CN109584241B - 一种钢筘的检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种钢筘的检测方法及装置，该方法包括：获取预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像；对预设范围内的钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域；黑色条状区域代表钢筘，白色条状区域代表钢筘间的缝隙；检测黑色条状区域和白色条状区域之间的实际位置信息；比较实际位置信息与预设标准位置的偏差值；比较偏差值与预设偏差值的大小；若偏差值大于预设偏差值，则判定待检测钢筘存在瑕疵。采用上述方法或装置能够极大地提高钢筘瑕疵检测的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及纺织技术领域，具体涉及一种钢筘的检测方法及装置。
背景技术
随着科技的发展，越来越多的智能技术应用到工作生活中。其中，纺织行业也不可避免的需要引入智能技术。在现在纺织过程中为了保证纺织品的质量，往往需要对设备中的钢筘进行相应的检查，例如检查钢筘是否存在瑕疵。在原始的纺织过程中，大多需要人工对钢筘进行检测，此种方式需要借助人工实现，且人工在检测过程中不可避免的掺杂了主观因素，因此人工检测钢筘瑕疵的准确度和效率均较低。在现有的钢筘检测的过程中，虽然可以摆脱人工检测，但是现有技术中大多只通过对钢筘是否倾斜进行检测，对钢筘除倾斜之外的其他情况不能检测，明显此种检测方式准确率较低。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种钢筘的检测方法及装置。解决了钢筘瑕疵检测精确度低的问题。
为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：
一种钢筘的检测方法，包括：
获取预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像；
对预设范围内的所述钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域；所述黑色条状区域代表钢筘，所述白色条状区域代表钢筘间的缝隙；
检测所述黑色条状区域和所述白色条状区域之间的实际位置信息；
比较所述实际位置信息与预设标准位置的偏差值；
比较所述偏差值与预设偏差值的大小；
若所述偏差值大于所述预设偏差值，则判定所述待检测钢筘存在瑕疵。
可选的，还包括：
检测所述黑色条状区域内是否存在白色印迹；
若存在，判定所述待检测钢筘断裂。
可选的，还包括：
检测所述白色条状区域是否存在黑色印迹；
若存在，判断所述待检测钢筘有污渍。
可选的，还包括：
根据几何形态学对所述黑色条状区域进行分析，得到所述待检测钢筘的宽度及长度，确定所述待检测钢筘的型号；
将所述待检测钢筘的型号与预设所需钢筘型号比较是否一致；
若不一致，判定所述待检测钢筘型号不符合要求。
可选的，还包括：
结合视觉定位算法定位所述白色条状区域的中心位置；
确定所述中心位置为纱线穿过所述待检测钢筘的位置。
一种钢筘的检测装置，包括：
钢筘图像获取模块，用于获取预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像；
区域划分模块，用于对预设范围内的所述钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域；所述黑色条状区域代表钢筘，所述白色条状区域代表钢筘间的缝隙；
实际位置检测模块，用于检测所述黑色条状区域和所述白色条状区域之间的实际位置信息；
偏差值比较模块，用于比较所述实际位置信息与预设标准位置的偏差值；
偏差值差值计算模块，用于比较所述偏差值与预设偏差值的大小；
第一判定模块，用于若所述偏差值大于所述预设偏差值，则判定所述待检测钢筘存在瑕疵。
可选的，还包括：
断裂检测模块，用于检测所述黑色条状区域内是否存在白色印迹；
第二判断模块，用于若存在，判定所述待检测钢筘断裂。
可选的，还包括：
污渍检测模块，用于检测所述白色条状区域是否存在黑色印迹；
第三判断模块，用于若存在，判断所述待检测钢筘有污渍。
可选的，还包括：
型号确定模块，用于根据几何形态学对所述黑色条状区域进行分析，得到所述待检测钢筘的宽度及长度，确定所述待检测钢筘的型号；
型号比较模块，用于将所述待检测钢筘的型号与预设所需钢筘型号比较是否一致；
第四判断模块，用于若不一致，判定所述待检测钢筘型号不符合要求。
可选的，还包括：
缝隙中心位置确定模块，用于结合视觉定位算法定位所述白色条状区域的中心位置；
第五判断模块，用于确定所述中心位置为纱线穿过所述待检测钢筘的位置。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请中公开了一种钢筘的检测方法，通过对获取的预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域，之后对黑色条状区域和白色条状区域之间的实际位置信息进行检测，将该实际位置信息与预设标准位置进行比较，得到偏差值，将该偏差值再与预设偏差值比较大小，若超出该预设偏差值则断定待检测钢筘存在瑕疵。采用上述方法能够精确对待检测钢筘的钢筘与钢筘见缝隙之间的位置关系，以此精确判断出钢筘与缝隙间的位置关系是否超出预设标准值，以此精确判断钢筘是否存在瑕疵，有效提升了钢筘的检测效率，提高检出瑕疵的可靠性与精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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是本发明一实施例提供的钢筘的检测方法流程图；
图2是本发明另一实施例提供的钢筘的检测方法流程图；
图3是本发明另一实施例提供的钢筘的检测方法流程图；
图4是本发明一实施例提供的钢筘的检测装置结构图。
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，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
图1是本发明一实施例提供的钢筘的检测方法流程图。参见图1，一种钢筘的检测方法，包括：
步骤101：获取预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像；
步骤102：对预设范围内的所述钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域；所述黑色条状区域代表钢筘，所述白色条状区域代表钢筘间的缝隙；
步骤103：检测所述黑色条状区域和所述白色条状区域之间的实际位置信息；
步骤104：比较所述实际位置信息与预设标准位置的偏差值；
步骤105：比较所述偏差值与预设偏差值的大小；
步骤106：若所述偏差值大于所述预设偏差值，则判定所述待检测钢筘存在瑕疵。
其中，上述方法中通过CCD图像传感器采集待检测钢筘的钢筘图像，在对钢筘图像进行分析时，先按照要求选择预设范围内的钢筘图像进行分析。需要注意的是，此处的预设范围的选取可以根据用户的需求预先设定，范围的选择并不唯一，可以根据实际情况而定。
在对钢筘图像进行分析的过程中，钢筘图像中的一条一条的黑色条状区域代表一个个的钢筘，一条一条的白色条状区域代表钢筘间的缝隙。根据钢筘与缝隙的标准位置，再结合实际现场情况设定的一个预设偏差值，通过上述方法判断钢筘的偏差值与预设标准位置的差是否小于标准偏差值。以此能够精准判断钢筘是否存在瑕疵。
采用上述钢筘的检测方法能够根据钢筘图像对钢筘是否存在瑕疵进行精确的判定，减少了人工检测钢筘的工作量，提高了纺织效率，同时也极大地提高了纱线织造工序设备的自动化与智能化水平。
为了更详细地介绍本申请中钢筘的检测方法，现提供另一个实施例详细介绍本申请中钢筘的检测方法，具体如下：
图2是本发明另一实施例提供的钢筘的检测方法流程图。参见图2，一种钢筘的检测方法，包括：
步骤201：获取预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像；
步骤202：对预设范围内的所述钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域；所述黑色条状区域代表钢筘，所述白色条状区域代表钢筘间的缝隙；
步骤203：检测所述黑色条状区域内是否存在白色印迹；
步骤204：若存在，判定所述待检测钢筘断裂。
步骤205：检测所述白色条状区域是否存在黑色印迹；
步骤206：若存在，判断所述待检测钢筘有污渍。
上述实施例中通过对黑色条状区域进行检测，当黑色条状区域中存在白色印迹时，则代表该钢筘锻炼；对白色条状区域进行检测，当白色条状区域中出现黑色印迹时，代表该钢筘有污渍。以此实现了自动检测钢筘断裂和污渍的功能，无需再依靠人工进行检查了，极大地提高了纺织效率，同时极大地降低了人工消耗。
为了更详细地介绍本申请中钢筘的检测方法，现提供另一个实施例详细介绍本申请中钢筘的检测方法，具体如下：
图3是本发明另一实施例提供的钢筘的检测方法流程图。参见图3一种钢筘的检测方法，包括：
步骤301：获取预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像；
步骤302：对预设范围内的所述钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域；所述黑色条状区域代表钢筘，所述白色条状区域代表钢筘间的缝隙；
步骤303：根据几何形态学对所述黑色条状区域进行分析，得到所述待检测钢筘的宽度及长度，确定所述待检测钢筘的型号；
步骤304：将所述待检测钢筘的型号与预设所需钢筘型号比较是否一致；
步骤305：若不一致，判定所述待检测钢筘型号不符合要求；
步骤306：结合视觉定位算法定位所述白色条状区域的中心位置；
步骤307：确定所述中心位置为纱线穿过所述待检测钢筘的位置。
上述实施例中利用几何形态学通过对黑色条状区域进行分析，确定待检测钢筘的型号，以此判定待检测钢筘型号是否符合用户需求，若检测到型号不符合要求，则提示钢筘型号出错，避免因钢筘型号问题导致的生产出错，以此极大地提高了纺织行业的生产效率，将大大降低错筘、打筘的可能，保证了后序工艺的良品率，不再出现由于钢筘原因导致的布料报废。
同时上述实施例中还利用视觉定位算法对白色条状区域进行中心位置的定位，得到白色条状区域的中心位置，即钢筘间缝隙的中心位置，确定了该中心位置后则指引纱线以该中心位置为标准穿过缝隙，可以实现自动穿经的功能，完全达到了穿经机的使用指标要求，在性能上已经超过了机器本身对于钢筘筘齿识别效率的要求，因此可以认为该发明是完全可以满足自动穿经机，以及相关的行业应用的需要。
对应于本发明实施例提供的一种钢筘的检测方法，本发明实施例还提供一种钢筘的检测装置。请参见下文实施例。
图4是本发明一实施例提供的钢筘的检测装置结构图。一种钢筘的检测装置，包括：
钢筘图像获取模块401，用于获取预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像；
区域划分模块402，用于对预设范围内的所述钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域；所述黑色条状区域代表钢筘，所述白色条状区域代表钢筘间的缝隙；
实际位置检测模块403，用于检测所述黑色条状区域和所述白色条状区域之间的实际位置信息；
偏差值比较模块404，用于比较所述实际位置信息与预设标准位置的偏差值；
偏差值差值计算模块405，用于比较所述偏差值与预设偏差值的大小；
第一判定模块406，用于若所述偏差值大于所述预设偏差值，则判定所述待检测钢筘存在瑕疵。
上述实施例中对钢筘图像进行分析的过程中，钢筘图像中的一条一条的黑色条状区域代表一个个的钢筘，一条一条的白色条状区域代表钢筘间的缝隙。根据钢筘与缝隙的标准位置，再结合实际现场情况设定的一个预设偏差值，通过上述方法判断钢筘的偏差值与预设标准位置的差是否小于标准偏差值。以此能够精准判断钢筘是否存在瑕疵。
采用上述钢筘的检测装置能够根据钢筘图像对钢筘是否存在瑕疵进行精确的判定，减少了人工检测钢筘的工作量，提高了纺织效率，同时也极大地提高了纱线织造工序设备的自动化与智能化水平。
同时，为了更详细全面地介绍本申请中钢筘的检测装置，现提供另一个实施例详细介绍本申请中钢筘的检测装置，具体如下：
在上述检测装置的实施例的基础上，本实施例在包括：钢筘图像获取模块、区域划分模块的基础上，还包括：
断裂检测模块，用于检测所述黑色条状区域内是否存在白色印迹；
第二判断模块，用于若存在，判定所述待检测钢筘断裂。
污渍检测模块，用于检测所述白色条状区域是否存在黑色印迹；
第三判断模块，用于若存在，判断所述待检测钢筘有污渍。
上述实施例中通过对黑色条状区域进行检测判断钢筘是否存在断裂的情况，通过对白色条状区域进行检测判断钢筘是否有污渍，以此能够实现自动检测钢筘断裂和污渍的功能，无需再依靠人工进行检查，极大地提高了纺织效率，同时极大地降低了人工消耗。
同时，为了更详细全面地介绍本申请中钢筘的检测装置，现提供另一个实施例详细介绍本申请中钢筘的检测装置，具体如下：
在上述检测装置的实施例的基础上，本实施例在包括：钢筘图像获取模块、区域划分模块的基础上，还包括：
型号确定模块，用于根据几何形态学对所述黑色条状区域进行分析，得到所述待检测钢筘的宽度及长度，确定所述待检测钢筘的型号；
型号比较模块，用于将所述待检测钢筘的型号与预设所需钢筘型号比较是否一致；
第四判断模块，用于若不一致，判定所述待检测钢筘型号不符合要求；
缝隙中心位置确定模块，用于结合视觉定位算法定位所述白色条状区域的中心位置；
第五判断模块，用于确定所述中心位置为纱线穿过所述待检测钢筘的位置。
此实施例中通过对黑色条状区域进行分析，确定待检测钢筘型号，以此判定钢筘型号是否符合要求，以此大大避免了因钢筘型号出错导致的布料作废等问题的发生，以此极大地提高了纺织效率，极大地降低了出错率。
同时上述实施例中还对白色条状区域进行分析，确定白色条状区域进行分析的中心位置，以此确定钢筘见缝隙的中心位置，保证纱线均从该中心位置处穿过，进行纺织，以此实现了自动穿线的功能，且穿线准确率极高，降低了穿线人工的消耗，降低了人工成本，完全实现了自动控制。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是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，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (8)
1.一种钢筘的检测方法，其特征在于，包括：
获取预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像；
对预设范围内的所述钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域；所述黑色条状区域代表钢筘，所述白色条状区域代表钢筘间的缝隙；
检测所述黑色条状区域和所述白色条状区域之间的实际位置信息；
比较所述实际位置信息与预设标准位置的偏差值；
比较所述偏差值与预设偏差值的大小；
若所述偏差值大于所述预设偏差值，则判定所述待检测钢筘存在瑕疵；
结合视觉定位算法定位所述白色条状区域的中心位置；
确定所述中心位置为纱线穿过所述待检测钢筘的位置。
2.根据权利要求1所述的钢筘的检测方法，其特征在于，还包括：
检测所述黑色条状区域内是否存在白色印迹；
若存在，判定所述待检测钢筘断裂。
3.根据权利要求1所述的钢筘的检测方法，其特征在于，还包括：
检测所述白色条状区域是否存在黑色印迹；
若存在，判断所述待检测钢筘有污渍。
4.根据权利要求1所述的钢筘的检测方法，其特征在于，还包括：
根据几何形态学对所述黑色条状区域进行分析，得到所述待检测钢筘的宽度及长度，确定所述待检测钢筘的型号；
将所述待检测钢筘的型号与预设所需钢筘型号比较是否一致；
若不一致，判定所述待检测钢筘型号不符合要求。
5.一种钢筘的检测装置，其特征在于，包括：
钢筘图像获取模块，用于获取预先拍摄的待检测钢筘的钢筘图像；
区域划分模块，用于对预设范围内的所述钢筘图像进行黑白区域划分，得到多个黑色条状区域和多个白色条状区域；所述黑色条状区域代表钢筘，所述白色条状区域代表钢筘间的缝隙；
实际位置检测模块，用于检测所述黑色条状区域和所述白色条状区域之间的实际位置信息；
偏差值比较模块，用于比较所述实际位置信息与预设标准位置的偏差值；
偏差值差值计算模块，用于比较所述偏差值与预设偏差值的大小；
第一判定模块，用于若所述偏差值大于所述预设偏差值，则判定所述待检测钢筘存在瑕疵；
缝隙中心位置确定模块，用于结合视觉定位算法定位所述白色条状区域的中心位置；
第五判断模块，用于确定所述中心位置为纱线穿过所述待检测钢筘的位置。
6.根据权利要求5所述的钢筘的检测装置，其特征在于，还包括：
断裂检测模块，用于检测所述黑色条状区域内是否存在白色印迹；
第二判断模块，用于若存在，判定所述待检测钢筘断裂。
7.根据权利要求5所述的钢筘的检测装置，其特征在于，还包括：
污渍检测模块，用于检测所述白色条状区域是否存在黑色印迹；
第三判断模块，用于若存在，判断所述待检测钢筘有污渍。
8.根据权利要求5所述的钢筘的检测装置，其特征在于，还包括：
型号确定模块，用于根据几何形态学对所述黑色条状区域进行分析，得到所述待检测钢筘的宽度及长度，确定所述待检测钢筘的型号；
型号比较模块，用于将所述待检测钢筘的型号与预设所需钢筘型号比较是否一致；
第四判断模块，用于若不一致，判定所述待检测钢筘型号不符合要求。
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