CN109881356B - 基于svm图像分类的袜机织针在线检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置，包括设置在袜机工作台一侧的CCD工业相机，工业相机的上方设置有补光灯，CCD工业相机连接有PC机，还包括与PC机连接的单片机，单片机与袜机的电机连接；本发明还公开了使用该装置对袜机指针状态进行在线检测的方法，通过该方法能对正常工作状态的袜机织针状态进行实时、准确、高效的检测；同时该检测装置设计合理、结构简单、易实现。
Description
技术领域
本发明属于视觉检测技术领域，具体涉及一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置及方法。
背景技术
视觉检测是利用相机来取代人眼做检测的一种现代化检测技术，它通过工业相机(一般分为CCD或CMOS两类)对目标进行图像数据采集，并将图像数据的像素信息转为数字信号，并从信号中提取出目标特征，从而根据特征来判别目标的状态。目前视觉检测已被应用于工业、科研、军事等众多领域，并在各个领域内扮演着越来越重要的角色。
针织产品与我们的生活息息相关，是我们日常生活的重要组成部分。而织针又是针织机的重要部件，对于织针的准确、高效检测也是织物高效、稳定生产的重要保障。从1589年第一台手摇针织机问世以来，国内外众多专家学者对织针及其检测展开了深入研究。目前国内的黄德祥和丁涛等人，针对不同针织机织针检测提出了自己的方案，但由于检测设备调试不便、不够直观或检测方式不够成熟等因素，依然无法满足市场实际需求。而德国Protechna Herbst公司生产的4022型织针检测器是目前市场上唯一的在线织针检测设备，但由于其昂贵的价格，也无法在市场上广泛应用。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置，能对袜机指针在线状态进行准确、高效的检测。
本发明的另一目的是提供一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测方法。
本发明所采用的技术方案是，一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置，包括设置在袜机工作台一侧的CCD工业相机，CCD工业相机的上方设置有补光灯，CCD工业相机连接有PC机，还包括与PC机连接的单片机，单片机与袜机的电机连接。
本发明的特点还在于，
单片机的型号为80C51。
本发明所采用的另一技术方案是，一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测方法，该方法依赖于权利要求1所述的基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置，具体按照以下方法实施：
步骤1、打开补光灯电源，通过PC机控制工业相机对袜机织针的各种形态进行图像采集；
步骤2、通过PC机对步骤1采集的图像进行数字图像处理；
步骤3、对数字图像处理后的数据进行特征提取，然后通过PC机对特征数据进行训练并测试；
步骤4、通过PC机控制工业相机对正常工作状态下的袜机织针进行图像采集，然后由PC机对采集的图像信息进行识别分类；
步骤5、当PC机识别出异常袜机织针时，PC机识别分类系统将会发出异常信号给单片机，由单片机发送停机指令使袜机停机工作并报警，提示工人对故障进行相应处理。
本发明的的特点还在于，
步骤1中的图像采集分为三类，分别为正常针图像、断裂针图像和弯曲针图像。
步骤2中数字图像处理的步骤为：
步骤2.1、对步骤1采集的图像依次进行滤波、边缘提取、二值化；
步骤2.2、将二值图像用图像投影法向X轴投影；
步骤2.3、将经X轴投影后的图像进行裁剪。
本发明的有益效果是：本发明一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置，能通过视觉检测技术对正常工作状态的袜机织针进行实时、准确、高效的检测；并且该装置设计合理、结构简单、易实现。
附图说明
图1是本发明一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置的结构示意图；
图2是本发明一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测方法图像处理过程拍摄的指针状态照片。
图中，1CCD工业相机，2.补光灯，3.PC机，4.单片机，5.袜机工作台。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置，如图1所示，包括设置在袜机工作台5一侧的CCD工业相机1，工业相机1的上方设置有补光灯2，CCD工业相机1连接有PC机3，还包括与PC机3连接的单片机4，单片机4与袜机的电机连接。
优选的，单片机4的型号为80C51。
PC机3配置相应的CCD工业相机控制软件、图像预处理软件和图像识别分类软件，PC机3与CCD工业相机1连接，PC机3能对CCD工业相机1进行控制并将CCD工业相机1采集的图像进行相应处理。
基于SVM图像分类的袜机织针在线检测方法，该方法依赖于上述的基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置，具体按照以下方法实施：
步骤1、打开补光灯电源，通过PC机3控制工业相机1对袜机织针的各种形态进行图像采集，采集图像分为三类，分别为正常针图像、断裂针图像和弯曲针图像；
步骤2、通过PC机3对步骤1采集的图像进行数字图像处理，其中，数字图像处理的具体步骤为：
步骤2.1、对步骤1采集的图像依次进行滤波、边缘提取、二值化；
步骤2.2、将二值图像用图像投影法向X轴投影；
步骤2.3、将经X轴投影后的图像进行裁剪；
步骤3、对数字图像处理后的数据进行特征提取，然后通过PC机3对特征数据进行训练并测试；
步骤4、通过PC机3控制工业相机1对正常工作状态下的袜机织针进行图像采集，然后由PC机3对采集的图像信息进行识别分类；
步骤5、当PC机3识别出异常袜机织针时，PC机3识别分类系统将会发出异常信号给单片机4，由单片机4发送停机指令使袜机停机工作并报警，提示工人对故障进行相应处理。
具体的，使用CCD工业相机1进行图像采集时，CCD工业相机1的快门速度必须满足正常运行状态下织针的清晰拍摄，并且需对CCD工业相机所拍单张照片中的织针数量进行控制，并根据不同袜机型号的织针总数进行调整。
如图2所示，依次为图像拍摄照片、图像滤波照片、边缘检测照片、二值化图像照片、投影图像照片、图像裁剪后照片。图像数据采集后进入图像预处理的流程为：滤波、边缘提取、二值化，后用图像投影法将织针二值图像向X轴投影，从而使正常针、断裂针、弯曲针的类间差异大幅增强，便于后期识别。图像投影处理后的二值化织针图像要进行图像裁剪，裁剪后可将每张图片中的每根织针图像进行单独分离，以此来规避类内差异过大而导致识别准确率降低的风险。此外，图像投影法及图像裁剪可以在改善类间、类内差异的同时，规避因检测环境变化而造成的图像预处理瑕疵，从而提升了检测的抗干扰性。
通过上述方式，通过视觉检测技术对正常工作状态的袜机织针状态进行实时、准确、高效的检测；同时该检测装置设计合理、结构简单、易实现。
Claims (1)
1.一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测方法，依赖于一种基于SVM图像分类的袜机织针在线检测装置，包括有设置在袜机工作台一侧的CCD工业相机(1)，所述CCD工业相机(1)的上方设置有补光灯(2)，所述CCD工业相机(1)连接有PC机(3)，还包括与所述PC机(3)连接的单片机(4)，所述单片机(4)与所述袜机的电机连接，所述单片机(4)的型号为80C51，其特征在于，具体按照以下方法实施：
步骤1、打开补光灯电源，通过PC机(3)控制工业相机(1)对袜机织针的各种形态进行图像采集；
步骤2、通过PC机(3)对步骤1采集的图像进行数字图像处理；
步骤3、对数字图像处理后的数据进行特征提取，然后PC机(3)对特征数据进行训练并测试；
步骤4、通过PC机(3)控制工业相机(1)对正常工作状态下的袜机织针进行图像采集，然后由PC机(3)对采集的图像信息进行识别分类；
步骤5、当PC机(3)识别出异常袜机织针时，PC机(3)识别分类系统将会发出异常信号给单片机(4)，由单片机(4)发送停机指令使袜机停机工作并报警，提示工人对故障进行相应处理；
所述步骤2中数字图像处理的步骤为：
步骤2.1、对步骤1采集的图像依次进行滤波、边缘提取、二值化；
步骤2.2、将二值图像用图像投影法向X轴投影；
步骤2.3、将经X轴投影后的图像进行裁剪；
所述步骤1中的图像采集分为三类，分别为正常针图像、断裂针图像和弯曲针图像。
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