CN111646315A - 一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置 - Google Patents
一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111646315A CN111646315A CN202010320813.4A CN202010320813A CN111646315A CN 111646315 A CN111646315 A CN 111646315A CN 202010320813 A CN202010320813 A CN 202010320813A CN 111646315 A CN111646315 A CN 111646315A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- color
- spinning tube
- sensor
- spinning
- controller
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65H—HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL, e.g. SHEETS, WEBS, CABLES
- B65H63/00—Warning or safety devices, e.g. automatic fault detectors, stop-motions ; Quality control of the package
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/27—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65H—HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL, e.g. SHEETS, WEBS, CABLES
- B65H2701/00—Handled material; Storage means
- B65H2701/30—Handled filamentary material
- B65H2701/31—Textiles threads or artificial strands of filaments
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
Abstract
本发明涉及纺织自动检测技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置，方法包括光电传感器检测、颜色传感器对纺纱管的颜色进行获取、制器对获取的颜色信号进行识别比对。装置包括光电传感器、颜色传感器、控制器，所述光电传感器与所述颜色传感器分别与所述控制器电性连接。有益之处在于能够经过前期调试后有效的对纺纱管的颜色进行快速全自动识别，并且通过存储相关数据进行后期调试，可进一步发展为人工智能检测系统，相较于人力检测，准确程度高、稳定性好，为使用者降低了用工成本，综上能够带来显著的经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及纺织自动检测技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置。
背景技术
在纺织纱线加工领域，细纱机纺制的纱线通常是采用不同颜色的，这样是为了便于挡车工对不同纱线产品进行快速区分。随着纺纱工序自动化，连续化的发展，细纱机所纺制的纱线已经实现全自动集体络纱，并采用托盘轨道自动运输到络筒工序进行络纱。然而络筒工序涉及纱管数量巨大，容易混入颜色不同纱管，即异色纺纱管。由于异色纺纱管代表不同的纱线品种，若不及时发现，异色纱管的纱线会被卷绕到筒子纱中，直接导致最终的成布不合格，造成大量的损失。当前异色纱管皆采用人工检测，存在劳动强度高，效率低，漏检等问题。为此开发一种可在线、高效率、高准确性的纱管颜色自动识别装置，可减少人工成本，并提高了检测效率与产品质量的一致性，具有重要的工程实际意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置以实现克服上述技术缺陷。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法，包括如下步骤：
步骤1，光电传感器检测监测区域内是否存在纺纱管；
步骤2，若存在纺纱管，颜色传感器对纺纱管的颜色进行获取，若不存在纺纱管，则继续步骤1；
步骤3，控制器对获取的颜色信号进行识别比对，判断当前纺纱管是否与预设的标准颜色相同，若相同，继续输送纺纱管，若不同，则停止输送并报警，当异色纺纱管消除后继续步骤1。
作为本发明的一种优选技术方案，在所述步骤1之前，还包括颜色库建立步骤，具体是通过颜色传感器将生产所需的纺纱管颜色采集至系统中，作为标准颜色。
作为本发明的一种优选技术方案，在所述步骤1之前，还包括根据车间光照环境设置纺纱管颜色检测阈值。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤3后若当前纺纱管预标准颜色不相同，则储存该纺纱管的颜色的RGB数值。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤3中具体包括如下步骤：
步骤3.1，颜色传感器将图像转换至数字图像；
步骤3.2，控制器将获得的数字图像分离出RGB通道像素值；
步骤3.3，将分理出的RGB通道像素值与标准颜色的像素值做差值取绝对值得ΔR、ΔG、ΔB；
步骤3.4，通过拒绝函数进行判断，所述拒绝函数如下：
其中HA为准许通过颜色像素值。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤1中，纺纱管通过所述光电传感器时，所述光电传感器计算通过物体的直径，当与纺纱管的直径匹配后暂停输送并启动颜色传感器进行识别。
此外，本发明实施例还公开了一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别装置，该装置利用上述的颜色识别方法，包括光电传感器、颜色传感器、控制器，所述光电传感器与所述颜色传感器分别与所述控制器电性连接。
作为本发明的一种优选技术方案，所述光电传感器、所述颜色传感器的数量≥3。
作为本发明的一种优选技术方案，还包括报警单元，所述报警单元包括显示器和报警灯。
作为本发明的一种优选技术方案，所述颜色传感器为RGB颜色传感器。
本发明的有益效果：
本发明能够经过前期调试后有效的对纺纱管的颜色进行快速全自动识别，并且通过存储相关数据进行后期调试，可进一步发展为人工智能检测系统，相较于人力检测，准确程度高、稳定性好，为使用者降低了用工成本，综上能够带来显著的经济效益。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施方式中首先公开了一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法，首先在调试环节，需要建立颜色库和设置阈值，具体是通过颜色传感器将生产所需的纺纱管颜色采集至系统中，作为标准颜色，形成颜色库，然后根据车间光照环境设置纺纱管颜色检测阈值。之后进行如下步骤：
步骤1，光电传感器检测监测区域内是否存在纺纱管，具体是纺纱管通过所述光电传感器时，所述光电传感器计算通过物体的直径，当与纺纱管的直径匹配后暂停输送并启动颜色传感器进行识别；
步骤2，若存在纺纱管，颜色传感器对纺纱管的颜色进行获取，若不存在纺纱管，则继续步骤1；
步骤3，控制器对获取的颜色信号进行识别比对，判断当前纺纱管是否与预设的标准颜色相同，若相同，继续输送纺纱管，若不同，则停止输送并报警，当异色纺纱管消除后继续步骤1，具体为：
步骤3.1，颜色传感器将图像转换至数字图像；
步骤3.2，控制器将获得的数字图像分离出RGB通道像素值；
步骤3.3，将分理出的RGB通道像素值与标准颜色的像素值做差值取绝对值得ΔR、ΔG、ΔB；
步骤3.4，通过拒绝函数进行判断，所述拒绝函数如下：
其中HA为准许通过颜色像素值。
步骤4、所述步骤3后若当前纺纱管预标准颜色不相同，则储存该纺纱管的颜色的RGB数值。
此外，本发明还公开了利用上述颜色识别方法进行工作的装置，包括光电传感器1、颜色传感器2、控制器3，报警单元4，所述光电传感器1、所述颜色传感器2和所述报警单元4分别与所述控制器3电性连接。
进一步地，所述光电传感器1、所述颜色传感器2的数量≥3。采用多个传感器的有点在于对不同角度下获取的图像能够采取平均值以获得最佳数据，从而提高识别准确率。
进一步地，所述报警单元4包括显示器和报警灯。
进一步地，所述颜色传感器2为RGB颜色传感器。
进一步地，所述控制器3为PLC。
本装置的工作流程为：
生产过程中，纺纱管依次通过光电传感器1与颜色传感器2，光电传感器1检测到纺纱管后颜色传感进行分辨纺纱管颜色，颜色正确时各系统继续正常运转，检测到颜色异色纺纱管后，颜色传感器2将发现异色纺纱管的信号传输至控制器3，进而控制器3通过报警单元4进行报警，控制器3经过通讯线路将信号传至托盘自络CBF部位的PLC，PLC做出停止输送带运转的命令，纺纱管运输带停止运转，异色纺纱管停留在颜色传感器2部位，PLC同时将报警信号上传至CBF报警，报警灯闪亮，显示器显示D7报警，值车工发现报警后需将异色纺纱管取出，观察无其他错误后按复位键消除报警，生产恢复正常。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”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。
以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，光电传感器检测监测区域内是否存在纺纱管；
步骤2，若存在纺纱管，颜色传感器对纺纱管的颜色进行获取，若不存在纺纱管，则继续步骤1；
步骤3，控制器对获取的颜色信号进行识别比对，判断当前纺纱管是否与预设的标准颜色相同，若相同，继续输送纺纱管，若不同，则停止输送并报警，当异色纺纱管消除后继续步骤1。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤1之前，还包括颜色库建立步骤，具体是通过颜色传感器将生产所需的纺纱管颜色采集至系统中，作为标准颜色。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤1之前，还包括根据车间光照环境设置纺纱管颜色检测阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3后若当前纺纱管预标准颜色不相同，则储存该纺纱管的颜色的RGB数值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中具体包括如下步骤：
步骤3.1，颜色传感器将图像转换至数字图像；
步骤3.2，控制器将获得的数字图像分离出RGB通道像素值；
步骤3.3，将分理出的RGB通道像素值与标准颜色的像素值做差值取绝对值得ΔR、ΔG、ΔB；
步骤3.4，通过拒绝函数进行判断，所述拒绝函数如下：
其中HA为准许通过颜色像素值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，纺纱管通过所述光电传感器时，所述光电传感器计算通过物体的直径，当与纺纱管的直径匹配后暂停输送并启动颜色传感器进行识别。
7.一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别装置，其特征在于，包括光电传感器、颜色传感器、控制器，所述光电传感器与所述颜色传感器分别与所述控制器电性连接。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述光电传感器、所述颜色传感器的数量≥3。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括报警单元，所述报警单元包括显示器和报警灯。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述颜色传感器为RGB颜色传感器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010320813.4A CN111646315A (zh) | 2020-04-21 | 2020-04-21 | 一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010320813.4A CN111646315A (zh) | 2020-04-21 | 2020-04-21 | 一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111646315A true CN111646315A (zh) | 2020-09-11 |
Family
ID=72344762
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010320813.4A Withdrawn CN111646315A (zh) | 2020-04-21 | 2020-04-21 | 一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111646315A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112180526A (zh) * | 2020-10-04 | 2021-01-05 | 常熟高通智能装备有限公司 | 一种层绞式通信光缆缆芯智能制造方法 |
| CN113490874A (zh) * | 2020-10-04 | 2021-10-08 | 常熟高通智能装备有限公司 | 一种层绞式通信光缆缆芯智能制造方法 |
| TWI814257B (zh) * | 2022-01-28 | 2023-09-01 | 土耳其商尚科紡織企業工業商業公司 | 紗管的檢查系統及紗管的檢查方法 |
-
2020
- 2020-04-21 CN CN202010320813.4A patent/CN111646315A/zh not_active Withdrawn
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112180526A (zh) * | 2020-10-04 | 2021-01-05 | 常熟高通智能装备有限公司 | 一种层绞式通信光缆缆芯智能制造方法 |
| CN113490874A (zh) * | 2020-10-04 | 2021-10-08 | 常熟高通智能装备有限公司 | 一种层绞式通信光缆缆芯智能制造方法 |
| CN112180526B (zh) * | 2020-10-04 | 2021-12-24 | 江苏科信光电科技有限公司 | 一种层绞式通信光缆缆芯智能制造方法 |
| CN113490874B (zh) * | 2020-10-04 | 2023-04-04 | 新疆亚鑫达线缆制造有限公司 | 一种层绞式通信光缆缆芯智能制造方法 |
| TWI814257B (zh) * | 2022-01-28 | 2023-09-01 | 土耳其商尚科紡織企業工業商業公司 | 紗管的檢查系統及紗管的檢查方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111646315A (zh) | 一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置 | |
| CN101250783A (zh) | 根据纱线量区分纱筒的装置 | |
| CN111552243B (zh) | 一种智能纺纱打包生产线故障检测系统 | |
| CN110018172B (zh) | 产品检测系统及方法 | |
| CN106383121B (zh) | 一种可自适应多品牌的视觉检测方法及系统 | |
| CN108072669B (zh) | 用于评估纵向移动的线状材料的质量的方法和设备 | |
| JPH08261721A (ja) | 画像処理用照明手段の劣化検出方法 | |
| US11866854B2 (en) | Textile machine having a plurality of workstations and a method for monitoring a textile machine having a plurality of workstations | |
| CN110853031B (zh) | 汽车组合仪表指示灯点亮的排他检测方法 | |
| CN1705556A (zh) | 纺织帘子布层中接头搭接公差的自动控制和监视系统 | |
| CN114571287A (zh) | 一种基于大数据的机床工件在线检测分析系统 | |
| CN104949996A (zh) | 不停机自动标识纺织面料疵点的方法及系统 | |
| CN114781868A (zh) | 一种基于剔除阀异常剔除烟支的预警方法、装置、终端及存储介质 | |
| CN111482381B (zh) | 全自动分拣系统及方法 | |
| JPWO2014054528A1 (ja) | 糸条の検査方法、糸条の検査装置、糸条の製造方法、糸条パッケージおよび糸条モジュール | |
| CN116216237B (zh) | 一种用于生产再生纤维的聚酯切片输送系统 | |
| CN205581022U (zh) | 能够进行物品分类的机器视觉检验装置 | |
| CN116579672A (zh) | 一种布匹质量管控方法、系统、电子设备和存储介质 | |
| CN110646352B (zh) | 一种异色细纱纱管识别方法 | |
| CN115508282B (zh) | 一种在线智能验布检测系统 | |
| CN105987755B (zh) | 指示灯检测系统及方法 | |
| CN209583281U (zh) | 一种卷筒 | |
| DE102015212211B4 (de) | Verfahren und Überwachungssystem zur Überwachung eines Herstellungsprozesses für ein Reifenaufbauteil | |
| CN209247654U (zh) | 检测设备 | |
| CN111617971A (zh) | 一种筒纱检测系统、方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20200911 |