CN112767384B - 一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法和装置 - Google Patents

一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，包括如下步骤：弹力布图像采集与线圈特征提取：采集检测架处弹力布图像，并对采集图像预处理；图像处理：线圈特征图像分割与分类，分析弹力布受力与未受力两种状态下椭圆形线圈尺寸与位置关键参数变化量引起纱线变化量；建立线圈参数(a,o,θ)变化与纱线伸缩量变化关系模型：弹力布受力时椭圆线圈形变引起待测域纱线变化计算：Vl补＝Vas+Vds‑Vls，线圈长轴a变化引起弹力布的经向倾斜纱线线长拉伸量计算Vas、线圈中心点o位置变化引起弹力布的径向纱线线长拉伸量计算Vds，线圈径向旋转角θ变化引起弹力布纬向纱线线长收缩量计算Vls，计算克重补偿：克重补偿量计算G补＝G(Vds)+G(Vas)‑G(Vls)；本发明提供的方法能够使数据更为准确，得到更好的质量检测与控制效果。

Description

一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法和装置
技术领域
本发明涉及机器视觉图像处理和工业生产检测领域，特别是指一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法和装置。
背景技术
布匹克重是反映生产布匹质量的一项重要指标，布匹克重偏低或偏高都能影响布匹质量评价等级，为了达到实时检测和调控生产质量的目的，利用弹力布克重在线检测系统实现克重不合格及时调整生产工艺提高产品生产质量的目的。常见的克重在线检测设备主要利用X或β射线扫描检测布匹厚度间接检测布匹克重信息，工业生产常见的克重检测架并非均是水平安装，由于检测装置与出布装置相连，为了方便出布装置整理布匹，因此大多情况下布匹在检测架上处于垂挂状态，克重检测架处弹力布受下方弹力布重力作用，使得待检测处弹力布密度稀疏，由于弹力布纱线具有弹性伸缩特性，弹力布在下机释去力后纱线弹性收缩，纱线密度恢复，造成在线检测克重偏低这一现象
针对克重在线检测偏低这一现象，现有技术采取了一些措施进行克重补偿，包括以下两种：(1)利用张力传感器检测织物重力作用下棉氨纶丝所受的张力，结合织物张力作用对待测织物厚度变化的影响建立在线检测克重补偿模型。通过长期投入应用发现张力传感器虽然能通过织物承受张力大小来补偿克重，但其适用于张力较明显情况下，当弹力布所受张力较小时张力计测量精度较低会导致补偿不准，且精密的张力计价格昂贵成本较高。(2)空间域图像处理织物线圈、脊线密度分析法克重检测：此方法工作原理是采用图像处理技术采集织物图像，通过一系列图像预处理最终分割出布匹线圈和脊线特征，通过统计单位面积内线圈和脊线的数量间接测量织物克重信息。此种图像空间域法虽然可以通过线圈和纱线克重密度分布间接进行克重检测，由于采集图片受环境影响会出现光线不均匀现象，并且通过图像处理后得到的线圈特征会出现处理过度导致线圈消失或处理过轻线圈粘连线性的现象。以上均会对线圈和脊线统计造成一定影响，因此以上两种方法进行克重检测均出现精确度不高，使用性不强现象。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种建立弹力布纱线结构纹理中径向纱线构成的线圈尺寸和间距变化与纱线伸缩量变化的关系模型，获得弹力布克重密度变化从而进行克重补偿，能够解决目前对弹力布克重在线检测时由于弹力布在检测架上处于垂挂状态会受自身重力影响引起纱线弹性拉伸纱线密度稀疏，导致在线检测系统检测克重偏低的问题。
本发明采用如下技术方案：
本发明实施例一方面提供一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，包括如下步骤：
弹力布图像采集与线圈特征提取：采集检测架处弹力布图像，并对采集的弹力布图像进行图像预处理获得弹力布纱线线圈特征图，所述图像采集包括弹力布检测架处垂挂状态图像采集和平铺松弛状态图像采集；
图像处理：图像预处理后得到线圈并进行线圈分类处理，计算线圈拟合椭圆长轴a和中心点o以及椭圆与径向旋转夹角θ，分析弹力布受力与未受力两种状态下椭圆形线圈尺寸与位置关键参数变化量引起纱线变化量；
建立线圈参数(a,o,θ)变化与纱线伸缩量变化关系模型：计算弹力布受力时线圈参数变化引起纱线弹性拉伸变化量，包括线圈长轴a变化引起构成弹力布的经向倾斜纱线线长拉伸量计算Vas、线圈中心点o位置变化引起构成弹力布的径向纱线线长拉伸量计算Vds，线圈径向旋转角θ变化引起弹力布纬向纱线线长收缩量计算Vls，弹力布受力时椭圆线圈形变引起待测域纱线变化计算：Vl补＝Vas+Vds-Vls；
计算克重补偿：克重补偿量计算G补＝G(Vds)+G(Vas)-G(Vls)；其中G(vds)是线圈间纱线径向受力拉伸后纱线拉伸量变化引起的克重减少量；G(Vas)是指椭圆形线圈长轴受径向拉伸后使构成线圈的纱线在该区域中克重的减少量，G(Vls)指脊线增加引起的克重变化量。
具体地，所述图像处理中，得到线圈并进行线圈分类处理具体包括：
对预处理后的线圈进行特征识别与分类，训练卷积神经网络对规则椭圆形线圈、两两相粘连线圈以及处理过度不成形线圈三类线圈进行特征识别与分类，并求取三类线圈概率密度分布：规则线圈P(A)、粘连线圈P(B)、处理过度线圈P(C)，A指1个规则线圈、B指隐含2个规则线圈、C指隐含1个规则线圈。
具体地，所述图像处理中，计算线圈拟合椭圆长轴a和中心点o以及椭圆与径向旋转夹角θ，还包括
线圈拟合旋转椭圆：
求取椭圆关键参数，包括：
长轴a均值：
长轴a偏差
线圈径向间距d计算公式：
间距d均值：
间距d总偏差
线圈与径向夹角改变造成纬向脊线偏差量：
其中i、j分别表示第i行、第j列线圈，m,n分别表示线圈行、列数；xo、yo表示对应线圈中心点坐标；m,n分别表示线圈行、列数，K表示线圈受力状态：T表示线圈未受力状态。
具体地，计算弹力布受力时线圈参数变化引起纱线弹性拉伸变化量，还包括：
弹力布未受力时，线圈边缘像素坐标(x,y)，椭圆方程求得椭圆长轴a＝f(x,y)、中心点o＝g(x,y)、夹角θ＝h(x,y)；
受力F作用下弹力布纱线对应线圈边缘点坐标点x'＝x+k(F)，y'＝y+k(F)，受力后长轴：a'＝f(x',y')、中心点：o'＝g(x',y')、夹角：θ'＝h(x',y')，受力长轴拉伸Va＝|a'-a|，径向中心点间距增大Vd＝|o'-o|，径向夹角变小Vθ＝|θ'-θ|。
具体地，计算弹力布受力时线圈参数变化引起纱线弹性拉伸变化量，还包括：
受力与未受力两种状态下线圈拟合的椭圆几何长轴偏差Vap、间距Vdp、倾斜夹角变化引起纬向变化量Vlp*2a*m，参数的拉伸量偏差建立与纱线拉伸量间关系
其中，ls表示实际采集域尺寸，lp表示采集图片像素；图片像素与长度单位米之间的比例关系lp:ls。
具体地，所述克重补偿量计算G补＝G(Vds)+G(Vas)-G(Vls)还包括：
G(vds)线圈间纱线径向受力拉伸后纱线拉伸量变化引起的克重减少量：G(Vds)＝Vds*ρG纱线；
G(Vas)是指椭圆形线圈长轴受径向拉伸后使构成线圈的纱线在该区域中克重的减少量：G(Vas)＝Vas*ρG纱线；
G(Vls)指脊线增加引起的克重变化量：G(Vls)＝2a*Vls*m*ρG纱线；
其中为每米纱线克重，S表示一根纱线包含多少根纤维丝、D指纱线的丹尼尔数，V表示每克纤维丝长度。
具体地，所述计算克重补偿中，还包括：
建立线圈尺寸变化量克重密度
建立克重补偿计算模型：G补＝G(Vds)+G(Vas)-G(Vls)＝ρpG[Vdp+Vap-Vlp*2a*m]，
具体地，所述图像预处理包括灰度二值化处理、特征线圈边缘强化处理灰度直方图投影法线圈分割处理和去除脊线特征。
本发明实施例另一方面提供一种弹力布克重在线检测系统的补偿装置，包括：服务器、PLC控制柜、工业相机、驱动装置和相机轨道，工业相机设置于相机轨道上，相机轨道设置于弹力布上方，工业相机与驱动装置连接，驱动装置与PLC控制柜相连接，服务器通过RS485线与PLC控制柜连接，驱动驱动装置对工业相机在相机轨道的位移进行调整，处理工业相机采集到的数据。
由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
(1)本发明利用工业相机采集织物图像，对采集弹力布图片进行图像预处理以及线圈特征识别分类，对分类后规则线圈进行概率求解，减少粘连线圈和处理过度线圈对测试域线圈数量误差影响；此种规则线圈概率求解法可以克服基于线圈与脊线空间密度分析因布匹图像预处理偏差造成线圈统计不准情况，提高处理图像线圈精度，减少误差，增强检测结果的精度，极大的提高了织物的质量评价等级，避免弹力布因为检测误差而带来的产品返工问题。
(2)本发明利用图像处理法对反映弹力布纱线拉伸量变化的织物线圈图像关键参数进行计算，实现对克重在线检测系统进行补偿。通过对线圈边缘形状椭圆几何拟合，对比织物受力与未受力两种状态弹力布纹理图案中线圈尺寸、位置和间距的细微形变量引起织物的径向纱线线圈尺寸、线圈间距拉伸和纬向脊线变化。以上从受力影响线圈尺寸和间距变化来计算引起的细微纱线克重变化克服了弹力布受力不明显时拉力传感器检测度低的现象。
(3)本发明实施例将弹力布克重在线检测补偿方法与工厂中的β射线克重检测方法相结合，进行多次弹力布克重补偿实验，通过对实验数据分析可知在克重补偿前利用β射线在线克重检测精度均值为：81.997％，而通过此发明专利法进行克重在线检测补偿后克重精度均值为：93.786％，克重检测准确度提高了11.789％。
附图说明
图1为本发明实施例的弹力布克重在线检测系统的补偿方法流程图；
图2为本发明实施例工业相机采集弹力布原图；其中图2(a)为弹力布未受力原图；图2(b)为弹力布受力原图；
图3为本发明实施例图像预处理弹力布二值化图；其中图3(a)为弹力布未受力二值化灰度处理图；图3(b)为弹力布受力二值化灰度处理图；
图4为本发明实施例图像预处理线圈特征图；其中图4(a)为未受力线圈特征图，图4(b)为受力线圈特征图；
图5为本发明实施例弹力布图像线圈分割图；
图6为本发明实施例图像提取线圈椭圆拟合图；
图7为本发明实施例分析纱线受力示意图；
图8为本发明实施例线圈受力变化偏差计算分析示意图；其中图8(a)为线圈受力示意图；图8(b)线圈未受力示意图；
图9为本发明弹力布克重在线检测系统的补偿装置安装示意图。
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详述。
具体实施方式
如图1，本发明实施例一方面提供一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，包括如下步骤：
弹力布图像采集与线圈特征提取：采集检测架处弹力布图像，并对采集的弹力布图像进行图像预处理获得弹力布纱线线圈特征图，所述图像采集包括弹力布检测架处垂挂状态图像采集和平铺松弛状态图像采集；
CCD工业相机采集的弹力布图片在PC端工作站进行图像预处理，图2为本发明实施例工业相机采集弹力布原图；其中图2(a)为弹力布未受力原图；图2(b)为弹力布受力原图；
线圈是由弹力布纱线编织凹凸纹理特征在光线反射作用下形成的椭圆形几何结构，其线圈大小表示弹力布在该区域编织弹力布所用纱线长度的多少，弹力布径向受力时其图像中线圈几何大小和分布变化较明显，因此图像预处理目标是提取纱线形成的特征线圈；
为了精确提取反应弹力布纱线变化的线圈对弹力布线圈预处理操作有：GrayWorld算法图像亮度均衡化处理，用来处理拍摄光线不均匀图片，避免影响后续图像处理效果，图像灰度设定阈值对灰度图像进行二值化处理，分离出明显的线圈脊线特征，利用sobel算子对图像中特征线圈进行边缘强化去噪处理；以上处理后图像如附图图3所示，其中图3(a)为弹力布未受力二值化灰度处理图；图3(b)为弹力布受力二值化灰度处理图；利用hongh变换进行脊线标记进行脊线去除，处理后图像如附图4中所示，其中，图4(a)为未受力线圈特征图，图4(b)为受力线圈特征图。
上述预处理后得到径向规则排列的线圈特征图，对线圈在采集域的位置(xo(i,j),yo(i.j))和像素值(po(i,j),po(i.j))存入数据库，为了方便后续计算规则线圈尺寸大小和密度分布，需对线圈特征图图4进行灰度直方图投影法分别进行径向、纬向投影分割，分割出单独的线圈特征图如附图5所示。
图像处理：图像预处理后得到线圈并进行线圈分类处理，计算线圈拟合椭圆长轴a和中心点o以及椭圆与径向旋转夹角θ，分析弹力布受力与未受力两种状态下椭圆形线圈尺寸与位置关键参数变化量引起纱线变化量；
对预处理后的线圈进行特征识别与分类，训练卷积神经网络对规则椭圆形线圈、两两相粘连线圈以及处理过度不成形线圈三类线圈进行特征识别与分类，并求取三类线圈概率密度分布：规则线圈P(A)、粘连线圈P(B)、处理过度线圈P(C)，A指1个规则线圈、B指隐含2个规则线圈、C指隐含1个规则线圈，利用以上概率分布可以避免线圈识别时对粘连性线圈和处理过度线圈分布漏计，将非规则线圈转化规则线圈进行待测域线圈数统计，提高线圈识别和统计精度。
以上图像预处理和分类后，提取待测区域A类规则线圈，对规则椭圆形线圈边缘点坐标进行提取采取最小二乘法进行旋转椭圆曲线拟合，椭圆线圈拟合算法：椭圆曲线一般式：a*x2+b*xy+c*y2+d*x+e*y+f＝0，令x'＝x-x0，y'＝y-y0；椭圆旋转角为-θ，x＝x'cosθ-y'sinθ,y＝x”sinθ+y”cosθ；
线圈拟合旋转椭圆：
如图6为本发明实施例图像提取线圈椭圆拟合图；拟合椭圆形线圈几何与位置变化引起纱线密度分布变化分析，检测弹力布未受力作用时，线圈边缘像素坐标(x,y)结合椭圆方程求得椭圆长轴a＝f(x,y)、中心点o＝g(x,y)、夹角θ＝h(x,y)，受力F作用下弹力布纱线由于弹性作用出现拉伸现象，对应线圈边缘点坐标点发生x'＝x+k(F)，y'＝y+k(F)变化，受力后长轴：a'＝f(x',y')、中心点：o'＝g(x',y')、夹角：θ'＝h(x',y')，受力长轴拉伸Δa＝|a'-a|，径向中心点间距增大Vd＝|o'-o|，径向夹角变小Vθ＝|θ'-θ|；力与长轴变化量，径向间距变化量，径向夹角变化量之间存在一定的计算关系：Va＝|k1(F)|、Vd＝|k2(F)|、Vθ＝|k3(F)|；线圈受力变化关键参数偏差计算待测域纱线受力密度变化的方法，从细微的线圈几何尺寸和位置变化来反映弹力布受力状态下待测域纱线密度分布变化提高了克重补偿精度，如图7本发明实施例分析纱线受力示意图。
对反映待测域纱线变化量的线圈受力未受力两种状态线圈关键参数变差分析计算，线圈几何尺寸大小椭圆关键参数，包括：
长轴a均值：
长轴a偏差
线圈径向间距d计算公式：
间距d均值：
间距d总偏差
线圈与径向夹角改变造成纬向脊线偏差量：
其中i、j分别表示第i行、第j列线圈，m,n分别表示线圈行、列数；xo、yo表示对应线圈中心点坐标；m,n分别表示线圈行、列数，K表示线圈受力状态：T表示线圈未受力状态。
建立线圈参数(a,o,θ)变化与纱线伸缩量变化关系模型：计算弹力布受力时线圈参数变化引起纱线弹性拉伸变化量，包括线圈长轴a变化引起构成弹力布的经向倾斜纱线线长拉伸量计算Vas、线圈中心点o位置变化引起构成弹力布的径向纱线线长拉伸量计算Vds，线圈径向旋转角θ变化引起弹力布纬向纱线线长收缩量计算Vls，弹力布受力时椭圆线圈形变引起待测域纱线变化计算：Vl补＝Vas+Vds-Vls；
计算弹力布受力时线圈参数变化引起纱线弹性拉伸变化量，还包括：
弹力布未受力时，线圈边缘像素坐标(x,y)，椭圆方程求得椭圆长轴a＝f(x,y)、中心点o＝g(x,y)、夹角θ＝h(x,y)；
受力F作用下弹力布纱线对应线圈边缘点坐标点x'＝x+k(F)，y'＝y+k(F)，受力后长轴：a'＝f(x',y')、中心点：o'＝g(x',y')、夹角：θ'＝h(x',y')，受力长轴拉伸Va＝|a'-a|，径向中心点间距增大Vd＝|o'-o|，径向夹角变小Vθ＝|θ'-θ|。
具体地，计算弹力布受力时线圈参数变化引起纱线弹性拉伸变化量，还包括：
受力与未受力两种状态下线圈拟合的椭圆几何长轴偏差Vap、间距Vdp、倾斜夹角变化引起纬向变化量Vlp*2a*m，参数的拉伸量偏差建立与纱线拉伸量间关系其中，ls表示实际采集域尺寸，lp表示采集图片像素；图片像素与长度单位米之间的比例关系lp:ls；如图8为本发明实施例线圈受力变化偏差计算分析示意图；其中图8(a)为线圈受力示意图；图8(b)线圈未受力示意图。
计算克重补偿：克重补偿量计算G补＝G(Vds)+G(Vas)-G(Vls)；其中G(vds)是线圈间纱线径向受力拉伸后纱线拉伸量变化引起的克重减少量；G(Vas)是指椭圆形线圈长轴受径向拉伸后使构成线圈的纱线在该区域中克重的减少量，G(Vls)指脊线增加引起的克重变化量。
具体地，所述克重补偿量计算G补＝G(Vds)+G(Vas)-G(Vls)还包括：
G(vds)线圈间纱线径向受力拉伸后纱线拉伸量变化引起的克重减少量：G(Vds)＝Vds*ρG纱线；
G(Vas)是指椭圆形线圈长轴受径向拉伸后使构成线圈的纱线在该区域中克重的减少量：G(Vas)＝Vas*ρG纱线；
G(Δls)指脊线增加引起的克重变化量：G(Vls)＝2a*Vls*m*ρG纱线；
其中为每米纱线克重，S表示一根纱线包含多少根纤维丝、D指纱线的丹尼尔数，V表示每克纤维丝长度。
具体地，所述计算克重补偿中，还包括：
建立线圈尺寸变化量克重密度
建立克重补偿计算模型：G补＝G(Vds)+G(Vas)-G(Vls)＝ρpG[Vdp+Vap-Vlp*2a*m]，
此外，本发明实施例结合工厂实际生产的β射线克重在线检测设备对JC32S+30D弹力布进行多次检测和补偿操做，通过对实验数据分析可知在克重补偿前利用β射线在线克重检测精度均值为：81.997％，而通过次发明专利法进行克重在线检测补偿后克重精度均值为：93.786％，克重检测准确度提高了11.789％，实验数据如表1所示。
表1克重在线补偿设备实验数据对比信息表
如图9所示，本发明实施例另一方面提供一种弹力布克重在线检测系统的补偿装置，补偿装置共分为5方面，其中检测架处9-3导布辊对待测弹力布9-5出布进行引导，传送布匹运动，利用9-2的工业相机在9-4相机轨道上进行控制传输，与克重在线检测系统的扫描探头共用一个轨道辊，承载扫描探头和2-2工业相机，工业相机与驱动装置连接，驱动装置与PLC控制柜相连接，服务器通过RS485线与PLC控制柜连接，驱动驱动装置对工业相机在相机轨道的位移进行调整，处理工业相机采集到的数据，工业相机采集的数据通过USB接口与9-1的PC工作站中Amcap软件相连接进行图像显示，9-1的PC工作站端利用VB.net编译上位机操作界面，此操作界面主要包含以下功：(1)图像预处理的启、停、调整、保存与删除等；(2)线圈拟合参数求解与存库；(3)克重补偿计算；以上各装置之间相互配合与调整实现克重补偿操作。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

Claims (8)

1.一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，其特征在于，包括如下步骤：
弹力布图像采集与线圈特征提取：采集检测架处弹力布图像，并对采集的弹力布图像进行图像预处理获得弹力布纱线线圈特征图，所述图像采集包括弹力布检测架处垂挂状态图像采集和平铺松弛状态图像采集；
图像处理：图像预处理后得到线圈并进行线圈分类处理，计算线圈拟合椭圆长轴a和中心点o以及椭圆与径向旋转夹角θ，分析弹力布受力与未受力两种状态下椭圆形线圈尺寸与位置关键参数变化量引起纱线变化量；
建立线圈参数(a,o,θ)变化与纱线伸缩量变化关系模型：计算弹力布受力时线圈参数变化引起纱线弹性拉伸变化量，包括线圈长轴a变化引起构成弹力布的经向倾斜纱线线长拉伸量计算Vas、线圈中心点o位置变化引起构成弹力布的径向纱线线长拉伸量计算Vds，线圈径向旋转角θ变化引起弹力布纬向纱线线长收缩量计算Vls，弹力布受力时椭圆线圈形变引起待测域纱线变化计算：Vl补＝Vas+Vds-Vls；
计算克重补偿：克重补偿量计算G补＝G(Vds)+G(Vas)-G(Vls)；其中G(vds)是线圈间纱线径向受力拉伸后纱线拉伸量变化引起的克重减少量；G(Vas)是指椭圆形线圈长轴受径向拉伸后使构成线圈的纱线在该区域中克重的减少量，G(Vls)指脊线增加引起的克重变化量；
所述图像处理中，计算线圈拟合椭圆长轴a和中心点o以及椭圆与径向旋转夹角θ，还包括
线圈拟合旋转椭圆：
求取椭圆关键参数，包括：
长轴a均值：
长轴a偏差
线圈径向间距d计算公式：
间距d均值：
间距d总偏差
线圈与径向夹角改变造成纬向脊线偏差量：
其中i、j分别表示第i行、第j列线圈，m,n分别表示线圈行、列数；xo、yo表示对应线圈中心点坐标；K表示线圈受力状态：T表示线圈未受力状态。
2.如权利要求1所述的一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，其特征在于：所述图像处理中，得到线圈并进行线圈分类处理具体包括：
对预处理后的线圈进行特征识别与分类，训练卷积神经网络对规则椭圆形线圈、两两相粘连线圈以及处理过度不成形线圈三类线圈进行特征识别与分类，并求取三类线圈概率密度分布：规则线圈P(A)、粘连线圈P(B)、处理过度线圈P(C)，A指1个规则线圈、B指隐含2个规则线圈、C指隐含1个规则线圈。
3.如权利要求1所述的一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，其特征在于：计算弹力布受力时线圈参数变化引起纱线弹性拉伸变化量，还包括：
弹力布未受力时，线圈边缘像素坐标(x,y)，椭圆方程求得椭圆长轴a＝f(x,y)、中心点o＝g(x,y)、夹角θ＝h(x,y)；
受力F作用下弹力布纱线对应线圈边缘点坐标点x'＝x+k(F)，y'＝y+k(F)，受力后长轴：a'＝f(x',y')、中心点：o'＝g(x',y')、夹角：θ'＝h(x',y')，受力长轴拉伸Va＝|a'-a|，径向中心点间距增大Vd＝|o'-o|，径向夹角变小Vθ＝|θ'-θ|。
4.如权利要求3所述的一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，其特征在于：计算弹力布受力时线圈参数变化引起纱线弹性拉伸变化量，还包括：
受力与未受力两种状态下线圈拟合的椭圆几何长轴偏差Vap、间距Vdp、倾斜夹角变化引起纬向变化量Vlp*2a*m，参数的拉伸量偏差建立与纱线拉伸量间关系
其中，ls表示实际采集域尺寸，lp表示采集图片像素；图片像素与长度单位米之间的比例关系lp:ls。
5.如权利要求4所述的一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，其特征在于：所述克重补偿量计算G补＝G(Vds)+G(Vas)-G(Vls)还包括：
G(vds)线圈间纱线径向受力拉伸后纱线拉伸量变化引起的克重减少量：G(Vds)＝Vds*ρG纱线；
G(Vas)是指椭圆形线圈长轴受径向拉伸后使构成线圈的纱线在该区域中克重的减少量：G(Vas)＝Vas*ρG纱线；
G(Vls)指脊线增加引起的克重变化量：G(Vls)＝2a*Vls*m*ρG纱线；
其中为每米纱线克重，S表示一根纱线包含多少根纤维丝、D指纱线的丹尼尔数，V表示每克纤维丝长度。
6.根据权利要求5所述的一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，其特征在于，所述计算克重补偿中，还包括：
建立线圈尺寸变化量克重密度
建立克重补偿计算模型：G补＝G(Vds)+G(Vas)-G(Vls)＝ρpG[Vdp+Vap-Vlp*2a*m]。
7.如权利要求1-6任意一项所述的一种弹力布克重在线检测系统的补偿方法，其特征在于：所述图像预处理包括灰度二值化处理、特征线圈边缘强化处理灰度直方图投影法线圈分割处理和去除脊线特征。
8.一种弹力布克重在线检测系统的补偿装置，用于实现权利要求1至7任一所述的补偿方法，其特征在于，包括：服务器、PLC控制柜、工业相机、驱动装置和相机轨道，工业相机设置于相机轨道上，相机轨道设置于弹力布上方，工业相机与驱动装置连接，驱动装置与PLC控制柜相连接，服务器通过RS485
线与PLC控制柜连接，驱动驱动装置对工业相机在相机轨道的位移进行调整，
处理工业相机采集到的数据。
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