CN111058183A - 基于图像形态识别的纱线检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于图像形态识别的纱线检测方法，设置外壳，以及设置在外壳内部的电子控制装置，所述的电子控制装置包括电源电路、处理器，与处理器连接的红外发射单元和图像传感器，所述的处理器设置纱线形态识别方法，其步骤为：(1)、处理器采集图像传感器输出的图像数据f t(x,y)；(2)、采用二值化算法，将图像数据f t(x,y)进行处理得到y t(x,y)；(3)、沿x轴方向对y t(x,y)腐蚀掉W个像素的宽度，得到绒边图像y’ t(x,y)；(4)、沿y轴方向，从下向上搜索绒边图像y’ t(x,y)中为1的像素，将y坐标位置存储成绒边列表Lt；(5)、计算绒边列表Lt与Lt‑1之间的相似度R，判定纱线的状态。

Description

基于图像形态识别的纱线检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于图像形态识别的纱线检测方法，属于纺织电子的技术领域。
背景技术
纺织机械的自动化、无人化是现代纺织工业的基础，也是社会发展的基础。而纱线是组成衣物的主要原料，纱线的好坏决定了衣物的质量。比如，无缝内衣机和袜子机，一组纱线断纱或者缺纱，如果不及时发现，则整件成衣就报废了。因此纱线状态检测可以有效降低次品率，提高生产效率，降低生产成本。为了实现自动化或者无人化生产，设计了检测纱线状态的传感器，目前使用的纱线状态传感器采用差分式的红外光敏二极管进行检测的。这种方式具有原理简单，成本低的优点，但是放大电路的增益非常大，容易受到干扰，并且检测区域非常狭小，对安装要求很高。
随着电子元器件价格的下行，以及图像传感器的广泛使用，采用图像处理的方式进行纱线检测成为一个非常好的解决方案。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中的不足之处，采用图像传感器的检测方式，提供一种基于图像形态识别的纱线检测方法，对纱线绒边的数字描述并采用相似性比较方法，判断纱线的微动状态，该方案原理简单，工作可靠，并且是无接触式的检测方案，对环境光照的变化不敏感。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
基于图像形态识别的纱线检测方法，设置U形的外壳，以及设置在所述的外壳内部的电子控制装置，所述的电子控制装置包括提供电源的电源电路、进行运算处理的处理器，与所述的处理器连接的红外发射单元和图像传感器，所述的图像传感器上设置红外滤波片，所述的红外发射单元设置在所述的图像传感器的正上方，纱线从所述的红外发射单元的下方穿过，并投影到所述的图像传感器上，所述的处理器的内部设置纱线形态识别方法，所述的纱线形态识别方法可以在纱线轻微运动状态下检测静止还是运动状态，其步骤为：
(1)、每隔固定周期T，所述的处理器采集所述的图像传感器输出的图像数据f t(x,y)，x=1~M，y=1~N，其中，M为x轴方向上的最大像素个数，N为y轴方向上的最大像素个数；
(2)、采用二值化算法，将所述的图像数据f t(x,y)进行二值化处理，得到二值函数y t(x,y)，且纱线的投影区域y t(x,y)=1，纱线的非投影区域y t(x,y)=0；
(3)、沿x轴方向向右，对二值函数y t(x,y)腐蚀掉W个像素的宽度，得到绒边图像y’ t(x,y)，其中W为纱线投影宽度；
(4)、沿y轴方向，从下向上搜索绒边图像y’ t(x,y)中为1的像素即绒边，将y坐标位置存储成绒边列表Lt=(yt 0，yt 1，……yt k)。
(5)、计算当前测量的绒边列表Lt与上次测量的绒边列表Lt-1之间的相似度R，当R大于或者等于预设阈值K时，判定纱线处于运动状态；当R小于预设阈值K时，判定纱线处于静止状态。
步骤(5)中，计算相似度的方法为：采用绒边列表Lt与绒边列表Lt-1之间y坐标差的平方和，即R=
Figure DEST_PATH_IMAGE002
。
实施本发明的积极效果是：1、采用图像传感器的检测方式，对纱线绒边的数字描述并采用相似性比较方法，判断纱线的微动状态；2、原理简单，工作可靠；3、对环境光照的变化不敏感，并且无接触式检测，对纱线无影响。
附图说明
图1是电子控制装置的安装图；
图2是二值函数的示意图；
图3是绒边图像的示意图。
具体实施方式
现结合附图对本发明作进一步说明：
参照图1－3，基于图像形态识别的纱线检测方法，设置U形的外壳，以及设置在所述的外壳内部的电子控制装置，所述的电子控制装置包括提供电源的电源电路、进行运算处理的处理器，与所述的处理器连接的红外发射单元1和图像传感器2，所述的图像传感器2上设置红外滤波片3。
所述的电源电路是将输入电源进行电平转换，并稳压，为其他电路提供电源。
所述的图像传感器2设置为对红外线敏感的CCD线性图像传感器或者CMOS线性图像传感器，所述的处理器可根据需要进行读取图像数据。
所述的红外滤波片3，可滤除红外光以外的光线，这样可大大提高环境适应性，避免外界光源的干扰。为了加强纱线成像的清晰度和对比度，所述的红外发射单元1设置在所述的图像传感器2的正上方，纱线从所述的红外发射单元1的下方穿过，并投影到所述的图像传感器2上。
所述的处理器的内部设置纱线形态识别方法，所述的纱线形态识别方法可以在纱线轻微运动状态下检测静止还是运动状态，其步骤为：
(1)、每隔固定周期T，所述的处理器采集所述的图像传感器2输出的图像数据f t(x,y)，x=1~M，y=1~N，其中，M为x轴方向上的最大像素个数，N为y轴方向上的最大像素个数；
在步骤(1)中，所述的处理器1每隔固定周期T进行采样，得到二维矩阵的图像序列f t(x,y)，f t-1(x,y)，f t-2(x,y)，．．．．．．
(2)、采用二值化算法，将所述的图像数据f t(x,y)进行二值化处理，得到二值函数y t(x,y)，且纱线的投影区域y t(x,y)=1，纱线的非投影区域y t(x,y)=0；
在步骤(2)中，采用经验数据作为分割阈值，如果f t(x,y) 大于或者等于分割阈值，则y t(x,y)=0，此处为所述纱线的非投影区域；如果f t(x,y) 小于分割阈值，则y t(x,y)=1，此处为所述纱线的投影区域。
(3)、沿x轴方向向右，对二值函数y t(x,y)腐蚀掉W个像素的宽度，得到绒边图像y’ t(x,y)，其中W为纱线投影宽度；
在步骤(3)中，以纱线投影宽度W即纱线主干的投影宽度，对二值函数y t(x,y)中的投影区域进行腐蚀，剩下的就是纱线绒边的投影。
(4)、沿y轴方向，从下向上搜索绒边图像y’ t(x,y)中为1的像素即绒边，将y坐标位置存储成绒边列表Lt=(yt 0，yt 1，……yt k)。
在步骤(4)中，将纱线绒边的投影区域按照y坐标进行存储。
(5)、计算当前测量的绒边列表Lt与上次测量的绒边列表Lt-1之间的相似度R，当R大于或者等于预设阈值K时，判定纱线处于运动状态；当R小于预设阈值K时，判定纱线处于静止状态。
步骤(5)中，计算相似度的方法为：采用绒边列表Lt与绒边列表Lt-1之间y坐标差的平方和，即R=
Figure DEST_PATH_IMAGE004
。然后根据相似度进行判断。

Claims (2)

1.基于图像形态识别的纱线检测方法，设置U形的外壳，以及设置在所述的外壳内部的电子控制装置，所述的电子控制装置包括提供电源的电源电路、进行运算处理的处理器，与所述的处理器连接的红外发射单元和图像传感器，所述的图像传感器上设置红外滤波片，所述的红外发射单元设置在所述的图像传感器的正上方，纱线从所述的红外发射单元的下方穿过，并投影到所述的图像传感器上，其特征在于：所述的处理器的内部设置纱线形态识别方法，所述的纱线形态识别方法可以在纱线轻微运动状态下检测静止还是运动状态，其步骤为：
(1)、每隔固定周期T，所述的处理器采集所述的图像传感器输出的图像数据f t(x,y)，x=1~M，y=1~N，其中，M为x轴方向上的最大像素个数，N为y轴方向上的最大像素个数；
(2)、采用二值化算法，将所述的图像数据f t(x,y)进行二值化处理，得到二值函数y t(x,y)，且纱线的投影区域y t(x,y)=1，纱线的非投影区域y t(x,y)=0；
(3)、沿x轴方向向右，对二值函数y t(x,y)腐蚀掉W个像素的宽度，得到绒边图像y’ t(x,y)，其中W为纱线投影宽度；
(4)、沿y轴方向，从下向上搜索绒边图像y’ t(x,y)中为1的像素即绒边，将y坐标位置存储成绒边列表Lt=(yt 0，yt 1，……yt k)。
(5)、计算当前测量的绒边列表Lt与上次测量的绒边列表Lt-1之间的相似度R，当R大于或者等于预设阈值K时，判定纱线处于运动状态；当R小于预设阈值K时，判定纱线处于静止状态。
2.根据权利要求1所述的基于图像形态识别的纱线检测方法，其特征是：步骤(5)中，计算相似度的方法为：采用绒边列表Lt与绒边列表Lt-1之间y坐标差的平方和，即R=
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
。
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