CN110541266A - 一种布料染色在线控制设备及其布料染色在线控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种布料染色在线控制设备及其布料染色在线控制方法,设备包括染色机,染色机包括染缸、控制器、第一获取模块、第二获取模块、计算模块,第一获取模块获取布料的颜色图像;第二获取模块获取样布的颜色图像;计算模块根据布料的颜色图像、样布的颜色图像使用神经网络模型进行训练构建染色在线控制模型,染色在线控制模型以布料的颜色图像和样布的颜色图像作为输入,以染色机的运行参数作为输出;控制器根据当前布料的颜色图像和样布的颜色图像控制染色机按照运行参数工作。本发明代替人工对染色效果进行检查,并且控制染色机的工作,控制染色时间或染色温度,达到连续性在线检测、在线控制,大大提高了产品质量,保证产品出厂的合格率。
Description
技术领域
本发明涉及布料染色技术领域,特别是涉及一种布料染色在线控制设备及其布料染色在线控制方法。
背景技术
现有技术中为了赋予布料特殊的或时尚的外观,首先都需对布料进行染色处理,但是,现有技术中的染色方法复杂且成本高,而且在染色过程中,受染色温度、染色时间变化等条件影响,不能达到预设的染色效果,因此需要依靠人工进行检测,操作人员在进行检查时,通常将布料从染缸中捞起观察,全凭人工估计,且现场温湿度很高,工人检测工作环境恶劣,劳动强度大;工人长时间工作容易产生视觉疲劳,无法保证检测质量,无法保证产品出厂的合格率,无法连续性在线检测,无法量化检测标准,检测精度低,因此,亟需一种新的染色控制设备和控制方法。
发明内容
为解决现有技术中在染色过程中,受染色温度、染色时间变化等条件影响,不能达到预设的染色效果,因此需要依靠人工进行检测,全凭人工估计,检测工作环境恶劣,劳动强度大,工人长时间工作容易产生视觉疲劳,无法保证检测质量,无法保证产品出厂的合格率,无法连续性在线检测,无法量化检测标准,检测精度低的技术问题,本发明提供了一种布料染色在线控制设备及其布料染色在线控制方法。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:一种布料染色在线控制设备,包括染色机,所述染色机包括染缸、控制器,还包括第一获取模块、第二获取模块、计算模块,所述
第一获取模块,用于获取布料的颜色图像;
第二获取模块,用于获取样布的颜色图像;
计算模块,与所述第一获取模块、所述第二获取模块信号连接,用于根据所述布料的颜色图像、所述样布的颜色图像使用神经网络模型进行训练构建染色在线控制模型,所述染色在线控制模型以布料的颜色图像和样布的颜色图像作为输入,以所述染色机的运行参数作为输出;
控制器,与所述计算模块、所述染色机信号连接,用于根据当前布料的颜色图像和样布的颜色图像控制所述染色机按照所述运行参数工作。
进一步的,所述染缸内腔设有加热装置。
进一步的,所述染缸上设置有温度监测仪、计时器中的一种或多种,所述温度监测仪、计时器与所述控制器信号连接。
进一步的,还包括用于将所述布料从所述染缸提起的提布装置,所述提布装置设置于所述染缸上方。
进一步的,所述提布装置包括支撑架,所述支撑架上安装有升降机构,所述升降机构一端固定在所述支撑架上,一端连接有用于夹持布料的夹持机构。
进一步的,所述夹持机构包括第一夹指、第二夹指、用于控制所述第一夹指、所述第二夹指张开或闭合的驱动组件。
进一步的,所述驱动组件包括主动齿轮、从动齿轮、电机,所述电机与所述主动齿轮连接,所述主动齿轮与所述从动齿轮啮合,所述主动齿轮与所述第一夹指固定连接。
进一步的,所述第一获取模块包括图像采集器,所述图像采集器的采集方向与所述布料的方向垂直。
一种布料染色在线控制方法,用于对上述的布料染色在线控制设备进行控制,所述方法包括:
获取布料的颜色图像;
获取样布的颜色图像;
根据所述布料的颜色图像、所述样布的颜色图像使用神经网络模型进行训练构建染色在线控制模型,所述染色在线控制模型以布料的颜色图像和样布的颜色图像作为输入,以所述染色机的运行参数作为输出;
获取当前布料的颜色图像,根据当前布料的颜色图像和样布的颜色图像控制所述染色机按照所述运行参数工作。
进一步的,所述染色机的运行参数包括染色时间、染色温度中的一种或多种。
由上述对本发明的描述可知,与现有技术相比,本发明的布料染色在线控制设备及其布料染色在线控制方法,通过构建染色在线控制模型,根据当前布料的颜色图像和样布的颜色图像控制所述染色机按照所述运行参数工作,代替人工对染色效果进行检查,并且控制染色机的工作,控制染色时间或染色温度,达到连续性在线检测、在线控制,大大提高了产品质量,保证产品出厂的合格率。
附图说明
图1为本发明布料染色在线控制设备结构示意图;
图2为本发明布料染色在线控制设备结构框图;
图3为本发明BP神经网络模型结构图;
图4为本发明布料染色在线控制方法流程图。
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。
如图1~图3所示,一种布料染色在线控制设备,包括染色机,所述染色机包括染缸1、控制器2,还包括提布装置3、第一获取模块4、第二获取模块5、计算模块6,控制器2控制布料染色在线控制设备的整机工作运行;
提布装置3设置于所述染缸1上方,在需要进行检测时,将布料从染缸提起,具体的,提布装置3包括支撑架31,所述支撑架31上安装有升降机构32,所述升降机构32一端固定在所述支撑架31上,一端连接有用于夹持布料的夹持机构33,升降机构32包括但不限于气缸、电机、油缸等,在本实施例中,升降机构采用气缸,所述气缸一端固定在所述支撑架31上,气缸一端即气缸轴连接有用于夹持布料的夹持机构33,所述夹持机构包括第一夹指331、第二夹指332、用于控制所述第一夹指331、所述第二夹指332张开或闭合的驱动组件,其中所述驱动组件包括主动齿轮333、从动齿轮334、电机335,所述电机335与所述主动齿轮333连接,所述主动齿轮333与所述从动齿轮334啮合,所述主动齿轮333与所述第一夹指331固定连接,所述从动齿轮334与所述第二夹指332固定连接,由电机335驱动,控制主动齿轮333、从动齿轮334转动,从而控制第一夹指331、所述第二夹指332张开或闭合;
第一获取模块4在提布装置3将布料提起时,获取布料的颜色图像,第一获取装置4为图像采集器,所述图像采集器的采集方向与所述布料的方向垂直,方便进行拍摄,可以采用工业相机拍摄布料,可以将工业相机设置在支撑架31上,在提布装置3将布料提起时,获取当前布料的颜色图像,通过卷积神经网络模型对布料图像进行卷积操作,得到卷积特征图,卷积特征图再经过池化层,进行池化操作,池化的目的是进行降维度,减少冗余特征,经过多层卷积和池化操作,得到的图像特征输入全连接层,进行激活后输出;
第二获取模块5获取样布的颜色图像,可以由操作人员在控制器2上存入本次样布的颜色图像,或者由上位机发送样布的颜色图像至控制器2,第二获取模块与控制器2信号连接,获取样布的颜色图像;
计算模块6与所述第一获取模块4、所述第二获取模块5信号连接,用于根据所述布料的颜色图像、所述样布的颜色图像使用神经网络模型进行训练构建染色在线控制模型,所述染色在线控制模型以布料的颜色图像和样布的颜色图像作为输入,以所述染色机的运行参数作为输出,其中,采用BP神经网络模型进行训练,BP神经网络模型主要分为三个部分:输入层、隐含层、输出层,当然输出层也可以加上softmax层做分类处理。输入层主要是输入样本中的一些特征参数,如图3所示,输入布料的颜色和样布的颜色,每一种参数占用一个节点,上述两个层中每个层中由若干个不相连的节点组成,层内节点无相连,层之间节点使用全连接组成,训练得到染色机的运行参数,BP神经网络模型是带反向传播的神经网络,首先随机初始化各层上的权重与偏置值,在经过前向传播后,计算前向传播的结果与样本标签的误差,接着反向将误差对前面的权重和偏到值进行一层接着一层求导,得到补偿量。再将补偿量转移到权重与偏置值的更新,用于下一轮的前向传播,重复上述步骤,最后达到预期的拟合目标,从而得到拟合模型,训练时,将所述布料的颜色和样布的颜色作为特征输入,染色机的运行参数作为表标签,建立样本对,这些样本对主要来自大量的实验数据信息,这些实验数据信息可以通过当前布料的颜色和样布的颜色差异,继续控制染色时间或染色温度;
控制器2与所述计算模块6、所述染色机信号连接,用于根据当前布料的颜色图像和样布的颜色图像控制所述染色机按照所述运行参数工作。
所述染缸1内腔设有加热装置,可以采用加热盘管并由控制器2进行温度控制,加热盘管均匀分布在染缸内壁,使得染缸内加热均匀,无温度偏差,不会造成染色不均匀的情况,所述染缸1上设置有温度监测仪11、计时器12,所述温度监测仪11、计时器12与所述控制器2信号连接,温度监测仪11可以采用温度传感器,通过温度传感器实时检测染缸1的温度,控制加热盘管加热到预设温度,计时器12对染色时间进行计时,在达到预设染色时间时,控制染色机停止染色,这样可以检测控制染缸1的染色时间、染色温度。
如图4所示,本实施例还提供一种布料染色在线控制方法,用于对上述的布料染色在线控制设备进行控制,所述方法包括以下步骤:
S1:获取布料的颜色图像;
S2:获取样布的颜色图像;
S3:根据所述布料的颜色图像、所述样布的颜色图像使用神经网络模型进行训练构建染色在线控制模型,所述染色在线控制模型以布料的颜色图像和样布的颜色图像作为输入,以所述染色机的运行参数作为输出;
S4:获取当前布料的颜色图像,根据当前布料的颜色图像和样布的颜色图像控制所述染色机按照所述运行参数工作;
其中,所述染色机的运行参数包括染色时间、染色温度。
具体工作流程如下:在染布过程中,需要进行检测时,气缸伸出气缸轴,夹持机构32下降至染缸1,由电机335驱动第一夹指331、所述第二夹指332闭合提起布料后,采用工业相机拍摄布料,获取当前布料的颜色图像,再获取样布的颜色图像,输入到染色在线控制模型得到染色机的运行参数,例如,输出的运行参数为染色温度为86℃,染色时间为20min,通过温度传感器实时检测染缸1的温度,控制加热盘管加热升温到86℃,计时器12对染色时间进行计时,达到20min时,控制染色机停止染色,降至室温。
由上述对本发明的描述可知,与现有技术相比,本发明的布料染色在线控制设备及其布料染色在线控制方法,通过构建染色在线控制模型,根据当前布料的颜色图像和样布的颜色图像控制所述染色机按照所述运行参数工作,代替人工对染色效果进行检查,并且控制染色机的工作,控制染色时间或染色温度,达到连续性在线检测、在线控制,大大提高了产品质量,保证产品出厂的合格率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种布料染色在线控制设备,包括染色机,所述染色机包括染缸、控制器,其特征在于:还包括第一获取模块、第二获取模块、计算模块,所述
第一获取模块,用于获取布料的颜色图像;
第二获取模块,用于获取样布的颜色图像;
计算模块,与所述第一获取模块、所述第二获取模块信号连接,用于根据所述布料的颜色图像、所述样布的颜色图像使用神经网络模型进行训练构建染色在线控制模型,所述染色在线控制模型以布料的颜色图像和样布的颜色图像作为输入,以所述染色机的运行参数作为输出;
控制器,与所述计算模块、所述染色机信号连接,用于根据当前布料的颜色图像和样布的颜色图像控制所述染色机按照所述运行参数工作。
2.根据权利要求1所述的布料染色在线控制设备,其特征在于:所述染缸内腔设有加热装置。
3.根据权利要求2所述的布料染色在线控制设备,其特征在于:所述染缸上设置有温度监测仪、计时器中的一种或多种,所述温度监测仪、计时器与所述控制器信号连接。
4.根据权利要求1所述的布料染色在线控制设备,其特征在于:还包括用于将所述布料从所述染缸提起的提布装置,所述提布装置设置于所述染缸上方。
5.根据权利要求4所述的布料染色在线控制设备,其特征在于:所述提布装置包括支撑架,所述支撑架上安装有升降机构,所述升降机构一端固定在所述支撑架上,一端连接有用于夹持布料的夹持机构。
6.根据权利要求5所述的布料染色在线控制设备,其特征在于:所述夹持机构包括第一夹指、第二夹指、用于控制所述第一夹指、所述第二夹指张开或闭合的驱动组件。
7.根据权利要求6所述的布料染色在线控制设备,其特征在于:所述驱动组件包括主动齿轮、从动齿轮、电机,所述电机与所述主动齿轮连接,所述主动齿轮与所述从动齿轮啮合,所述主动齿轮与所述第一夹指固定连接。
8.根据权利要求1或4所述的布料染色在线控制设备,其特征在于:所述第一获取模块包括图像采集器,所述图像采集器的采集方向与所述布料的方向垂直。
9.一种布料染色在线控制方法,用于对权利要求1-8任意一项所述的布料染色在线控制设备进行控制,其特征在于,所述方法包括:
获取布料的颜色图像;
获取样布的颜色图像;
根据所述布料的颜色图像、所述样布的颜色图像使用神经网络模型进行训练构建染色在线控制模型,所述染色在线控制模型以布料的颜色图像和样布的颜色图像作为输入,以所述染色机的运行参数作为输出;
获取当前布料的颜色图像,根据当前布料的颜色图像和样布的颜色图像控制所述染色机按照所述运行参数工作。
10.根据权利要求9所述的布料染色在线控制方法,其特征在于:所述染色机的运行参数包括染色时间、染色温度中的一种或多种。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20191206 |
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