CN110146510A - 一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法 - Google Patents

一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，取若干符合涂层要求的产品，通过对涂层表面进行摄像，取得符合标准的产品图；在符合标准的产品表面设置有两质点，分别放置标准脉冲信号源和声发射换能器，声发射换能器后接前置放大器和频谱分析仪，标准脉冲信号源向待测样品注入标准脉冲波，声发射换能器接收信号；通过微观图像对比、涂层频谱对比和红外线厚度检测对比，实现涂层的数量、质量以及厚度的在线检测，并对检测后的不符合要求的电进行打点标记，在不破坏织物以及织物表面涂层的情况下，监测效率高，能够高效避免不符合要求的织物涂层，检测精度高。

Description

一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法
技术领域
本发明涉及涂层质量监测技术领域，具体为一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法。
背景技术
涂层织物是一种纺织品，涂层黏合材料在织物一面或正、反两面原位形成单层或多层涂层。由两层或两层以上的材料组成，其中至少有一层是纺织品，而另一层是完全连续的聚合物涂层。在涂层织物生产过程中需要对其表面涂层进行检测，现有的表面涂层检测采用离线破坏性检测方法，待涂层织物离开生产装备后，通过截取生产出来的涂层织物或其半成品进行取样，再通过试验方法来评价涂层织物质量，此种方法容易对织物本身以及涂层造成破坏，滞后性强，并且检测精度不高，容易监测遗漏，因此，需要一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，包括以下步骤：
S1：取若干符合涂层要求的产品，通过对涂层表面进行摄像，取得符合标准的产品图；
S2：在符合标准的产品表面设置有两质点，两质点之间的距离为10mm-5000mm，两质点上分别放置标准脉冲信号源和声发射换能器，声发射换能器后接前置放大器和频谱分析仪，标准脉冲信号源向待测样品注入标准脉冲波，声发射换能器接收信号，对信号进行放大，并对放大后的信号进行快速富里叶分析，得到频谱，随后将得到的波谱和频谱进行特征分析；
S3：在标准涂层织物表面的上方设立多个点，在织物下方设置红外线接收仪，在织物上方一定高度设置红外线发射器，红外线发射器对织物表面多个点发射红外线，记录每个点下方红外线接收仪接收红外线的时间，除去时间的最大值和最小值，取得平均时间；
S4：在涂层织物生产过程中，定时对半成品进行摄像；在半成品表面去两质点，通过标准脉冲信号和声发射换能器，取得频谱；取若干点，在半成品上下方分别设置红外线发射器和红外线接收仪，在对应点上发射红外线，记录红外线接收仪接收到红外线的时间，除去最大值和最小值并计算平均值；
S5：将步骤S4中拍摄的摄像图与步骤S1中的标准产品图进行微观对比；
S6：将步骤S4中得到的频谱与步骤S2中得到的频谱进行对比分析；
S7：将步骤S4中得到的平均时间和S3中的平均时间进行对比；
S8：在步骤S5、S6和S7中，对不符合标准的半成品打上标记；
S9：中断生产流程，按照上述对比，对误差进行涂覆参数调整，再次按照上述流程进行检测，合格后再按照生产流程完成成品作业。
优选的，在上述步骤S5中，对两幅度进行微观对比过程中，将两幅图进行网格化划分，对比每个网格中的附着点的数目，对数目进行对比。
优选的，对拍摄的图片划分的网格中，当个网格中附着点的数目小于600即为不合格，大于或者等于600即为合格。
优选的，上述步骤S2中，所述标准脉冲最好是能够产生很宽频率分量的阶跃波。
优选的，标准脉冲为国际上通用的0.33mm直径硬铅芯折断所产生的脉冲波。
优选的，上述步骤S3中的取点，为产品的几何中心点，以及以几何中心点为圆心向外扩散的点。
优选的，上述步骤S7打标过程中，对S3、S4、S5步骤中对比结果的位置分别打上不然颜色的标记。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明先设置标准的产品图、标准频谱和标准的厚度检测结果，通过微观图像对比、涂层频谱对比和红外线厚度检测对比，实现涂层的数量、质量以及厚度的在线检测，并对检测后的不符合要求的电进行打点标记，在不破坏织物以及织物表面涂层的情况下，监测效率高，能够高效避免不符合要求的织物涂层，检测精度高。
附图说明
图1为一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法的步骤流程结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种技术方案：一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，包括以下步骤：
S1：取若干符合涂层要求的产品，通过对涂层表面进行摄像，取得符合标准的产品图；
S2：在符合标准的产品表面设置有两质点，两质点之间的距离为10mm-5000mm，两质点上分别放置标准脉冲信号源和声发射换能器，声发射换能器后接前置放大器和频谱分析仪，标准脉冲信号源向待测样品注入标准脉冲波，声发射换能器接收信号，对信号进行放大，并对放大后的信号进行快速富里叶分析，得到频谱，随后将得到的波谱和频谱进行特征分析；
S3：在标准涂层织物表面的上方设立多个点，在织物下方设置红外线接收仪，在织物上方一定高度设置红外线发射器，红外线发射器对织物表面多个点发射红外线，记录每个点下方红外线接收仪接收红外线的时间，除去时间的最大值和最小值，取得平均时间；
S4：在涂层织物生产过程中，定时对半成品进行摄像；在半成品表面去两质点，通过标准脉冲信号和声发射换能器，取得频谱；取若干点，在半成品上下方分别设置红外线发射器和红外线接收仪，在对应点上发射红外线，记录红外线接收仪接收到红外线的时间，除去最大值和最小值并计算平均值；
S5：将步骤S4中拍摄的摄像图与步骤S1中的标准产品图进行微观对比；
S6：将步骤S4中得到的频谱与步骤S2中得到的频谱进行对比分析；
S7：将步骤S4中得到的平均时间和S3中的平均时间进行对比；
S8：在步骤S5、S6和S7中，对不符合标准的半成品打上标记；
S9：中断生产流程，按照上述对比，对误差进行涂覆参数调整，再次按照上述流程进行检测，合格后再按照生产流程完成成品作业。
可优选地，在上述步骤S5中，对两幅度进行微观对比过程中，将两幅图进行网格化划分，对比每个网格中的附着点的数目，对数目进行对比对拍摄的图片划分的网格中，当个网格中附着点的数目小于600即为不合格，大于或者等于600即为合格，将图像对比转换成数量对比，提高图像对比精确度。
可优选地，上述步骤S2中，所述标准脉冲最好是能够产生很宽频率分量的阶跃波，标准脉冲为国际上通用的0.33mm直径硬铅芯折断所产生的脉冲波，通过标准脉冲波作为基准参数，提高检测精确度，并且阶跃波的宽频率分量方便频谱的计算绘制。
可优选地，上述步骤S3中的取点，为产品的几何中心点，以及以几何中心点为圆心向外扩散的点，上述步骤S7打标过程中，对S3、S4、S5步骤中对比结果的位置分别打上不然颜色的标记，对于标准产品表面的取点和在线半成品表面取点，数量一致，取点标准一致，降低误差，提高检测精确度。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (7)

1.一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：取若干符合涂层要求的产品，通过对涂层表面进行摄像，取得符合标准的产品图；
S2：在符合标准的产品表面设置有两质点，两质点之间的距离为10mm-5000mm，两质点上分别放置标准脉冲信号源和声发射换能器，声发射换能器后接前置放大器和频谱分析仪，标准脉冲信号源向待测样品注入标准脉冲波，声发射换能器接收信号，对信号进行放大，并对放大后的信号进行快速富里叶分析，得到频谱，随后将得到的波谱和频谱进行特征分析；
S3：在标准涂层织物表面的上方设立多个点，在织物下方设置红外线接收仪，在织物上方一定高度设置红外线发射器，红外线发射器对织物表面多个点发射红外线，记录每个点下方红外线接收仪接收红外线的时间，除去时间的最大值和最小值，取得平均时间；
S4：在涂层织物生产过程中，定时对半成品进行摄像；在半成品表面去两质点，通过标准脉冲信号和声发射换能器，取得频谱；取若干点，在半成品上下方分别设置红外线发射器和红外线接收仪，在对应点上发射红外线，记录红外线接收仪接收到红外线的时间，除去最大值和最小值并计算平均值；
S5：将步骤S4中拍摄的摄像图与步骤S1中的标准产品图进行微观对比；
S6：将步骤S4中得到的频谱与步骤S2中得到的频谱进行对比分析；
S7：将步骤S4中得到的平均时间和S3中的平均时间进行对比；
S8：在步骤S5、S6和S7中，对不符合标准的半成品打上标记；
S9：中断生产流程，按照上述对比，对误差进行涂覆参数调整，再次按照上述流程进行检测，合格后再按照生产流程完成成品作业。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，其特征在于：在上述步骤S5中，对两幅度进行微观对比过程中，将两幅图进行网格化划分，对比每个网格中的附着点的数目，对数目进行对比。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，其特征在于：对拍摄的图片划分的网格中，当个网格中附着点的数目小于600即为不合格，大于或者等于600即为合格。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，其特征在于：上述步骤S2中，所述标准脉冲最好是能够产生很宽频率分量的阶跃波。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，其特征在于：标准脉冲为国际上通用的0.33mm直径硬铅芯折断所产生的脉冲波。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，其特征在于：上述步骤S3中的取点，为产品的几何中心点，以及以几何中心点为圆心向外扩散的点。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术的涂层质量在线监测方法，其特征在于：上述步骤S7打标过程中，对S3、S4、S5步骤中对比结果的位置分别打上不然颜色的标记。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110702042A (zh) * 2019-10-15 2020-01-17 河海大学常州校区 一种超声脉冲回波测厚中信号混叠条件下的厚度估算方法
WO2024056092A1 (zh) * 2022-09-15 2024-03-21 北京同方清环科技有限公司 通过超细气雾进行微覆膜的方法、微覆膜装置和微覆膜成膜质量检测装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1134550A (zh) * 1995-04-27 1996-10-30 中国科学院金属研究所 金属表面涂层质量的检测方法
US20050186327A1 (en) * 2003-07-29 2005-08-25 Toyota Motor Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for inspecting coatings, surfaces and interfaces
CN2783316Y (zh) * 2005-04-11 2006-05-24 深圳高品检测设备有限公司 一种涂层力学性能试验装置
US20100032571A1 (en) * 2008-08-08 2010-02-11 Shelley Paul H Method for performing mid-ir spectroscopy measurements to measure film coating thickness, weight and/or film composition
CN102331424A (zh) * 2010-07-12 2012-01-25 南通全技纺织涂层有限公司 基于图像识别技术的涂层质量在线检测方法
CN103743362A (zh) * 2013-12-25 2014-04-23 武汉钢铁(集团)公司 电工钢表面绝缘涂层涂布量的测量方法
CN107289870A (zh) * 2017-06-02 2017-10-24 华能国际电力股份有限公司 热障涂层厚度激光透射法激励红外热波检测装置及方法
CN109489569A (zh) * 2018-11-13 2019-03-19 安徽松泰包装材料有限公司 Cpp膜生产用多重质量检测系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1134550A (zh) * 1995-04-27 1996-10-30 中国科学院金属研究所 金属表面涂层质量的检测方法
US20050186327A1 (en) * 2003-07-29 2005-08-25 Toyota Motor Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for inspecting coatings, surfaces and interfaces
CN2783316Y (zh) * 2005-04-11 2006-05-24 深圳高品检测设备有限公司 一种涂层力学性能试验装置
US20100032571A1 (en) * 2008-08-08 2010-02-11 Shelley Paul H Method for performing mid-ir spectroscopy measurements to measure film coating thickness, weight and/or film composition
CN102331424A (zh) * 2010-07-12 2012-01-25 南通全技纺织涂层有限公司 基于图像识别技术的涂层质量在线检测方法
CN103743362A (zh) * 2013-12-25 2014-04-23 武汉钢铁(集团)公司 电工钢表面绝缘涂层涂布量的测量方法
CN107289870A (zh) * 2017-06-02 2017-10-24 华能国际电力股份有限公司 热障涂层厚度激光透射法激励红外热波检测装置及方法
CN109489569A (zh) * 2018-11-13 2019-03-19 安徽松泰包装材料有限公司 Cpp膜生产用多重质量检测系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110702042A (zh) * 2019-10-15 2020-01-17 河海大学常州校区 一种超声脉冲回波测厚中信号混叠条件下的厚度估算方法
CN110702042B (zh) * 2019-10-15 2021-07-02 河海大学常州校区 一种超声脉冲回波测厚中信号混叠条件下的厚度估算方法
WO2024056092A1 (zh) * 2022-09-15 2024-03-21 北京同方清环科技有限公司 通过超细气雾进行微覆膜的方法、微覆膜装置和微覆膜成膜质量检测装置

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