CN106596584B - 一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置 - Google Patents

一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106596584B
CN106596584B CN201611036029.0A CN201611036029A CN106596584B CN 106596584 B CN106596584 B CN 106596584B CN 201611036029 A CN201611036029 A CN 201611036029A CN 106596584 B CN106596584 B CN 106596584B
Authority
CN
China
Prior art keywords
filament yarn
viscose filament
image
boundary
detected
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201611036029.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106596584A (zh
Inventor
谭雅岚
余恒炜
张龙
侯群
蔡利民
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jianghan University
Original Assignee
Jianghan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jianghan University filed Critical Jianghan University
Priority to CN201611036029.0A priority Critical patent/CN106596584B/zh
Publication of CN106596584A publication Critical patent/CN106596584A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106596584B publication Critical patent/CN106596584B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Treatment Of Fiber Materials (AREA)

Abstract

本发明公开了一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置,属于纺织技术领域。所述方法包括:获取待检测粘胶长丝的图像;确定待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色;将分别位于粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色;确定分别位于粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,第一条状区域一侧的边界、第二条状区域一侧的边界均与粘胶长丝一侧的边界重合,且第二条状区域的宽度大于第一条状区域的宽度;当确定的个数大于或等于设定阈值时,确定存在毛丝;当确定的个数小于设定阈值时,确定没有毛丝。本发明降低了实现成本。

Description

一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置
技术领域
本发明涉及纺织技术领域,特别涉及一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置。
背景技术
粘胶长丝俗称人造丝,是粘胶纤维的一种,由几十条细丝绕制而成的。粘胶长丝理想状态下是表面光滑的圆柱体,但受到生产设备技术水平的影响,有的粘胶长丝表面会形成毛丝。毛丝是指丝条受伤而呈毛茸状态、或者单丝断裂而使丝头突出于粘胶长丝表面的现象。
目前毛丝检测主要是基于高精度线阵电荷耦合元件(英文:Charge-coupledDevice,简称CCD)图像传感器,通过CCD图像传感器获取待检测粘胶长丝的高精度图像,直接在高精度图像上测量粘胶长丝的直径和毛丝形状,从而实现毛丝检测。
在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:
高精度线阵CCD图像传感器价格昂贵,不适用于大规模的工业生产。
发明内容
为了解决现有技术的问题,本发明实施例提供了一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置。所述技术方案如下:
一方面,本发明实施例提供了一种粘胶长丝毛丝检测的方法,所述方法包括:
获取待检测粘胶长丝的图像;
确定所述待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将所述两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色,所述两侧的边界的延伸方向与所述粘胶长丝的延伸方向一致;
将分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色,所述第一条状区域一侧的边界与所述粘胶长丝一侧的边界重合,所述背景是拍摄粘胶长丝的图像时采用的单色背景;
确定分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,所述第二条状区域一侧的边界与所述粘胶长丝一侧的边界重合,且所述第二条状区域的宽度大于所述第一条状区域的宽度;
当确定的个数大于或等于设定阈值时,确定所述待检测粘胶长丝存在毛丝;
当确定的个数小于设定阈值时,确定所述待检测粘胶长丝没有毛丝。
可选地,所述获取待检测粘胶长丝的图像,包括:
将所述待检测粘胶长丝放置在黑色背景前进行拍摄,所述待检测粘胶长丝在拍摄过程中沿所述待检测粘胶长丝的延伸方向移动;
从拍摄的视频中截取所述待检测粘胶长丝的图像。
可选地,所述确定所述待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,包括:
采用图像处理技术确定所述待检测粘胶长丝的图像中相邻两排像素中各自颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,两排像素的延伸方向与所述待检测粘胶长丝的延伸方向相同;
当相邻两排像素中确定的个数之差超过设定范围时,将确定的个数超过设定个数的一排像素确定为所述粘胶长丝的边界。
可选地,所述确定分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,包括:
采用图像处理技术确定截取区域内颜色与所述待检测粘胶长丝相同的像素的个数,所述截取区域包括所述两侧的边界之间的区域、以及所述两个第二条状区域;
计算所述两侧的边界之间的区域内的像素的个数;
将所述截取区域内确定的个数减去计算出的个数,得到所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数。
可选地,所述方法还包括:
对所述待检测粘胶长丝的图像进行处理,所述处理包括背景去除、二值化、图像去噪中的至少一种。
可选地,所述方法还包括:
获取若干存在毛丝的粘胶长丝的图像和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像;
确定所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界、以及所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将各个图像中所述两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色;
将各个图像中所述两个第一条状区域内的所有像素均涂成所述背景的颜色;
确定所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,和所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数;
取所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最小值和所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最大值的平均值,作为所述设定阈值。
另一方面,本发明实施例提供了一种粘胶长丝毛丝检测的装置,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取待检测粘胶长丝的图像;
第一边界确定模块,用于确定所述待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将所述两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色,所述两侧的边界的延伸方向与所述粘胶长丝的延伸方向一致;
第一处理模块,用于将分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色,所述第一条状区域一侧的边界与所述粘胶长丝一侧的边界重合,所述背景是拍摄粘胶长丝的图像时采用的单色背景;
第一个数确定模块,用于确定分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,所述第二条状区域一侧的边界与所述粘胶长丝一侧的边界重合,且所述第二条状区域的宽度大于所述第一条状区域的宽度;
判断模块,用于当确定的个数大于或等于设定阈值时,确定所述待检测粘胶长丝存在毛丝;当确定的个数小于设定阈值时,确定所述待检测粘胶长丝没有毛丝。
可选地,所述第一获取模块用于,
从电荷耦合元件CCD摄像机拍摄的视频中截取所述待检测粘胶长丝的图像,所述视频是将所述待检测粘胶长丝放置在黑色背景前进行拍摄得到的,所述待检测粘胶长丝在拍摄过程中沿所述待检测粘胶长丝的延伸方向移动。
可选地,所述装置还包括:
图像处理模块,用于对所述待检测粘胶长丝的图像进行背景去除、二值化、图像去燥的处理。
可选地,所述装置还包括:
第二获取模块,用于获取若干存在毛丝的粘胶长丝的图像和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像;
第二边界确定模块,用于确定所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界、以及所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将各个图像中所述两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色;
第二处理模块,用于将各个图像中所述两个第一条状区域内的所有像素均涂成所述背景的颜色;
第二个数确定模块,用于确定所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,和所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数;
阈值选取模块,用于取所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最小值和所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最大值的平均值,作为所述设定阈值。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
通过确定待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色,分别位于粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色,第一条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,在待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝和毛丝之间划分出一定宽度的分界线,分界线一侧是粘胶长丝,分界线另一侧是毛丝,两者之间界限明显,可以避免粘胶长丝和毛丝的临界区域对检测结果造成影响;通过确定分别位于粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,并根据确定的个数与设定阈值的大小关系确定待检测粘胶长丝是否存在毛丝,第二条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,且第二条状区域的宽度大于第一条状区域的宽度,判断结果的准确度与图像精度关系不大,不需要采用高精度设备去获取图像,大大降低了检测成本,适用于大规模的工业生产。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种粘胶长丝毛丝检测的方法的流程示意图;
图2a-图2d是本发明实施例一提供的方法执行过程中粘胶长丝图像的示意图;
图3是本发明实施例一提供的获取待检测粘胶长丝的图像的装置示意图;
图4是本发明实施例一提供的确定设定阈值的流程示意图;
图5是本发明实施例二提供的一种粘胶长丝毛丝检测的装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例一
本发明实施例提供了一种粘胶长丝毛丝检测的方法,参见图1,该方法包括:
步骤101:获取待检测粘胶长丝的图像。
图2a是步骤101执行之后的粘胶长丝图像的示意图。如图2a所示,白色的粘胶长丝10竖直设置在黑色的背景20上。
可选地,该步骤101可以包括:
将待检测粘胶长丝放置在黑色背景前进行拍摄,待检测粘胶长丝在拍摄过程中沿待检测粘胶长丝的延伸方向移动;
从拍摄的视频中截取待检测粘胶长丝的图像。
容易知道,粘胶长丝的长度通常很长,铺展开来根本无法包括在一幅图像中。参见图3,本实施例将摄像机100正对黑色背景20进行拍摄,使粘胶长丝10的各部分依次通过摄像机100和黑色背景20之间,从而得到粘胶长丝各部分图像组成的视频,再从视频中截取各个时刻的图像,得到粘胶长丝各部分的图像,即各幅待检测粘胶长丝的图像。另外,由于粘胶长丝通常是白色的,选用黑色背景容易在图像中区分粘胶长丝和背景。当然在实际应用中,也可以选取其它与粘胶长丝的颜色差别大的单色背景,如深蓝色背景、大红色背景等。
另外,在拍摄过程中,背景需要保持平整,以免图像中出现大量噪点。同时,对拍摄设备进行适量的遮光处理,既要保证粘胶长丝的拍摄,又要避免反光造成图像中出现大片白色区域,影响判断。
具体地,图像的大小可以为576像素(列)*768像素(行)。在具体实现中,待检测粘胶长丝的图像可以通过通用串行总线(英文:Universal Serial Bus,简称:USB)视频采集(英文:video capture)接口、有线网络接口或者无线网络接口从摄像机传输到计算机,由计算机进行毛丝检测。
步骤102:对待检测粘胶长丝的图像进行处理。该步骤102为可选步骤。
在本实施例中,进行的处理可以包括背景去除、二值化、图像去噪中的至少一种,以通过上述处理,提高后续检测的准确度。
在具体实现中,对于背景去除,可以单独拍摄一张背景图像,将待检测粘胶长丝的图像各个像素的值减去背景图像中相应位置像素的值,即可得到背景去除后的图像中各个像素的值。
对于图像二值化,可以采用matlab中的函数im2bw计算实现:
BW=im2bw(RGB,level);
其中,BW为像素二值化后的值,RGB为像素二值化前的值,level为设定参数,0.1≤level≤0.9。优选地,level=0.13。
对于图像去噪,可以采用matlab中的函数medfilt计算实现:
B=medfilt(A,[m,n]);
其中,B表示处理前的图像,A表示处理后的图像,[m,n]表示m行n列的滤波器。
步骤103:确定待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色。
在本实施例中,两侧的边界的延伸方向与粘胶长丝的延伸方向一致。优选地,粘胶长丝的延伸方向可以为竖直方向或者水平方向。当粘胶长丝沿竖直方向延伸时,两侧的边界分别为左侧边界和右侧边界;当粘胶长丝沿水平方向延伸时,两侧的边界分别为上侧边界和下侧边界。
在具体实现中,粘胶长丝的颜色通常为白色,如果是红绿蓝(Red Green Blue,简称RGB)图像,则将两侧的边界之间的区域内的所有像素均赋值为255;如果是二值图像,则将两侧的边界之间的区域内的所有像素均赋值为1。
图2b是步骤103执行之后的粘胶长丝图像的示意图。如图2b所示,左侧边界31和右侧边界32之间的区域内的所有像素都变成白色了。
可选地,该步骤103可以包括:
采用图像处理技术确定待检测粘胶长丝的图像中相邻两排像素中各自颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,两排像素的延伸方向与待检测粘胶长丝的延伸方向相同;
当相邻两排像素中确定的个数之差超过设定范围时,将确定的个数超过设定个数的一排像素确定为边界。
例如,粘胶长丝沿竖直方向延伸,如果相邻两列像素中右边一列像素中确定的个数超过设定范围,则将右边一列像素确定为左侧边界;如果相邻两列像素中左边一列像素中确定的个数超过设定范围,则将左边一列像素确定为左侧边界。
步骤104:将分别位于粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色。
在本实施例中,第一条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,背景是拍摄粘胶长丝的图像时采用的单色背景。背景的颜色优选黑色,无论是RGB图像还是二值图像,均将两个第一条状区域内的所有像素均赋值为0。
图2c是步骤104执行之后的粘胶长丝图像的示意图。如图2c所示,左侧边界31左侧的第一条状区域41和右侧边界32右侧的第一条状区域42内的所有像素都变成黑色了。
需要说明的,存在毛丝、粘胶长丝未处于紧绷状态、拍摄设备精度低、传输过程中引入噪声等原因都会造成粘胶长丝和黑色背景的临界区域不是一条清晰的直线(实际情况可参见图2a),为了清楚确定毛丝是否存在,本实施例中通过步骤103中将两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成白色,步骤104中将分别位于粘胶长丝两侧的两个第一条状区域(第一条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合)内的所有像素均涂成黑色,从而消除边界凹凸不平、粘胶长丝粗细不均匀带来的问题,明显划分出毛丝所在的区域进行毛丝检测。
步骤105:确定分别位于粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数。
在本实施例中,第二条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,且第二条状区域的宽度大于第一条状区域的宽度。
图2d是步骤105执行过程中的粘胶长丝图像的示意图。如图2d所示,截取左侧边界31左侧的第二条状区域51内、左侧边界31和右侧边界32之间的区域内、以及右侧边界32右侧的第二条状区域52内的图像,确定颜色与粘胶长丝相同的像素的个数。
可选地,该步骤105可以包括:
采用图像处理技术确定截取区域内颜色与待检测粘胶长丝相同的像素的个数,截取区域包括两侧的边界之间的区域、以及两个第二条状区域;
计算两侧的边界之间的区域内的像素的个数;
将截取区域内确定的个数减去计算出的个数,得到两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数。
需要说明的是,只截取部分区域采用图像处理技术确定与待检测粘胶长丝相同的像素的个数,一方面可以消除周围背景中白噪声的影响,另一方面可以减少不必要的计算量。
具体地,计算两侧的边界之间的区域内的像素的个数,可以包括:
采用如下公式计算两侧的边界之间的区域内的像素的个数N:
N=|b-a+1|*c;
其中,a和b分别为两侧边界所在的排数,c为一排像素的数量,||为求绝对值。
步骤106:当确定的个数大于或等于设定阈值时,确定待检测粘胶长丝存在毛丝。
可选地,该方法还可以包括:
在确定待检测粘胶长丝存在毛丝之后,进行报警和记录。
在实际应用中,也可以在确定待检测粘胶长丝存在毛丝的次数达到设定次数之后,进行报警。
步骤107:当确定的个数小于设定阈值时,确定待检测粘胶长丝没有毛丝。
在实际应用中,参见图4,该方法还可以包括:
步骤201、获取若干存在毛丝的粘胶长丝的图像和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像;
步骤202、确定若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝的两侧的边界、以及若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝的两侧的边界,并将各个图像中两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色;
步骤203、将各个图像中两各第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色;
步骤204、确定若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中两个第二条状区域内内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数;
步骤205、取若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最小值和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最大值的平均值,作为设定阈值。
在具体实现中,该步骤201的具体实现方式可以与步骤101相同,该步骤202的具体实现方式可以与步骤103相同,该步骤203的具体实现方式可以与步骤104相同,该步骤204的具体实现方式可以与步骤105相同,在此不再详述。另外,在步骤201-步骤204之后,也可以采用神经网络根据若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数进行训练,从而在步骤106和步骤107中直接采用训练得到的神经网络进行是否存在毛丝的判断。
需要说明的是,第一条状区域和第二条状区域宽度的选定可以上述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数差异确定。通常情况下,若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最小值会明显大于若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最大值,如果不是,则需要通过调节第一条状区域的宽度和第二条状区域的宽度实现。
本发明实施例通过确定待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色,分别位于粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色,第一条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,在待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝和毛丝之间划分出一定宽度的分界线,分界线一侧是粘胶长丝,分界线另一侧是毛丝,两者之间界限明显,可以避免粘胶长丝和毛丝的临界区域对检测结果造成影响;通过确定分别位于粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,并根据确定的个数与设定阈值的大小关系确定待检测粘胶长丝是否存在毛丝,第二条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,且第二条状区域的宽度大于第一条状区域的宽度,判断结果的准确度与图像精度关系不大,不需要采用高精度设备去获取图像,大大降低了检测成本,适用于大规模的工业生产。
实施例二
本发明实施例提供了一种粘胶长丝毛丝检测的装置,参见图5,该装置包括:
第一获取模块301,用于获取待检测粘胶长丝的图像;
第一边界确定模块302,用于确定待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色,两侧的边界的延伸方向与粘胶长丝的延伸方向一致;
第一处理模块303,用于将分别位于粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色,第一条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,背景是拍摄粘胶长丝的图像时采用的单色背景;
第一个数确定模块304,用于确定分别位于粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,第二条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,且第二条状区域的宽度大于第一条状区域的宽度;
判断模块305,用于当确定的个数大于或等于设定阈值时,确定待检测粘胶长丝存在毛丝;当确定的个数小于设定阈值时,确定待检测粘胶长丝没有毛丝。
可选地,第一获取模块301可以用于,
从电荷耦合元件(英文:Charge-coupled Device,简称:CCD)摄像机拍摄的视频中截取待检测粘胶长丝的图像,视频是将待检测粘胶长丝放置在黑色背景前进行拍摄得到的,待检测粘胶长丝在拍摄过程中沿待检测粘胶长丝的延伸方向移动。
可选地,第一边界确定模块302可以用于,
采用图像处理技术确定待检测粘胶长丝的图像中相邻两排像素中各自颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,两排像素的延伸方向与待检测粘胶长丝的延伸方向相同;
当相邻两排像素中确定的个数之差超过设定范围时,将确定的个数超过设定个数的一排像素确定为边界。
可选地,第一个数确定模块304可以用于,
采用图像处理技术确定截取区域内颜色与待检测粘胶长丝相同的像素的个数,截取区域包括两侧的边界之间的区域、以及两个第二条状区域;
计算两侧的边界之间的区域内的像素的个数;
将截取区域内确定的个数减去计算出的个数,得到两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数。
可选地,该装置还可以包括:
图像处理模块306,用于对待检测粘胶长丝的图像进行背景去除、二值化、图像去燥的处理。
可选地,该装置还可以包括:
第二获取模块307,用于获取若干存在毛丝的粘胶长丝的图像和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像;
第二边界确定模块308,用于确定若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界、以及若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将各个图像中两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色;
第二处理模块309,用于将各个图像中两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色;
第二个数确定模块310,用于确定若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数;
阈值选取模块311,用于取若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最小值和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最大值的平均值,作为设定阈值。
本发明实施例通过确定待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色,分别位于粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色,第一条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,在待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝和毛丝之间划分出一定宽度的分界线,分界线一侧是粘胶长丝,分界线另一侧是毛丝,两者之间界限明显,可以避免粘胶长丝和毛丝的临界区域对检测结果造成影响;通过确定分别位于粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,并根据确定的个数与设定阈值的大小关系确定待检测粘胶长丝是否存在毛丝,第二条状区域一侧的边界与粘胶长丝一侧的边界重合,且第二条状区域的宽度大于第一条状区域的宽度,判断结果的准确度与图像精度关系不大,不需要采用高精度设备去获取图像,大大降低了检测成本,适用于大规模的工业生产。
需要说明的是:上述实施例提供的粘胶长丝毛丝检测的装置在检测粘胶长丝毛丝时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的粘胶长丝毛丝检测的装置与粘胶长丝毛丝检测的方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种粘胶长丝毛丝检测的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待检测粘胶长丝的图像;
确定所述待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将所述两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色,所述两侧的边界的延伸方向与所述粘胶长丝的延伸方向一致;
将分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色,所述第一条状区域一侧的边界与所述粘胶长丝一侧的边界重合,所述背景是拍摄粘胶长丝的图像时采用的单色背景;
确定分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,所述第二条状区域一侧的边界与所述粘胶长丝一侧的边界重合,且所述第二条状区域的宽度大于所述第一条状区域的宽度;
当确定的个数大于或等于设定阈值时,确定所述待检测粘胶长丝存在毛丝;
当确定的个数小于设定阈值时,确定所述待检测粘胶长丝没有毛丝;
所述确定所述待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,包括:
采用图像处理技术确定所述待检测粘胶长丝的图像中相邻两排像素中各自颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,两排像素的延伸方向与所述待检测粘胶长丝的延伸方向相同;
当相邻两排像素中确定的个数之差超过设定范围时,将确定的个数超过设定个数的一排像素确定为所述粘胶长丝的边界。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待检测粘胶长丝的图像,包括:
将所述待检测粘胶长丝放置在黑色背景前进行拍摄,所述待检测粘胶长丝在拍摄过程中沿所述待检测粘胶长丝的延伸方向移动;
从拍摄的视频中截取所述待检测粘胶长丝的图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述确定分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,包括:
采用图像处理技术确定截取区域内颜色与所述待检测粘胶长丝相同的像素的个数,所述截取区域包括所述两侧的边界之间的区域、以及所述两个第二条状区域;
计算所述两侧的边界之间的区域内的像素的个数;
将所述截取区域内确定的个数减去计算出的个数,得到所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述待检测粘胶长丝的图像进行处理,所述处理包括背景去除、二值化、图像去噪中的至少一种。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取若干存在毛丝的粘胶长丝的图像和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像;
确定所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界、以及所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将各个图像中所述两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色;
将各个图像中所述两个第一条状区域内的所有像素均涂成所述背景的颜色;
确定所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,和所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数;
取所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最小值和所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最大值的平均值,作为所述设定阈值。
6.一种粘胶长丝毛丝检测的装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取待检测粘胶长丝的图像;
第一边界确定模块,用于确定所述待检测粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将所述两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色,所述两侧的边界的延伸方向与所述粘胶长丝的延伸方向一致;
第一处理模块,用于将分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第一条状区域内的所有像素均涂成背景的颜色,所述第一条状区域一侧的边界与所述粘胶长丝一侧的边界重合,所述背景是拍摄粘胶长丝的图像时采用的单色背景;
第一个数确定模块,用于确定分别位于所述粘胶长丝两侧的两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,所述第二条状区域一侧的边界与所述粘胶长丝一侧的边界重合,且所述第二条状区域的宽度大于所述第一条状区域的宽度;
判断模块,用于当确定的个数大于或等于设定阈值时,确定所述待检测粘胶长丝存在毛丝;当确定的个数小于设定阈值时,确定所述待检测粘胶长丝没有毛丝;
所述第一边界确定模块用于,
采用图像处理技术确定所述待检测粘胶长丝的图像中相邻两排像素中各自颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,两排像素的延伸方向与所述待检测粘胶长丝的延伸方向相同;
当相邻两排像素中确定的个数之差超过设定范围时,将确定的个数超过设定个数的一排像素确定为所述粘胶长丝的边界。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一获取模块用于,
从电荷耦合元件CCD摄像机拍摄的视频中截取所述待检测粘胶长丝的图像,所述视频是将所述待检测粘胶长丝放置在黑色背景前进行拍摄得到的,所述待检测粘胶长丝在拍摄过程中沿所述待检测粘胶长丝的延伸方向移动。
8.根据权利要求6或7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
图像处理模块,用于对所述待检测粘胶长丝的图像进行背景去除、二值化、图像去燥的处理。
9.根据权利要求6或7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第二获取模块,用于获取若干存在毛丝的粘胶长丝的图像和若干没有毛丝的粘胶长丝的图像;
第二边界确定模块,用于确定所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界、以及所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中粘胶长丝两侧的边界,并将各个图像中所述两侧的边界之间的区域内的所有像素均涂成粘胶长丝的颜色;
第二处理模块,用于将各个图像中所述两个第一条状区域内的所有像素均涂成所述背景的颜色;
第二个数确定模块,用于确定所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数,和所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中所述两个第二条状区域内颜色与粘胶长丝相同的像素的个数;
阈值选取模块,用于取所述若干存在毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最小值和所述若干没有毛丝的粘胶长丝的图像中确定的个数的最大值的平均值,作为所述设定阈值。
CN201611036029.0A 2016-11-15 2016-11-15 一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置 Active CN106596584B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611036029.0A CN106596584B (zh) 2016-11-15 2016-11-15 一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611036029.0A CN106596584B (zh) 2016-11-15 2016-11-15 一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106596584A CN106596584A (zh) 2017-04-26
CN106596584B true CN106596584B (zh) 2019-10-25

Family

ID=58592713

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611036029.0A Active CN106596584B (zh) 2016-11-15 2016-11-15 一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106596584B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110857919A (zh) * 2018-08-24 2020-03-03 东华大学 一种卷装长丝的尾丝缺陷检测方法
CN110857921A (zh) * 2018-08-24 2020-03-03 东华大学 一种卷装长丝的毛丝缺陷检测方法
CN110175659B (zh) * 2018-12-04 2022-04-19 深圳码隆科技有限公司 纺丝机故障监测方法
CN111507942B (zh) * 2020-03-27 2023-08-01 江苏恒力化纤股份有限公司 一种基于多视角图像分析的化纤长丝毛丝检测装置与方法
CN111583202B (zh) * 2020-04-27 2023-09-01 浙江华睿科技股份有限公司 一种毛丝检测方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07270323A (ja) * 1994-03-31 1995-10-20 Nissan Motor Co Ltd 塗装面状態検出装置および塗装面状態検出方法
CN2531393Y (zh) * 2002-02-08 2003-01-15 山东省纺织科学研究院 自动纱线综合测试仪
CN2638058Y (zh) * 2003-08-13 2004-09-01 太仓宏大方圆电气有限公司 纱线毛羽的测试装置
CN101082519A (zh) * 2007-04-11 2007-12-05 武汉科技学院 粘胶长丝毛丝检测方法及其装置
CN202837203U (zh) * 2012-09-17 2013-03-27 华中科技大学 一种粘胶长丝的毛丝检测装置
CN103591900A (zh) * 2012-08-13 2014-02-19 住友电气工业株式会社 包覆线体的外径异常检测方法
CN106091936A (zh) * 2016-06-01 2016-11-09 中国电子科技集团公司第四十研究所 一种基于机器视觉技术的透明纸偏移检测装置及方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050174648A1 (en) * 2003-06-24 2005-08-11 Pace Control Systems Inc Optical sensor for measuring characteristics and properties of strands

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07270323A (ja) * 1994-03-31 1995-10-20 Nissan Motor Co Ltd 塗装面状態検出装置および塗装面状態検出方法
CN2531393Y (zh) * 2002-02-08 2003-01-15 山东省纺织科学研究院 自动纱线综合测试仪
CN2638058Y (zh) * 2003-08-13 2004-09-01 太仓宏大方圆电气有限公司 纱线毛羽的测试装置
CN101082519A (zh) * 2007-04-11 2007-12-05 武汉科技学院 粘胶长丝毛丝检测方法及其装置
CN103591900A (zh) * 2012-08-13 2014-02-19 住友电气工业株式会社 包覆线体的外径异常检测方法
CN202837203U (zh) * 2012-09-17 2013-03-27 华中科技大学 一种粘胶长丝的毛丝检测装置
CN106091936A (zh) * 2016-06-01 2016-11-09 中国电子科技集团公司第四十研究所 一种基于机器视觉技术的透明纸偏移检测装置及方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Image Processing Technology in Broken Viscose Filament Automatic Detection System;Tan Ya-Lan et al.;《9th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics(CISP-BMEI 2016)》;20161017;第724-728页第III节 *
基于数字图像处理的纱线毛羽检测;孙银银等;《纺织学报》;20130630;第34卷(第6期);第102-106页 *
基于纱线条干边缘曲线切点的纱线毛羽检测;陈新华等;《江苏纺织》;20130930(第9期);第44-49页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106596584A (zh) 2017-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106596584B (zh) 一种粘胶长丝毛丝检测的方法和装置
JP6643525B2 (ja) 画像パープルフリンジ除去システム、方法、コンピュータ読み取り可能な記録媒体及び撮像装置
US20140125801A1 (en) On-line tunnel deformation monitoring system based on image analysis and its application
CN104732542A (zh) 基于多摄像头自标定的全景车辆安全系统的图像处理方法
US10210605B2 (en) Method and device for detecting boundary of region on display motherboard
CN111294589A (zh) 摄像模组镜头表面检测方法
CN101937563A (zh) 一种目标检测方法和设备及其使用的图像采集装置
CN104135660A (zh) 一种摄像模组脏污检测方法及检测系统
CN105657290A (zh) 一种基于双摄像头的扫描方法及装置
CN112630158B (zh) 一种脱膜布残留检测系统及其检测方法
CN104978748A (zh) 一种基于局部像素值的液晶屏缺陷检测方法
CN106651837B (zh) 白玻璃板表面崩边缺陷检测方法
CN104700395A (zh) 一种构造物外观裂缝检测方法及系统
WO2016137237A1 (en) Sensor for dual-aperture camera
CN104820973A (zh) 畸变曲线弧度检测模板的图像校正方法
CN106157286A (zh) 图像处理方法和屏幕漏光检测方法
CN109886918A (zh) 锂电池极片的拉丝毛刺检测方法、电子设备及存储介质
WO2019105433A1 (zh) 影像畸变检测方法和系统
CN106228541A (zh) 视觉检测中屏幕定位的方法及装置
CN203881301U (zh) 混凝土裂缝现场检测与成像装置
CN107480678A (zh) 一种棋盘识别方法和识别系统
CN207439968U (zh) 一种检测并区分透明玻璃盖板上下表面缺陷的装置
DE112010003748T5 (de) Verfahren und vorrichtung für die bildkorrektur
CN108492306A (zh) 一种基于图像轮廓的x型角点提取方法
CN110415223B (zh) 一种无参考的拼接图像质量评价方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant