上述专利均局限于织造过程为水平方向织造的机织物疵点检测，专利发明的装置均在织物幅宽范围内对平面织物图像进行在线采集。\n[0004] 应用于针织物的在线疵点检测装置不多，潘如如等(申请号：201010577497.5)的专利“纬编针织物疵点检测专用CPLD控制器”主要利用CPLD系统的控制技术实现纬编针织物疵点检测处理的全自动控制。徐益荪(申请号：90212451.X)的实用新型专利“针织机织物疵点自动检测装置”，根据针织物产生疵点时，其透光性会发生非周期性突变的现象设计了一种由比较式光电感知系统和差动运算放大电路控制系统构成的织物疵点自动检测装置。\n上述专利均未涉及圆机针织物生产时圆筒形织物的在线图像采集和疵点检测问题，而圆筒形织物在图像采集和处理时若仍按常规平面织物处理将会影响后续织物图像的质量，从而对织物疵点产生误判。\n发明内容\n[0005] 本发明要解决的技术问题是：在针织圆机上增加在线检测装置，专门针对圆筒形织物成形过程，进行在线图像采集、疵点判断、质量预警。\n[0006] 为了解决上述技术问题，本发明的一个技术方案是提供了一种针织圆机在线疵点检测装置，其特征在于，包括：\n[0007] 矩形撑布框，矩形撑布框中部为图像采集区，通过矩形撑布框将织物一部分撑开，使透过图像采集区观察到的织物撑平；\n[0008] 摄像单元，在织物围绕摄像单元旋转的过程中，用于拍摄透过图像采集区观察到的织物的图像；\n[0009] DSP和RAM控制板，用于获取通过摄像单元得到的图像并传输给计算机；\n[0010] 计算机，用于检测并识别所采集图像上的疵点，当检测出疵点后，通过波形输出或通过报警器报警；\n[0011] 矩形撑布框、摄像单元、DSP和RAM控制板位于针织圆机的大圆盘下方，计算机、报警器位于针织圆机外。\n[0012] 优选地，所述矩形撑布框由位于左右两侧的纵向外框及位于上下两侧的横向外框组成，由纵向外框及横向外框围成所述图像采集区，纵向外框与织物相切，且相切处为圆弧形过渡，并且向内侧延展弯曲；横向外框为连接纵向外框的直线梁，起到支撑作用。\n[0013] 优选地，所述矩形撑布框的框内横向有效尺寸d为两个纵向外框与织物的两个切点间的距离，其与矩形撑布框所覆盖的圆筒形织物弧度α和圆筒形织物半径r间的关系为：d＝2rsin(α/2)；所述矩形撑布框与圆筒形织物的相对位置为从二者自然相切到向外移动一定距离a使织物被撑平，a＝r-rcos(α/2)。\n[0014] 优选地，摄像单元包括CCD摄像机及位于CCD摄像机周围的至少一个光源。\n[0015] 优选地，所述计算机还与打印机相连。\n[0016] 本发明的另一个技术方案是提供了一种基于上述检测装置的针织圆机在线疵点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：\n[0017] 第一步、织物在针织圆机上旋转过程中，利用矩形撑布框，矩形撑布框中部为图像采集区，通过矩形撑布框将织物一部分撑开，使透过图像采集区观察到的织物撑平；\n[0018] 第二步、利用摄像单元透过图像采集区实时拍摄被撑平的织物，随后将拍摄到的图像传输给DSP和RAM控制板，由DSP和RAM控制板将获取到的图像发送给计算机；\n[0019] 第三步、计算机采用能量、方差、熵、极差这四个织物图像特征值对图像进行表征并进行归一化处理，在此基础上使用极限学习机进行分类，从而对疵点及其种类进行识别，根据得到结果或通过波形方式存储，或通过报警器报警，或将针织圆机停机。\n[0020] 优选地，在所述第三步中，采用粒子群扩展算法的全局优化能力优化选择所述极限学习机的输入层权值和隐含层偏差，构建一个最优的网络，解决由于极限学习机的随机给值造成的每次试验的训练精度与测试精度不同的问题，提高网络的稳定性与泛化性。\n[0021] 优选地，在所述第三步中，若将识别出的疵点以波的形式输出，波形定义为疵点的种类，波峰则定义为疵点数量。\n[0022] 优选地，在所述第三步中，利用打印机将所述波的形式打印出来。\n[0023] 本发明具有如下有益效果\n[0024] 1、设计简单，采用单摄像头，摄像头静止，织物做圆周运动，矩形撑布框可以撑开圆筒形织物，便于方形图像采集。连续采集方形图像使得检测全面且精度高，维护方便。\n[0025] 2、采用获取织物图像进行数字图像处理来检测织物质量，并对疵点进行识别、分类、计数、定位，识别种类多，精度高速度快，且采用波的形式输出，使定位更加精确。\n[0026] 3、可在一定条件下发出警报甚至自动停机并及时处理，同时能够预报下机针织物质量的等级。\n[0027] 4、自动化程度高，可以代替人工检测，提高了检测效率，且减少劳动力成本。\n[0028] 本发明的目的在于提供一种针对圆筒形针织物的织物图像采集、识别和处理的自动、快速、准确的针织物疵点在线检测装置和检测方法。与已有的发明相比，本发明的检测疵点种类多、精度高、反应快、疵点定位准。\n附图说明\n[0029] 图1A为本发明提供的一种针织圆机在线疵点检测装置中摄像单元部分的主视图；\n[0030] 图1B为本发明提供的一种针织圆机在线疵点检测装置中摄像单元部分的俯视图；\n[0031] 图2为本发明提供的一种针织圆机在线疵点检测装置的总体结构示意图；\n[0032] 图3为本发明提供的一种针织圆机在线疵点检测装置的矩形撑布框的结构示意图；\n[0033] 图4为本发明提供的一种针织圆机在线疵点检测装置的矩形撑布框的局部结构示意图。\n具体实施方式\n[0034] 为使本发明更明显易懂，下面结合具体实施例，并附图作详细说明如下。应理解，这些实施例仅用于说明本发明。\n[0035] 本发明提供了一种针织圆机在线疵点检测装置，本发明在原有的针织圆机8的大圆盘1下进行改造，增加了图像采集部分、图像处理部分和疵点反馈输出部分。\n[0036] 结合图1A、图1B及图2所示，图像采集部分设置于织物6内侧，设有CCD摄像机7、LED光源2、LED光源4、矩形撑布框5；图像处理部分包括DSP和RAM控制板3、计算机10；疵点反馈输出部分包括计算机10、报警器9和打印机11。矩形撑布框5将圆筒织物6一部分撑开，使矩形撑布框5里面的织物6撑平。\n[0037] 结合图3，矩形撑布框5位于左右两侧的纵向外框12及位于上下两侧的横向外框\n14，由纵向外框12及横向外框14围成图像采集区15。为了不给处于正常生产的圆筒形织物6带来过大的额外张力，也不会使面料产生应力集中情况，同时又能撑开圆弧织物6以便于平面图像的采集，纵向外框12设计为与织物6相切的圆弧形过渡，并且向框的内侧延展弯曲，以避免凸出部分对运行的织物6造成破坏。上下横向外框14为连接内侧纵向外框12的直线梁，起到支撑作用。矩形撑布框5的框内尺寸在横向所覆盖圆筒弧度由采集的图像大小而定。\n[0038] 结合图4，矩形撑布框5的框内横向有效尺寸d为纵向外框12与圆筒形织物6的两个切点间的距离，也即采集图像的最大横向尺寸，与矩形撑布框5所覆盖圆筒弧度α和圆筒织物半径r间的关系为：d＝2rsin(α/2)。原则上，矩形撑布框5尺寸越小对运行的织物6张力影响越小，但却使得图像采集和处理的效率降低。根据常规的圆筒形织物6直径尺寸范围，取矩形撑布框5尺寸纵向和横向变化范围为5cm-15cm。矩形撑布框5与圆筒形织物6的相对位置为从二者自然相切到向外移动一定距离a使织物被撑平，a＝r-rcos(α/2)。LED光源2和LED光源4与CCD摄像机7固定在圆机上，CCD摄像机7静止不动，织物6绕其做圆周运动，使得摄像机7拍摄整个织物。DSP和RAM控制板3安装在光源和摄像机后方，CCD摄像机7拍摄织物后图像信息传入DSP和RAM控制板3，DSP和RAM控制板3的输出端与计算机10和报警器9相连。\n打印机11与计算机10相连，输出所需的织物疵点报告。\n[0039] 针对针织物的破洞、漏针、断纱、花针、油污等疵点类型的识别，采用能量、方差、熵、极差这四个织物图像特征值进行表征并进行归一化处理。在此基础上使用极限学习机进行分类，并采用粒子群扩展算法的全局优化能力优化选择极限学习机的输入层权值和隐含层偏差，构建一个最优的网络，解决由于极限学习机的随机给值造成的每次试验的训练精度与测试精度不同的问题，提高网络的稳定性与泛化性。当在一定范围内疵点数较多或较严重时，启动报警装置，甚至自动停机。在扫描织物时，根据一系列疵点检测和分类算法将织物疵点以波的形式输出，波形定义为疵点种类，波峰定义为疵点数量，根据需要可以将代表疵点位置的波的位置打印为疵点报告。本发明可配套在任何筒径的针织机上，并根据针织机筒径尺寸调整撑布框尺寸变化范围5-15cm。\n[0040] 本发明的针对圆机的疵点检测装置可在原有的针织圆机上进行改造，不仅节约成本，提高效率，而且发明了一种新的疵点识别和定位方法，使得疵点识别更加准确，定位更加精确，极大得提高了劳动生产率，保证了企业利润收益。