CN209307576U - 一种双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型涉及经编机织物检测设备领域，具体涉及一种双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，包括双针床经编机和设置在双针床经编机上的布面缺陷检测机构；所述双针床经编机包括脱圈板和脱圈板上方的机床顶平面；所述布面缺陷检测机构包括相互电连接的电源、控制装置、摄像装置、人机交互界面和存储装置；所述摄像装置包括支架组件和摄像头组件。本实用新型双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统的布面缺陷检测机构的摄像头位于双针床经编机的脱圈板和脱圈板上方的机床顶平面之间，可以最佳的进行布面缺陷的图像采集，安装方便灵活，不影响经编机的生产并保证成像质量。相比现有技术误检率大大降低，减轻工人的工作强度，大大的提高产品品质。

Description

一种双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统

技术领域

本实用新型涉及经编机织物检测设备领域，具体涉及一种双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统。

背景技术

经编机根据针床分类，可以分为单针床经编机和双针床经编机。而近年来，随着人们生活水平的提高，人们对经编产品的花色品种及质量要求越来越高。由于需求的复杂化和多样化。单针床经编机的织物已经很难满足人们的需求，双针床经编机的织物丰富的花色效果，能编织出双面经编织物、圆筒状织物及各种毛绒织物等。目前双针床应用越来越普遍。

但在实际生产过程中，由于断线，纱线油污等问题，如果滞后发现问题往往会导致所制成的成品布料报废。因此我们需要在布料生产过程中就要发现这些缺陷。达到把缺陷在第一时间发现。以降低经济损失。但依靠人工识别成本高，效率低，而进入2018年，人工智能技术的日新月异，且日渐成熟。人工智能技术在各行各业的发展可以说是一日千里。纺织行业属于我国典型的劳动密集型行业，在目前劳动力缺乏的情况下，人工智能技术给纺织行业的发展指明了方向。如何结合人工智能技术进行布面缺陷检测是纺织行业函待解决的技术问题。

实用新型内容

本实用新型所要解决的技术问题是：提供一种智能化、效率及成像质量高的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统。

为了解决上述技术问题，本实用新型采用的技术方案为：提供一种双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，包括双针床经编机和设置在双针床经编机上的布面缺陷检测机构；所述双针床经编机包括脱圈板和脱圈板上方的机床顶平面；

所述布面缺陷检测机构包括相互电连接的电源、控制装置、摄像装置、人机交互界面和存储装置；

所述摄像装置包括支架组件和摄像头组件；所述支架组件固定在机床顶平面下方，所述支架组件包括导轨和驱动装置，所述驱动装置用于带动摄像头组件沿导轨往复滑动，所述摄像头组件朝向脱圈板。

本实用新型的有益效果在于：本实用新型的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统利用人工智能技术，运用移动的相机对布面进行对象抓取，采用运动拍摄技术，多角度拍摄提高图像拍摄质量并减少相机数量，不断对系统的特征提取的数据库进行锻炼，然后系统根据数据库对抓取到的图像进行判定，以判定布料是否存在缺陷。本实用新型的布面缺陷检测机构的摄像头位于双针床经编机的脱圈板和脱圈板上方的机床顶平面之间，可以最佳的进行布面缺陷的图像采集，安装方便灵活，不影响经编机的生产并保证成像质量。相比现有技术误检率大大降低，减轻工人的工作强度，大大的提高产品品质。

附图说明

图1为本实用新型具体实施方式的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统的结构示意图；

图2为本实用新型具体实施方式的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统的部分的结构示意图；

标号说明：

1、脱圈板；2、机床顶平面；3、导轨；4、工业相机；5、电机；6、丝杠；7、滑台。

具体实施方式

为详细说明本实用新型的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。

本实用新型最关键的构思在于：本实用新型的布面缺陷检测机构的摄像头位于双针床经编机的脱圈板和脱圈板上方的机床顶平面之间，可以最佳的进行布面缺陷的图像采集，安装方便灵活，不影响经编机的生产并保证成像质量。

请参照图1以及图2，一种双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，包括双针床经编机和设置在双针床经编机上的布面缺陷检测机构；所述双针床经编机包括脱圈板1和脱圈板1上方的机床顶平面2；

所述布面缺陷检测机构包括相互电连接的电源、控制装置、摄像装置、人机交互界面和存储装置；

所述摄像装置包括支架组件和摄像头组件；所述支架组件固定在机床顶平面2下方，所述支架组件包括导轨3和驱动装置，所述驱动装置用于带动摄像头组件沿导轨3往复滑动，所述摄像头组件朝向脱圈板1。

上述双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统的工作过程：通过人机交互界面设定好摄像头组件的移动速度，织物在经编机上移动的过程中，驱动装置带动摄像头组件沿导轨移动，移动同时摄像头组件进行图像采集；拍摄到的图像传输给主控制装置根据存储装置中的数据库进行图像分析比对和处理，进而对布面缺陷以及种类进行识别。

上述双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统的有益效果：利用人工智能技术，运用移动的相机对布面进行对象抓取，采用运动拍摄技术进行多角度拍摄提高图像拍摄质量，并减少使用的相机数量，不断对系统的布面缺陷特征提取的数据库进行锻炼，然后系统根据数据库对抓取到的图像进行判定，以判定布料是否存在缺陷。本实用新型的布面缺陷检测机构的摄像头位于双针床经编机的脱圈板和脱圈板上方的机床顶平面之间，可以最佳的位置进行布面缺陷的图像采集，安装方便灵活，不影响经编机的生产并保证成像质量。相比现有技术误检率大大降低，减轻工人的工作强度，大大的提高产品品质。

进一步的，上述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统中，所述布面缺陷检测机构还包括示警灯，所述示警灯用以在控制装置发现布面缺陷时发出声光警报。由上描述可知，控制装置可根据得到的识别结果控制示警灯发出报警信号，或将经编机停机。

进一步的，上述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统中，所述摄像头组件包括工业相机4，所述工业相机4的传感器像素200万、分辨率1080P，帧速120。

进一步的，上述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统中，所述摄像头组件还包括LED光源，所述LED光源为布面提供照明。由上描述可知，上述LED光源的设置使摄像头组件获取的图像质量更高。

进一步的，上述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统中，所述控制装置包括FPGA主控芯片，所述FPGA主控芯片内置神经元网络单元；

进一步的，上述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统中，所述驱动装置包括电机5，与电机5转动连接的丝杠6、与丝杆螺纹连接的滑台7，所述丝杆带动滑台7沿导轨3线性滑动，所述摄像头组件与滑台7固连，所述电机5与控制装置电连接。

进一步的，上述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统中，所述布面缺陷检测机构还包括与控制装置电连接的打印机，所述打印机用于打印具有缺陷的布面的图像。

由上描述可知，打印机的设置可以方便操作者对具有缺陷的布面的图像进行研究比对或留档。

进一步的，上述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统中，所述人机交互界面为触摸显示屏。

由上描述可知，触摸显示屏的设置可实时显示缺陷布面状况，方便操作员第一时间发现并剔除缺陷布面；

进一步的，上述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统中，所述存储装置包括SD卡。

由上描述可知，SD卡的设置是为了对布面缺陷数据库进行直接拷贝和转移，省去反复训练的过程，提高生产效率。

实施例一

现有的双针床经编机在生产过程中缺少有效的措施对布面缺陷进行检测，以至于很多缺陷在成品阶段才被发现，对产品检验和维护成本有很大影响。本实用新型利用人工智能技术，运用高速相机对布料进行对象抓取，不断对系统进行锻炼。然后系统根据抓取到的图片进行判定，以判定布料是否存在缺陷。本实用新型不特别指定经编机厂家及型号。

本实施例提供一种双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统包括双针床经编机和设置在双针床经编机上的布面缺陷检测机构；所述双针床经编机包括脱圈板1和脱圈板1上方的机床顶平面2；所述布面缺陷检测机构包括相互电连接的电源、控制装置、摄像装置、人机交互界面和存储装置；所述摄像装置包括支架组件和摄像头组件；所述支架组件固定在机床顶平面2下方，所述支架组件包括导轨3和驱动装置，所述驱动装置用于带动摄像头组件沿导轨3往复滑动，所述摄像头组件朝向脱圈板1。

本实施例提供一种双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统的电源采用高性能的开关电源，主要给系统进行供电；

控制装置采用的是基于FPGA技术的主控芯片，内置神经元网络单元(NPU)，通过人工智能深度学习，让系统的运行更加高效。摄像头组件采用的是传感器像素200万、分辨率1080P，帧速120的高性能工业相机模组。人机交互界面是为了实时显示缺陷布面状况，方便操作员第一时间发现并剔除缺陷布面；SD卡是为了对布面缺陷数据库进行直接拷贝，省去反复训练的过程。提高生产效率。高速高清相机模组的快速运行通过链条进行传动。

本实用新型的视觉检测系统是加装在双针床经编机上的，所以在图像采集过程中，由于采用高速相机移动式检测，不可避免会造成拍摄视频序列出现抖动现象和图像模糊现象，而在缺陷检测时，需要图像具有较好的稳定性，所以需要防抖动算法，对实际拍摄中的运动参数进行补偿，提升拍摄图像的质量，达到防抖动的目的。

目前，常用的视频防抖动算法包括光流法和特征法这两种算法。光流法的主要思路和步骤为：首先计算出视频中相邻帧之间的光流矢量，然后根据上一步计算结果以及运动分析对当前的全局变瞳的相关参数进行统计与计算。最后，通过这项参数对视频序列的原始参数进行修订补偿。光流法的优点是可以通过计算得到每个像素的运动矢量；缺点是计算量非常的大，难以保证后续异物检测的实时性。

特征法的思路和步骤为：先在当前帧图像中对相关特征点采集，并将这些特征点与下一帧的特征点进行匹配操作，根据匹配的结果，对拍摄设备的全局参数进行计算，然后滤波，最后依照滤波后的运动参数值对拍摄的原始图像参数值修定补偿。与光流法相比，该算法的优点是计算量比较小，缺点是当拍摄图像的边缘线模糊时，该方法处理效果不好。

因此本实用新型采用的是特征法进行特征采集。本实用新型中的布面缺陷检测系统为移动式系统，通过实时对布面图像信息采集，然后根据相对运动原理，将布面作为背景，并将缺陷视为运动的目标。因此对于光学检测系统而言，布面缺陷检测算法的研究核心是运动目标检测算法。在本算法中，布面缺陷的特征的机器学习过程是关键，系统需要对布面以及可能出现的缺陷进行一定程度的训练。训练的长短与系统的调试及使用时间成正比关系。算法对异物使用了“特征表达”的方法，它是在最基本的特征基础上进行矢量量化、稀疏编码或其它表达方式以形成一幅图像最后的特征，例如破损、丢线、油污等。分别对RGB图像和深度特征提取denseSIFT特征并进行局部约束线性编码以形成Kinect图像对的特征表示，然后基于卷积神经网络算法对相似的异物及容易误报的斑点自动学习有效特征并进行识别，并采用数据库来训练模型以进一步提高识别率，可以有效将布面缺陷目标检测出来。

以上所述仅为本实用新型的实施例，并非因此限制本实用新型的专利范围，凡是利用本实用新型说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本实用新型的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，其特征在于，包括双针床经编机和设置在双针床经编机上的布面缺陷检测机构；所述双针床经编机包括脱圈板和脱圈板上方的机床顶平面；

所述布面缺陷检测机构包括相互电连接的电源、控制装置、摄像装置、人机交互界面和存储装置；

所述摄像装置包括支架组件和摄像头组件；所述支架组件固定在机床顶平面下方，所述支架组件包括导轨和驱动装置，所述驱动装置用于带动摄像头组件沿导轨往复滑动，所述摄像头组件朝向脱圈板。

2.根据权利要求1所述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，其特征在于，所述布面缺陷检测机构还包括示警灯，所述示警灯用以在控制装置发现布面缺陷时发出声光警报。

3.根据权利要求1所述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，其特征在于，所述摄像头组件包括工业相机，所述工业相机的传感器像素200万、分辨率1080P，帧速120。

4.根据权利要求3所述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，其特征在于，所述摄像头组件还包括LED光源，所述LED光源为布面提供照明。

5.根据权利要求1所述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，其特征在于，所述控制装置包括FPGA主控芯片，所述FPGA主控芯片内置神经元网络单元。

6.根据权利要求1所述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，其特征在于，所述驱动装置包括电机，与电机转动连接的丝杠和与丝杆螺纹连接的滑台，所述丝杆带动滑台沿导轨线性滑动，所述摄像头组件与滑台固连，所述电机与控制装置电连接。

7.根据权利要求1所述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，其特征在于，所述布面缺陷检测机构还包括与控制装置电连接的打印机，所述打印机用于打印具有缺陷的布面的图像。

8.根据权利要求1所述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，其特征在于，所述人机交互界面为触摸显示屏。

9.根据权利要求1所述的双针床经编机的布面缺陷视觉检测系统，其特征在于，所述存储装置包括SD卡。