CN111862069B - 一种基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检测方法，属于纺织产品检测技术领域。所述方法给出了一种基于灰度梯度法的疵点检测和定位方法，在对新产品进行检测前，只要对模型进行训练，获取不同组织类型、不同织物密度的横条疵点特征图像，后续直接进行检测，不仅可以快速准确识别疵点，还能够根据特征图像与标记图像之间的拍摄图像数量、标记图像中标记所在横列、疵点图像中疵点所在横列以及机器运转参数计算出导致产生横条疵点的三角位置。而且本申请所需疵点检测装置可在原有的针织圆机上进行改造，节约了检测成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检测方法，属于纺织产品检测技 术领域。
背景技术
随着针织工业的发展，针织产品的质量控制越来越被人们所关注。针织物疵点检测作为 针织物质量控制的重要内容，其目的就是要及时发现疵点并进行修整。
横条疵点为纬编针织物最严重的疵点之一，其特征是在布面上有一个或几个横列线圈较 正常线圈偏大或偏小。横条疵点对织物成品外观影响很大，会导致布面不平滑、织物悬垂性 变差，甚至使布面光泽不匀，小线圈集中的地方色泽偏深，而大线圈集中的地方色泽偏浅，从而导致织物成品品质下降，继而消费者购买欲望下降等问题。
目前，织物疵点检测可分为离线检测和在线检测。离线检测主要是由专门的验布工人用 人工视觉发现织物表面的疵点，该方法耗时耗力，且结果受主观影响、漏检率高、人工成本 高，且对人体有害。为解决织物疵点离线检测的不足，近年来，在线检测中依靠机器视觉的检测方法成为科学研究热点，且逐渐得到发展与应用。
然而，现有技术中在线检测主要应用于机织物或经编针织物的疵点检测，针对圆纬编的 针织物疵点检测方法不多。现有技术多为织物下机后进行检测，无法实时检测，数据采集滞 后，效率较低，且现有技术无法通过检测判定织物疵点起因，从而无法从源头尽量避免产生疵点。因此，需要一个切实可行的实时在线纬编针织物疵点检测方法来提高纬编针织物的生 产效率和产品质量。
发明内容
为了解决目前存在的问题，本发明提供了一种基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检 测方法，所述方法包括：
采集圆纬编机运行时的实时织物图像，并将含有标记横列的图像作为标记图像；
利用灰度梯度法计算实时织物图像的x方向与y方向相结合的梯度图像；
使用灰度梯度共生矩阵法，提取梯度图像的纹理信息得到特征图像；
根据特征图像判断所述实时织物图像是否含有疵点，并判断疵点是否为横条疵点；
若所述实时织物图像含有疵点，且疵点为横条疵点，记该实时织物图像为疵点图像，则 根据特征图像与标记图像之间的拍摄图像数量、标记图像中标记所在横列、疵点图像中疵点 所在横列以及机器运转参数计算出导致产生横条疵点的三角位置。
可选的，所述根据特征图像判断所述实时织物图像是否含有疵点，并判断疵点是否为横 条疵点，包括：
将特征图像与预先获取的疵点样本图像的进行比对识别，以判断所述实时织物图像是否 含有疵点以及疵点是否为横条疵点；
所述疵点样本图像的获取过程包括：
采集不同组织类型、不同织物密度下的横条疵点织物图像；
利用灰度梯度法计算横条疵点织物图像的x方向与y方向相结合的样本梯度图像；
使用灰度梯度共生矩阵法，提取样本梯度图像的纹理信息得到样本特征图像；
根据织物类型、织物密度对获取到的样本特征图像进行分类得到训练样本集；
所述训练样本集中的图像统称为疵点样本图像。
可选的，所述根据特征图像与标记图像之间的拍摄图像数量、标记图像中标记所在横列、 疵点图像中疵点所在横列以及机器运转参数计算出导致产生横条疵点的三角位置，包括：
假设标记图像中标记横列距标记图像顶边的高度为HBJ，横条疵点距疵点图像顶边的高 度为HCD，机上纵密为cpc横列/5cm；
则横条疵点的三角路数的计算公式为其中，scale 为采集织物图像时的缩小比例；符号“％”表示取余数，LS为圆纬编机总路数，LSBJ为标记 路数。
可选的，所述标记图像中的标记横列采用色纱进行标记。
可选的，所述方法采用工业相机采集圆纬编机运行时的实时织物图像，采集间隔时间t 为：
其中，H为工业相机拍摄的织物实际高度，单位cm；v为圆纬编机机速，单位r/min；HL为圆纬编机每转一圈对应形成的横列数。
可选的，所述方法中设定圆纬编机转过工业相机高度拍摄范围即拍摄一张织物图像。
可选的，工业相机采集织物图像时的缩小比例scale为所采集到的实时织物图像的顶边 长与实际图像的顶弧长之比。
本申请的另一个目的在于提供一种圆纬编横条疵点在线检测系统，所述系统在圆纬编机 的牵拉卷取机构外加装工业相机，所述工业相机与计算机相连，将采集到的实时织物图像传 输给计算机，计算机采用上述方法进行横条疵点检测，并在检测到横条疵点时，计算出导致产生横条疵点的三角位置。
可选的，所述系统在织物内部设置照明灯以提供光源，照明灯亮度可调节。
可选的，所述系统好包括报警装置，所述报警装置与计算机相连，在检测到横条疵点时 报警装置自动报警。
本发明有益效果是：
本申请提供了一种基于灰度梯度法的疵点检测和定位方法，不仅可以快速准确识别疵点， 还能够快速定位问题三角，在织造过程中尽量避免或减少疵点，极大地提高了劳动生产率， 保证了企业利益；而且本申请所需疵点检测装置可在原有的针织圆机上进行改造，节约了检测成本。
本发明通过在圆纬机上加装工业相机和外接计算机，且与现有技术不同，本发明的工业 相机安装在织物外部，不仅可以应用于单面纬编针织物疵点检测，也适用于双面纬编针织物 的疵点检测。此外，现有技术均采集织物工艺反面图像，而本专利采集织物效应面(工艺正 面)图像，能够真正对织物外观疵点进行检测，同时可实现实时在线横条疵点检测，解决了现有疵点检测技术数据采集滞后、实时性差、导致工人返工等问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附 图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域 普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一个实施例中织物图像实时采集的机器框架结构示意图，其中，1-圆纬编 机器的牵拉卷取机构，2-工业相机，3-报警器，4-计算机，5-照明灯，6-织物。
图2为本发明一个实施例织物图像实时采集的结构俯视图。
图3为本发明一个实施例中基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检测方法的流程示意 图。
图4为本发明一个实施例中根据织物横条疵点位置确定问题三角路数的示意图。
图5为本发明一个实施例织物采集图像时图像比例示意图，其中，7-采集图像，8-实际 图像。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进 一步地详细描述。
实施例一：
本实施例提供一种基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检测方法，所述方法包括：
采集圆纬编机运行时的实时织物图像，并将含有标记横列的图像作为标记图像；
利用灰度梯度法计算实时织物图像的x方向与y方向相结合的梯度图像；
使用灰度梯度共生矩阵法，提取梯度图像的纹理信息得到特征图像；
根据特征图像判断所述实时织物图像是否含有疵点，并判断疵点是否为横条疵点；
若所述实时织物图像含有疵点，且疵点为横条疵点，记该实时织物图像为疵点图像，则 根据特征图像与标记图像之间的拍摄图像数量、标记图像中标记所在横列、疵点图像中疵点 所在横列以及机器运转参数计算出导致产生横条疵点的三角位置。
本实施例提供的在线检测方法，能够快速准确识别疵点，还能够快速定位问题三角，在 织造过程中尽量避免或减少疵点，极大地提高了劳动生产率，保证了企业利益。
实施例二：
本实施例提供一种基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检测方法，所述方法分为三部 分：
一是采集不同组织结构、不同密度且带有横条疵点的图像作为样本图像，对其进行训练， 提取特征值作为训练模型；
二是使用训练模型对实时采集的织物图像进行检测；
三是根据标记横列、疵点横列、机器参数信息计算得到三角所在路数。
为获取该在线检测方法所需的数据，如图1所示，本申请在圆纬编机器的牵拉卷取机构 1外加装一个工业相机2，该工业相机2与计算机4相连，照明灯5设置在织物6内部提供光源，亮度可以调节。所述方法包括：
步骤(1)，采用如图1所示的装置采集机器运行过程中的实时织物图像；
步骤(2)，样本训练阶段。
使用机器运行过程中的实时织物图像作为样本，如图3训练阶段所示，对不同组织类型 (如纬平针组织、罗纹组织、棉毛组织等)、各类常见织物纵密(如75横列/5cm、100横列/5cm、125横列/5cm、150横列/5cm……)的横条疵点织物图像进行预处理作为训练样本集，具体实现如下：
步骤(2.1)，在纬编机器运转时，利用工业相机2采集不同组织结构、不同密度的横条疵点织物图像；
步骤(2.2)，对所采集到的横条疵点织物图像进行预处理，将具有一定弧度的织物图 像预处理成长方形图像，消除图像上的光照不匀和噪声等影响。
因为当用均值滤波器降低织物图像噪声时，会造成训练图像模糊，不利于特征信息提取。 所以本发明使用灰度梯度法计算织物图像x方向与y方向相结合的梯度图像，具体使用的灰度梯度公式为
为了降低计算量，可使用绝对值近似平方和平方根的操作，M(x,y)＝|gx|+|gy|。
其中，gx表示x方向的梯度值，gy表示y方向的梯度值。
步骤(2.3)，使用灰度梯度共生矩阵法，提取不同组织结构织物图像的纹理信息；为 了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况，从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数。根据织 物类型、密度对获取到的横条疵点特征图像进行分类得到训练样本集，训练样本集中的图像统称为疵点样本图像。
步骤(3)，疵点检测准备阶段。
机器运行时，利用不同颜色的纱线标注纬编机运行时的起始横列，本实例中第一路导纱 器前一段喂入色纱作为标记横列，使用工业相机对织物进行拍摄，设定机器转过照相机高度 拍摄范围即拍摄一张织物图像，拍摄到有标记横列的图像作为标记图像，具体实现如下：
步骤(3.1)，机器运行时，以第1个导纱器所在路为第一路，编织第一个工艺编织行， 采用区别于织物本体颜色的纱线作为标记，记标记路数LSBJ为1。
需要说明的是，标记路数LSBJ指的是采用色纱编织的那一路成圈系统号(成圈系统也 可称为导纱器)比如机器总共有48路成圈系统，实际应用中一般在第1路成圈系统穿色纱 进行标记，这时标记路数为1；如果在第12路成圈系统中穿色纱标记，则标记路数为12。
步骤(3.2)，设机速恒定为v(r/min)，各个组织结构的机上纵密cpc(横列/5厘米)，设机 器每转一圈该组织结构形成横列数为HL，工业相机拍摄的织物实际高度为H(cm)，每转过 一个高度拍摄范围便立即采集下一张织物图像，图像采集间隔时间为t(s)，t可根据以上参数 信息计算得到，计算公式为：
本实例中采集到的织物图像大小为256×256像素，一般机器编织一转可形成织物高度 为3～4cm，因此拍摄一张织物图像可将整个完整循环拍下。
步骤(3.3)，在计算机中对标记颜色进行设定，首先对采集到的图像进行颜色识别， 若采集到的图像中含有标记颜色则记该图像为标记图像，存储于指定文件夹中用于后续比对；
步骤(4)，疵点检测识别阶段。
采用灰度梯度法对实时采集的织物图像进行疵点检测，具体实现如下：
步骤(4.1)，计算机获取到实时织物图像后采用灰度梯度法增强织物信息得到增强图 像，剔除粗节等异常图像数据，方法与步骤(2.2)类似，利用灰度梯度共生矩阵法提取纹 理特征信息得到特征图像，方法与步骤(2.3)类似；
步骤(4.2)，将特征图像与训练样本进行比对识别，判断当前图像是否为横条疵点图像，若不是横条疵点图像，则采集下一张实时图片进行疵点检测，若是横条疵点图像，则可 根据标记横列高度、疵点横列高度计算问题三角路数。
步骤(5)，计算问题三角路数。标记图像中标记所在横列、疵点所在横列、机器运转参数等信息，计算出导致产生织物横条疵点的三角位置，具体实现如下：
步骤(5.1)，如图4所示，设织物图像中标记横列a距图像顶边的高度为HBJ，横条疵点b距图像顶边的高度为HCD，机上纵密为cpc(横列/5cm)。
如图5所示，工业相机2采集织物图像时，会将实际图像按照一定比例进行缩小，该比例scale为采集图像7的顶边长与实际图像8的顶弧长之比。
根据以上参数信息，横条疵点三角路数的计算公式为其中符号“％”表示取余数，LS为机器总路数，LSBJ为标记路数，本实例中标记路数为1。
步骤(5.2)，检测到横条疵点后，可发出警报甚至自动停机，方便挡车工及时对问题 三角进行更换或调整弯纱深度，实现横条疵点实时在线检测。
本发明的疵点检测方法可对圆纬编织物进行实时在线检测，在对新产品进行检测前，只 要对模型进行训练，获取不同组织类型、各种常见纵密的横条疵点特征图像，即可进行检测。 对已经训练过的产品，可保存相应的特征图像，以便下次再生产该织物时将保存的图像导入模型即可直接进行检测，无需再进行训练过程。
本发明的疵点检测装置可在原有的针织圆机上进行改造，不仅节约成本，提高效率，而 且发明了一种基于灰度梯度法的疵点检测和定位方法，不仅可以快速准确识别疵点，还能够 快速定位问题三角，在织造过程中尽量避免或减少疵点，极大地提高了劳动生产率，保证了企业利益。
本发明实施例中的部分步骤，可以利用软件实现，相应的软件程序可以存储在可读取的 存储介质中，如光盘或硬盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之 内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种圆纬编横条疵点在线检测方法，其特征在于，所述方法包括：
采集圆纬编机运行时的实时织物图像，并将含有标记横列的图像作为标记图像；
利用灰度梯度法计算实时织物图像的x方向与y方向相结合的梯度图像；
使用灰度梯度共生矩阵法，提取梯度图像的纹理信息得到特征图像；
根据特征图像判断所述实时织物图像是否含有疵点，并判断疵点是否为横条疵点；
若所述实时织物图像含有疵点，且疵点为横条疵点，记该实时织物图像为疵点图像，则根据标记图像中标记所在横列、疵点图像中疵点所在横列以及机器运转参数计算出导致产生横条疵点的三角位置；
所述根据标记图像中标记所在横列、疵点图像中疵点所在横列以及机器运转参数计算出导致产生横条疵点的三角位置，包括：
假设标记图像中标记横列距标记图像顶边的高度为HBJ，横条疵点距疵点图像顶边的高度为HCD，机上纵密为cpc横列/5cm；
则横条疵点的三角路数的计算公式为其中，scale为采集织物图像时的缩小比例；符号“％”表示取余数，LS为圆纬编机总路数，LSBJ为标记路数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据特征图像判断所述实时织物图像是否含有疵点，并判断疵点是否为横条疵点，包括：
将特征图像与预先获取的疵点样本图像的进行比对识别，以判断所述实时织物图像是否含有疵点以及疵点是否为横条疵点；
所述疵点样本图像的获取过程包括：
采集不同组织类型、不同织物密度下的横条疵点织物图像；
利用灰度梯度法计算横条疵点织物图像的x方向与y方向相结合的样本梯度图像；
使用灰度梯度共生矩阵法，提取样本梯度图像的纹理信息得到样本特征图像；
根据织物类型、织物密度对获取到的样本特征图像进行分类得到训练样本集；
所述训练样本集中的图像统称为疵点样本图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标记图像中的标记横列采用色纱进行标记。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法采用工业相机采集圆纬编机运行时的实时织物图像，采集间隔时间t为：
其中，H为工业相机拍摄的织物实际高度，单位cm；v为圆纬编机机速，单位r/min；HL为圆纬编机每转一圈对应形成的横列数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法中设定圆纬编机转过工业相机高度拍摄范围即拍摄一张织物图像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，工业相机采集织物图像时的缩小比例scale为所采集到的实时织物图像的顶边长与实际图像的顶弧长之比。
7.一种圆纬编横条疵点在线检测系统，其特征在于，所述系统在圆纬编机的牵拉卷取机构外加装工业相机，所述工业相机与计算机相连，将采集到的实时织物图像传输给计算机，计算机采用权利要求1-6任一项所述的方法进行横条疵点检测，并在检测到横条疵点时，计算出导致产生横条疵点的三角位置。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统在织物内部设置照明灯以提供光源，照明灯亮度可调节。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括报警装置，所述报警装置与计算机相连，在检测到横条疵点时报警装置自动报警。
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Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111862069B (zh) * | 2020-07-28 | 2024-05-28 | 江南大学 | 一种基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检测方法 |
| US11205262B2 (en) | 2020-07-28 | 2021-12-21 | Jiangnan University | Online detection method of circular weft knitting stripe defects based on gray gradient method |
| CN116736783B (zh) * | 2023-08-16 | 2023-12-05 | 江苏德顺纺织有限公司 | 用于纺织的电气设备的智能化远程控制系统和方法 |
| CN117152158B (zh) * | 2023-11-01 | 2024-02-13 | 海门市缔绣家用纺织品有限公司 | 基于人工智能的纺织品疵点检测方法及系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104452071A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-03-25 | 江南大学 | 筒形双轴向纬编三维针织结构的编织方法和设备 |
| CN105044121A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-11-11 | 东华大学 | 一种针织圆机在线疵点检测装置和检测方法 |
| CN110188806A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-30 | 华侨大学 | 一种基于机器视觉的大圆机织物疵点检测与分类方法 |
| JP2020106295A (ja) * | 2018-12-26 | 2020-07-09 | 東レ株式会社 | シート欠陥検査装置 |
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| CN110097538A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-06 | 江南大学 | 一种织机在线验布装置及疵点识别方法 |
| CN111862069B (zh) * | 2020-07-28 | 2024-05-28 | 江南大学 | 一种基于灰度梯度法的圆纬编横条疵点在线检测方法 |
-
2020
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104452071A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-03-25 | 江南大学 | 筒形双轴向纬编三维针织结构的编织方法和设备 |
| CN105044121A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-11-11 | 东华大学 | 一种针织圆机在线疵点检测装置和检测方法 |
| JP2020106295A (ja) * | 2018-12-26 | 2020-07-09 | 東レ株式会社 | シート欠陥検査装置 |
| CN110188806A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-30 | 华侨大学 | 一种基于机器视觉的大圆机织物疵点检测与分类方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 多三角机纬编织物隐横条成因及解决措施;张务建;针织工业;20050630(第6期);第8-9页 * |
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