CN103364537A - 基于机器视觉的紧密赛络纺纱线质量在线检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于机器视觉的紧密赛络纺纱线质量在线检测方法,包括紧密赛络纺纱线图像的采集,紧密赛络纺纱线图像的处理与分析,纱线平均直径、条干均匀度、毛羽数及毛羽长度的检测与数据分析,纱线质量的在线检测。这种检测方法对象为紧密赛络纺生产过程中即时的纱线,具有实时性,可以更好地满足紧密赛络纺对纱线质量控制的要求。
Description
技术领域
本发明涉及到纺织技术领域,具体涉及一种在紧密赛络纺生产过程中对纱线进行在线图像采集并通过对纱线图像进行处理和分析完成纱线质量在线检测的方法。
背景技术
紧密赛络纺技术是目前国内外广泛研究的一种新型纺纱技术,可以从根本上减少加捻三角区,减少纤维头尾端被挤向纱体外面而形成毛羽的可能,使输出的较松散的、扁平带状的纤维须条向纱干中心集中,使之变为集中、平行的须条,在减少成纱毛羽的同时,也带来了使纱线中纤维排列更加紧密,受力分布进一步均匀,纤维在纱体的利用率高,成纱强力得以提高,纱线条干更加均匀,有效地优化纱线的结构,改善和提高了成纱质量。
紧密赛络纺技术在提高纱线质量的同时,也对纱线质量控制提出更高的要求,如何更好地检测紧密纺纱线质量成为当务之急。目前检测纱线的方法有主观评价,分段称重,USTER仪电容法等,使用最广泛的为使用USTER测试仪测量纱线直径的变异系数(CV值)。这种方法通过电容简介测量纱线直径,而非直接针对纱线的外观直径,且检测的对象为生产出来的成品纱线,无法实现对生产过程中纱线质量的在线检测。另外USTER仪检测方法需要耗费大量的纱线产品作为检测样本,检测完成后纱线无法使用,增加了生产成本。针对上述问题,本发明提出一种基于机器视觉的紧密赛络纺纱线质量检测方法。使用图像采集设备对于紧密纺生产过程中的纱线进行实时图像采集,通过对纱线图像进行处理和分析,获得纱线平均直径、变异系数、毛羽数量和毛羽长度等数据,实现对紧密赛络纺纱线质量的在线检测。
发明内容
本发明提供一种基于机器视觉的紧密赛络纺纱线质量在线检测方法,采用以下技术方案:
(1)、在紧密赛络纺系统前罗拉钳口到导纱钩的纺纱段上方安装线阵相机或其他图像采集设备(如视频显微镜等),获取紧密纺过程中的纱线图像。
(2)、图像采集设备与计算机相连接,将所采集的纱线图像传输至计算机中处理和分析。
(3)、对纱线图像进行图像增强等预处理,通过阈值化或类似方法得到纱线的二值图像。
(4)、计算纱线二值图像中纱线的平均直径和变异系数,并检测毛羽数量及毛羽长度,通过数据分析完成紧密纺纱线质量的在线检测。
本发明的有益效果在于:使用机器视觉和图像处理技术对紧密赛络纺纱线进行在线检测,其对象是生产过程中的纱线,检测方法针对纱线外观直径,检测结果可实时反映当前生产状况。
附图说明
图1为本发明的安装示意图。
图2为本发明的检测流程示意图。
图中:1-紧密纺纱线图像采集,2-分割纱线条干、毛羽和背景,3-计算纱线平均直径、变异系数及毛羽长度和数量,4-通过数据分析完成在线检测。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步描述,但不局限于此。由图1所示,在紧密赛络纺系统前罗拉钳口到导纱钩的纺纱段上方安装线阵相机(或其他类似图像采集设备)采集纱线图像,线阵相机与计算机相连,作为图像处理与分析之用。检测流程如图2所示,线阵相机采集到的图像在计算机中进行图像增强、阈值化等处理,分割纱线条干、毛羽及背景,通过计算纱线的平均直径、变异系数、毛羽数等数据对纱线质量进行在线检测。
Claims (4)
1.一种基于机器视觉的紧密赛络纺纱线质量在线检测方法,它包括紧密赛络纺纱线图像的采集,紧密赛络纺纱线图像的处理与分析,纱线平均直径、条干均匀度、毛羽数及毛羽长度的检测与数据分析,纱线质量的在线检测。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的紧密赛络纺纱线质量在线检测方法,其特征是:检测对象为紧密赛络纺生产过程中即时生产出的纱线,检测具有实时性。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的紧密赛络纺纱线质量在线检测方法,其特征是:检测的方法基于机器视觉,方法直接针对于纱线外观直径,有别于其他检测方法通过其他物理量如电容、重量等计算纱线直径。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的紧密赛络纺纱线质量在线检测方法,其特征是:在生产过程中进行检测,对纱线产品不产生破坏性影像,降低了检测成本。
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2012
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PB01 | Publication | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20131023 |