CN104020310A - 一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常检测方法，PC机通过I/O卡输出数据至电机驱动装置，以驱动电机喂纱机构，计算各个提花轮的输出值预期转速；PC机通过图像采集卡触发图像采集装置采集电机喂纱机构的实时图像数据，计算各个提花轮的实际转速；比较各个提花轮的实际转速与输出值预期转速是否相符，如果提花轮实际转速超出了正常误差波动允许范围，则认定该电机喂纱机构动作异常。本发明提供的方法克服了现有技术的不足，能够自检测并判断电机喂纱机构运转状态是否符合预期，便于检查排除地毯簇绒机运转中喂纱机构的故障，提高了安装维护的工作效率。

Description

一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常检测方法

技术领域

本发明涉及一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常的检测方法，属于纺织品织造技术领域。

背景技术

地毯簇绒机中电机喂纱机构提花组合机构中由一个小电机通过同步带带动一个或两个提花轮构成。主轴旋转一个固定角度(比如360度)完成一个提花周期，驱动电机转速按照固定比例系数跟踪主轴转速，从而带动提花轮使得喂纱量在一个提花周期满足要求。由于采用小电机喂纱机构提花的簇绒机上安装了大量的小电机喂纱机构，首次安装以及运行异常后通常需要人工检查排除错误，簇绒机上小电机喂纱状态检查通常采用的人工逐个排除方法，效率低下，通常一组提花用的喂纱机构上百组，多的上千组，逐一排查起来比较困难，工作强度较大。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种自动化检测电机喂纱机构动作故障的方法。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常检测方法，电机喂纱机构包括电机，电机输出端通过同步带连接提花轮一侧的齿轮，提花轮设于无动力长轴上，其特征在于：所述提花轮上设有两条辅助视觉检测用的增强对比度的涂料带；PC机通过I／O卡与电机驱动装置连接，电机驱动装置连接所述电机喂纱机构，PC机通过图像采集卡与图像采集装置连接；

该方法具体包括如下步骤：

步骤1：PC机通过I/O卡输出数据至电机驱动装置，以驱动电机喂纱机构；电机旋转带动提花轮旋转，如果电机喂纱机构动作正常，则提花轮的转速应与当前设定的电机转速成固定比例关系，而电机转速按照一个固定比例关系跟随主轴转速；计算各个提花轮的输出值预期转速；

步骤2：PC机通过图像采集卡触发图像采集装置采集电机喂纱机构的实时图像数据，计算各个提花轮的实际转速；

步骤3：比较各个提花轮的实际转速与输出值预期转速是否相符，如果提花轮实际转速超出了正常误差波动允许范围，则认定该电机喂纱机构动作异常。

优选地，所述步骤1中，I／O卡输出数据的设定方法如下：

每次每组提花机构中电机都动作，但每次除了一组提花机构的电机喂纱机构外其他组电机状态都一致，总共需要输出q×b组数据；其中q为提花机构总数，b为单个提花机构中喂纱量种类数；

第i次输出数据定义如下：[x_i1，x_i2，x_i3，…，x_iq]，其中x_i1为第i组数据第一列，……，x_iq为第i组数据第q列；

对于第i组数据，i从1开始到q×b，

从第1列开始循环计算规则如下：

第一步：j=当前列序号，如果(i-1)／b+1≠j则当前列值x_ij=b-(i-1)％b-1>0?b-(i-1)％b-1：b；如果(i-1)／b+1==j，则当前列值x_ij=b-(i-1)％b；％为求余数符号；

第二步：当前列序号=当前列序号+1，如果当前列序号>q，则本组数据计算结束，否则跳到第一步继续执行。

优选地，所述步骤1中，提花轮的输出值预期转速的计算方法如下：

设定任一时刻主轴转速ω_main，设定某一时间段主轴平均转速各个输出数据[1，2，…，b]对应比例系数为[k₁，k₂，…，k_b]，b为单个提花机构喂纱量种类数，电机到提花轮传动比为k_{dj_thl}，任意时间段预期提花轮平均转速为ω_thl，任意时刻预期提花轮平均转速为在输出数据j(j∈[1，2，…，b])期间，对应的比例系数为k_j，可得：

ω_{thl_qw}=ω_main×k_j×k_{dj_thl}

公式中k_{dj_thl}为电机到提花轮的转速比例系数，k_j为向当前电机输出数据j时主轴到电机的转速比例系数。

采用主轴上编码器测算某个阶段的平均速度；设定采集起始时刻编码器脉冲数n_start、采集终止时刻编码器脉冲数n_end，k_d为每个编码器脉冲对应角度，采集时间为T，则

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{thl}\_\mathrm{qw}}}=\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{main}}}\×k_j\×k_{\mathrm{dj}\_\mathrm{thl}}=k_j\×k_{\mathrm{dj}\_\mathrm{thl}}\×k_d\×(n_{\mathrm{end}}-n_{\mathrm{start}})/T$

根据上式可得任意时段内提花轮的输出值预期平均转速。

优选地，所述步骤2中，提花轮的实际转速的计算方法如下：

在提花轮一周均匀设有2条增强对比度的涂料带，假设图像采集装置的采集频率是p帧／秒，提花轮上齿轮上增强对比度涂料带半径为R；

通过采集图像，按顺序标记图像及其采集时间，对图像预处理校正后，截取感兴趣区域的图像，通过图像背景差分法获取增强对比度涂料带相对于齿轮旋转轴的位置；

y_n=R×cosθ_n，θ_n=arccos(y_n／R)

y_n+m=R×cosθ_n+m，θ_n+m=arccos(y_n+m／R)

求得实测平均转速

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{thl}\_\mathrm{sc}}}=({\mathrm{\θ}}_{n+m}-{\mathrm{\θ}}_n)/t$

其中：

y_n、y_n+m分别为第n次和第n+m次时测得增强对比度涂料带相对中轴线高度；

θ_n、θ_n+m分别为第n次和第n+m次旋转的角度；

为当前测得平均角速度；

t为第n次和第n+m次两次测得图像采集时间间隔，t=m×1／p；

由此获得任意时段内提花轮的实际平均转速。

优选地，所述步骤1中，I／O卡输出数据要保证所有电机喂纱机构各个状态至少切换一遍，且每次输出数据保持几个提花周期。

本发明提供的方法克服了现有技术的不足，能够自检测并判断电机喂纱机构运转状态是否符合预期，便于检查排除地毯簇绒机运转中喂纱机构的故障，提高了安装维护的工作效率。

附图说明

图1为检测装置系统构成图；

图2为电机喂纱机构子系统构成图；

图3为速度测算用坐标示意图；

图4为本发明提供的基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常检测方法工作流程图。

具体实施方式

为使本发明更明显易懂，兹以一优选实施例，并配合附图作详细说明如下。

本发明提供的方法通过软件输出特定信号组合控制电机喂纱机构的动作，电机喂纱机构动作后会带动电机喂纱机构上提花轮旋转，利用机器视觉系统采集电机喂纱机构的工作实时视频，对视频进行分析，判定提花轮旋转动作是否符合预期。如不符合预期则可以快速判定出故障的电机喂纱机构位置，方便维护人员进一步检测。

地毯簇绒机电机喂纱机构通常由一个电机和两个相互啮合的提花轮组成。如图1所示，本检测装置由PC机1、I／O卡2、电机驱动装置3、图像采集卡4、安装于PC机上的检测软件5、图像采集装置6、电机喂纱机构7组成，PC机1通过I/O卡2与电机驱动装置3连接，电机驱动装置3连接电机喂纱机构7，PC机上安装有检测软件5，PC机通过图像采集卡4与图像采集装置6连接。图像采集装置6本实施例中采用相机。

结合图2，电机喂纱机构7由电机71、同步带72、无动力长轴73、提花轮74、增强对比度的涂料带75组成，电机71输出端通过同步带72连接提花轮74左侧的齿轮，电机71旋转将带动提花轮74旋转。提花轮74安装在无动力长轴73上，提花轮74上有两条辅助视觉检测用的增强对比度的涂料带75。增强对比度的涂料带为在相机拍照过程中，和背景对比明显的颜色带。比如提花轮是浅色的，涂料带就选黑色的。

具体检测方法实施如下：

对于每一组提花机构的都由一个电机71驱动，正常情况下，如果电机喂纱机构动作正常，并且传动机构正常，则提花装置中提花轮及其上的齿轮转速应与当前设定的电机转速成固定比例关系，而电机转速按照一个固定比例关系跟随主轴转速。利用机器视觉获取提花装置的实时图像，通过图像处理计算各个提花轮的转速，如有转速超出了正常误差波动允许范围，则认定该组提花机构存在问题，需进一步人工认定故障原因。

A)输出数据的设定：由于电机转速理论上无极可调，但实际用于提花时实际使用变化种类有限，通常采用16种变化以内。具体输出参数设定方法有以下两种：

方法1：每次只测试所有提花装置中一个电机喂纱机构，总共需要输出q×b组数据。其中q为电机喂纱机构数，b为电机喂纱机构喂纱量变化总数。

第i次输出数据定义如下：[x_i1，x_i2，x_i3，…，x_iq]，其中x_i1为第i组数据第一列，……，x_iq为第i组数据第q列。

对于第i组数据(i从1开始到q×b)，

从第1列开始循环计算规则如下：

第一步：j=当前列序号，如果(i-1)／b+1≠j则当前列值x_ij为0；

如果(i-1)／b+1==j，则当前列值x_ij=b-(i-1)％b(式中％为求余数符号)。

第二步：当前列序号=当前列序号+1，如果当前列序号>q，则本组数据计算结束，否则跳到第一步继续执行。

以图2中5个提花机构为例q=5，每个电机只设置三种变化b=3，输出数据q×b=5×3=15组，方法1设定如下：

[3，0，0，0，0]、[2，0，0，0，0]、[1，0，0，0，0]、[0，3，0，0，0]、[0，2，0，0，0]、[0，1，0，0，0]、[0，0，3，0，0]、[0，0，2，0，0]、[0，0，1，0，0]、[0，0，0，3，0]、[0，0，0，2，0]、[0，0，0，1，0]、[0，0，0，0，3]、[0，0，0，0，2]、[0，0，0，0，1]。

其中3代表提花机构电机运转在高速，2代表提花机构电机运转在中速，1代表提花机构电机运转在低速，0代表该提花机构电机不动作。每组数据每一列代表一个提花机构输出状态。

方法2：每次每组提花装置中电机都动作，但每次除了一组提花装置的电机喂纱机构外其他组电机状态都一致，总共需要输出q×b组数据。其中q为提花机构总数，b为单个提花机构中喂纱量种类数。

第i次输出数据定义如下：[x_i1，x_i2，x_i3，…，x_iq]，其中x_i1为第i组数据第一列，……，x_iq为第i组数据第q列。

对于第i组数据(i从1开始到q×b)，

从第1列开始循环计算规则如下：

第一步：j=当前列序号，如果(i-1)/b+1≠j则当前列值x_ij=b-(i-1)％b-1>0?b-(i-1)％b-1：b(式中％为求余数符号，如a％b为a除以b的余数，本表达式为c语言中一种写法，意义为如果问号前表达是成立则取值问号和冒号之间取值，否则取冒号后面的取值)；

如果(i-1)/b+1==j，则当前列值x_ij=b-(i-1)％b(式中％为求余数符号)。

第二步：当前列序号=当前列序号+1，如果当前列序号>q，则本组数据计算结束，否则跳到第一步继续执行。

以图2中5个提花机构为例输出数据设定如下：

以图2中5个提花机构为例q=5，每个电机只设置三种喂纱量变化b=3，输出数据q×b=5×3=15组，方法二测试数据设定如下：

[3，2，2，2，2]、[2，1，1，1，1]、[1，3，3，3，3]、[2，3，2，2，2]、[1，2，1，1，1]、[3，1，3，3，3]、[2，2，3，2，2]、[1，1，2，1，1]、[3，3，1，3，3]、[2，2，2，3，2]、[1，1，1，2，1]、[3，3，3，1，3]、[2，2，2，2，3]、[1，1，1，1，2]、[3，3，3，3，1]。

方法1较适合初次安装调试，方法2在初次调试和维护调试时都可采用，作为优选，本发明采用方法2进行设定输出数据。

B)提花轮预期转速的计算：设定任一时刻主轴转速ω_main，设定某一时间段主轴平均转速各个输出数据[1，2，…，b]对应比例系数为[k₁，k₂，…，k_b](b为单个提花机构中喂纱量种类数)，电机到提花轮传动比为k_{dj_thl}，任意时间段预期提花轮平均转速为ω_{thl_qw}，任意时段预期提花轮平均转速为在输出数据j(j∈[1，2，…，b]))期间，对应的比例系数为k_j可得：

ω_{thl_qw}=ω_main×k_j×k_{dj_thl}

公式中k_{dj_thl}为电机到提花轮的转速比例系数，k_j为向当前电机输出数据j时主轴到电机的转速比例系数。

但是实际上这样测算比较困难，本发明采用主轴上编码器测算某个阶段的平均速度。

设定采集起始时刻编码器脉冲数n_start、采集终止时刻编码器脉冲数n_end，每个编码器脉冲对应角度k_d，采集时间为T，则

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{thl}\_\mathrm{qw}}}=\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{main}}}\×k_j\×k_{\mathrm{dj}\_\mathrm{thl}}=k_j\×k_{\mathrm{dj}\_\mathrm{thl}}\×k_d\×(n_{\mathrm{end}}-n_{\mathrm{start}})/T$

根据上面公式可得任意时段内提花轮的期望平均转速。

C)基于视觉的提花轮转速计算方法：为方便后续图像处理，在提花轮一周均匀设有2条增强对比度的涂料带75。假设视觉采集系统采集频率是p帧／秒，提花轮上齿轮增强对比度涂料带半径为R。

通过采集图像，按顺序标记图像及其采集时间，对图像预处理校正后，截取感兴趣区域的图像，通过图像背景差分法获取增强对比度涂料带相对于齿轮旋转轴的位置。如图3所示，左侧为第n次采集图像时图像示意图，右侧为第n+m次采集图像时图像示意图，根据中间坐标示意图可知y_n=R×cosθ_n，反求θ_n=arccos(y_n／R)。

同样y_n+m=R×cosθ_n+m，则θ_n+m=arccos(y_n+m／R)。

求得实测平均转速 $\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{thl}\_\mathrm{sc}}}=({\mathrm{\θ}}_{n+m}-{\mathrm{\θ}}_n)/t.$

其中：

y_n、y_n+m分别为第n次和第n+m次时测得增强对比度涂料带相对中轴线高度；

θ_n、θ_n+m分别为第n次和第n+m次旋转的角度；

为当前测得平均角速度；

t为第n次和第n+m次两个测得图像采集时间间隔，t=m×1／p；

根据上述公式所述方法可以获得任意一提花轮上齿轮实际角速度，通过比较该实际角速度与相应的提花装置预期转速值，如果转速误差绝对值小于允许值，则认为当前测得转速符合要求，否则为转速异常或不合格。

本发明具体实施方法步骤如图4所示：

步骤1：设定参数，设定主轴转速，设定输出数据，以及各个转速参数相对于主轴转速比例系数，提花轮半径以及图像采集时间间隔。其中输出数据要保证所有电机喂纱机构各个状态至少切换一遍，输出数据如上述方法2中的示例数据。

步骤2：通过I／O卡输出第i组数据，驱动电机喂纱机构，根据需要保证几个提花周期数据一致，方便后续图像采集处理。

步骤3：通过图像采集卡触发相机采集提花机构实时图像数据并计算各个提花轮转速。作为优选，使用采集图像中增强对比度的涂料带靠近提花轮中轴线位置的图像进行速度计算，本实例中采用y_n∈[-R／2.0，R／2.0]、y_n+m∈[-R／2.0，R／2.0]，并且|y_n+m-y_n|＞R／2.0图像测算平均转速以减少误差。

步骤4：比较各个提花轮转速与输出值预期转速是否相符，并输出本次检测结果。

步骤5：检查检测是否完成，如完成则跳至步骤7。

步骤6：当前组号i＝i+1，跳至步骤2执行。

步骤7：结束检测。

Claims (5)

1.一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常的检测方法，电机喂纱机构(7)包括电机(71)，电机(71)输出端通过同步带(72)连接提花轮(74)一侧的齿轮，提花轮(74)设于无动力长轴(73)上，其特征在于：所述提花轮(74)上设有两条辅助视觉检测用的增强对比度的涂料带(75)；PC机(1)通过I／O卡(2)与电机驱动装置(3)连接，电机驱动装置(3)连接所述电机喂纱机构(7)，PC机(1)通过图像采集卡(4)与图像采集装置(6)连接；

该方法具体包括如下步骤：

步骤1：PC机(1)通过I／O卡(2)输出数据至电机驱动装置(3)，以驱动电机喂纱机构(7)；

电机(71)旋转带动提花轮(74)旋转，如果电机喂纱机构(7)动作正常，则提花轮(74)的转速应与当前设定的电机转速成固定比例关系，而电机转速按照一个固定比例关系跟随主轴转速；计算各个提花轮(74)的输出值预期转速；

步骤2：PC机(1)通过图像采集卡(4)触发图像采集装置(6)采集电机喂纱机构(7)的实时图像数据，计算各个提花轮(74)的实际转速；

步骤3：比较各个提花轮(74)的实际转速与输出值预期转速是否相符，如果提花轮(74)实际转速超出了正常误差波动允许范围，则认定该电机喂纱机构(7)动作异常。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常的检测方法，其特征在于：所述步骤1中，I／O卡(2)输出数据的设定方法如下：

每次每组提花机构中电机都动作，但每次除了一组提花机构的电机喂纱机构外其他组电机状态都一致，总共需要输出q×b组数据；其中q为提花机构总数，b为单个提花机构中喂纱量种类数；

第i次输出数据定义如下：[x_i1，x_i2，x_i3，…，x_iq]，其中x_i1为第i组数据第一列，……，x_iq为第i组数据第q列；

对于第i组数据，i从1开始到q×b，

从第1列开始循环计算规则如下：

第一步：j=当前列序号，如果(i-1)/b+1≠j则当前列值x_ij=b-(i-1)％b-1>0?b-(i-1)％b-1：b；如果(i-1)／b+1==j，则当前列值x_ij=b-(i-1)％b；％为求余数符号；

第二步：当前列序号=当前列序号+1，如果当前列序号>q，则本组数据计算结束，否则跳到第一步继续执行。

3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常的检测方法，其特征在于：所述步骤1中，提花轮的输出值预期转速的计算方法如下：

设定任一时刻主轴转速ω_main，设定某一时间段主轴平均转速各个输出数据[1，2，…，b]对应比例系数为[k₁，k₂，…，k_b]，b为单个提花机构喂纱量种类数，电机到提花轮传动比为k_{dj_thl}，任意时间段预期提花轮平均转速为ω_thl，任意时刻预期提花轮平均转速为在输出数据j(j∈[1，2，…，b])期间，对应的比例系数为k_j，可得：

ω_{thl_qw}=ω_main×k_j×k_{dj_thl}

公式中k_{dj_thl}为电机到提花轮的转速比例系数，k_j为向当前电机输出数据j时主轴到电机的转速比例系数。

采用主轴上编码器测算某个阶段的平均速度；设定采集起始时刻编码器脉冲数n_start、采集终止时刻编码器脉冲数n_end，k_d为每个编码器脉冲对应角度，采集时间为T，则

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{thl}\_\mathrm{qw}}}=\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{main}}}\×k_j\×k_{\mathrm{dj}\_\mathrm{thl}}=k_j\×k_{\mathrm{dj}\_\mathrm{thl}}\×k_d\×(n_{\mathrm{end}}-n_{\mathrm{start}})/T$

根据上式可得任意时段内提花轮的输出值预期平均转速。

4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常的检测方法，其特征在于：所述步骤2中，提花轮的实际转速的计算方法如下：

在提花轮一周均匀设有2条增强对比度的涂料带(75)，假设图像采集装置(6)的采集频率是p帧／秒，提花轮上齿轮上增强对比度涂料带半径为R；

通过采集图像，按顺序标记图像及其采集时间，对图像预处理校正后，截取感兴趣区域的图像，通过图像背景差分法获取增强对比度涂料带相对于齿轮旋转轴的位置；

y_n＝R×cosθ_n，θ_n=arccos(y_n／R)

y_n+m=R×cosθ_n+m，θ_n+m=arccos(y_n+m／R)

求得实测平均转速

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{thl}\_\mathrm{sc}}}=({\mathrm{\θ}}_{n+m}-{\mathrm{\θ}}_n)/t$

其中：

y_n、y_n+m分别为第n次和第n+m次时测得增强对比度涂料带相对中轴线高度；

θ_n、θ_n+m分别为第n次和第n+m次旋转的角度；

为当前测得平均角速度；

t为第n次和第n+m次两次测得图像采集时间间隔，t=m×1／p；

由此获得任意时段内提花轮的实际平均转速。

5.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的电机喂纱机构动作异常的检测方法，其特征在于：所述步骤1中，I／O卡(2)输出数据要保证所有电机喂纱机构各个状态至少切换一遍，且每次输出数据保持几个提花周期。