RO127666A2 - Sistem optic () integrat de gestionare a defectelor din industria textilă - Google Patents

Abstract

Invenţia se referă la un sistem optic integrat de gestionare a defectelor din industria textilă, ce are ca obiectiv decelarea, recunoaşterea şi gestionarea defectelor. Sistemul optic monopost, conform invenţiei, este alcătuit dintr-un modul (A) de antrenare a probei, un sistem (B) de detectare a defectelor prin inspecţie vizuală şi captare automată, şi un sistem (C) de alimentare electrică; modulul (A) de antrenare a probei are rol de antrenare şi expunere a unei probe (3) în faţa unei camere (5) de captare a imaginii; pentru detectarea defectelor, camera (5) este fixată pe un suport (7), fiind reglată faţă de probă (3) cu un şurub (8) micrometric; pentru o rezoluţie cât mai bună a camerei (5), s-a folosit un sistem (4) optic de iluminat; un valţ (6) este situat pe axul unui motor (10) fixat pe un suport (9), viteza fiind corelată cu timpul de expunere în faţa camerei (5) de captare a imaginii; un alt valţ (2) este antrenat în mişcare de rotaţie de o probă (3), având rol de bandă transportoare, toate aceste subansambluri fiind fixate pe un cadru (1); sistemul (B) de detectare a erorilor cuprinde un modul de captare şi preluare a imaginii, un modul de procesare a imaginilor preluate şi un modul soft de decelare, identificare şi gestionare a defectelor de pe suportul textil analizat, cu furnizarea statistică a poziţionării defectelor, iar sistemul (C) de alimentare electrică asigură comanda şi protecţia sistemului optic integrat de gestionare a defectelor, şi este alcătuit dintr-un modul (I) de alimentare generală, un modul (III) de alimentare a motorului de antrenare şi un modul (II) al circuitului de comandă şi protecţie.

Description

SISTEM OPTIC (MONOPOST) INTEGRAT DE GESTIONARE A

DEFECTELOR DIN INDUSTRIA TEXTILA

Descriere

Invenția se refera la un sistem optic (monopost) integrat de gestionare a defectelor care are ca obiectiv decelarea, recunoașterea, si gestionarea defectelor. Decelarea defectelor este o problema importanta in procesul de control al calitatii țesăturii. Reducerea costului in producție si procesul de inspecție este, de asemenea, un obiectiv important pentru producătorii de textile. In prezent procesul de inspecție al calitatii este efectuat manual pe rampa de control. Țesăturile caracteristice sunt de 1-3 m lățime si sunt rulate cu o viteza intre 20 si 50 m/min. Expertii nu pot detecta mai mult de 60 % din totalul defectelor daca tesatura este rulata cu o viteza mai mare de 30 m/min sau tesatura mai lata de 2 m. Ca orice alt proces de inspecție,este dependent de experiența si atentia lucratorului.

Dezvoltarea unui sistem flexibil de inspecție vizuala, sistem eficient, si obiectiv si integrat pentru aplicații industriale, este o problema esențiala in procesul de control al calitatii pentru producătorii de textile. In particular, daca exista un defect, se reduce prețul țesăturii intre 45%-65%. Pentru a creste calitatea in general, omogenitatea țesăturii si coeficientul de siguranța (durata de viata a produsului), un sistem vizual de inspecție este necesar pentru o mai buna productivitate. Astfel, automatizarea procesului de inspecție vizuala poate creste eficienta de pe linia de producție si sa imbunatateasca, de asemenea si calitatea produsului. Majoritatea sistemelor automatizate de inspecție a țesăturilor nu sunt conectate la sisteme de detectare automata a defectelor si au o viteza de detectare de pana la 50 m/min.Un aspect important in legătură cu aceste sisteme este ca fiecare dintre ele poate detecta doar tipuri specifice de defecte. Asfel, viteza de detecție si marimea defectelor detectabile sunt doua mari probleme in domeniul inspecției automate a țesăturilor.

Au existat multe încercări de a rezolva aceste probleme in ultimele 3 decenii, prin utilizarea unor algoritmi specializați in analiza si recunoașterea imaginilor. Aceste încercări s-au bazat pe trei abordări: statistic, spectral si bazat pe modele. In abordarea statistica, elementele caracteristice de textura gri extrase de către o matrice de „co-aparitie” deviațiile medii si standard ale sub-blocurilor, autocorelarea subimaginilor si transformări Karhunen-Loeve, au fost folosite pentru detectarea defectelor țesăturilor. Bodnarova a folosit funcții de ^-2010-01310-- '3^

9 -12- 2010 nominalizare de corelație încrucișată pentru detectarea defectelor in materiale. Exista numeroase tehnici bazate pe modele pentru detectarea defectelor din materiale. De exemplu, Cohen folosește un model de câmp aleator Markov pentru inspecția defectelor din tesaturi. Chen and Jain folosesc o abordare structurala pentru detectarea defectelor in imaginile texturate. Kumar si Pang prin abordări spectrale au dezvoltat o metoda pentru detectarea defectelor in țesăturile textile folosind filtre optimizate.

Invenția prezintă o metoda simpla si directa pentru detectarea defectelor in textura țesăturilor, care poate detecta o multitudine de defecte de structura, de forma, de vopsire etc. In aceasta metoda, se folosesc șabloane binare locale. Metoda propusa este simpla, multirezolutionala si invarianta la scara gri (gray scale) si este aplicabila pentru detectarea defectelor atat in tesaturi cu modele cat si celor fara modele care au o textura repetiva sau periodica. Modul de lucru consta in modulele de preprocesare (captare imagine, crearea măștii pentru filtru de culoare, refacerea imaginii) detectare propriu zisa folosind algoritmul Local Binar Point, clasificare defecte si de acces la baza de date (adaugare de noi defecte rezultate din antrenarea rețelei neurale de tip feedforward multistrat cu algoritmul Backpropagation de invatare supervizată pentru defecte necunoscute;adaugarea statisticii de defecte pentru un produs (ballot) procesat,defecte clasificate,rezultate din testarea rețelei neurale antrenate anterior.

Sistemul optic (monopost) integrat de gestionare a defectelor,conform invenției este alcătuit dintr-un modul de antrenare proba, care are rolul de antrenare si expunerea probei in fata camerei de captare a imaginii,pentru detectarea defectelor din tesaturi.Un vait este situat pe axul unui motor, viteza fiind corelata cu timpul de expunere in fata camerei de captare a imaginii. Celalalt vait este antrenat in mișcare de rotatie de banda transportoare.

Sistemul de detectare a defectelor prin inspecție vizuala si captare automata a imaginii se realizează cu activitatile sintetizate, care practic sunt realizate de trei module:

modulul de captare /încărcare a imaginii realizat consta in trei pași:

Captarea (încărcarea) imaginii constă în citirea fișierelor de tip BMP cu 24 de biți per pixel;

Crearea măștii pentru filtrul de culoare consta în analiza cromatica a imaginii și înlocuirea culorilor, într-o marja predefinitâ, în nuanțe de alb și negru;

Refacerea imaginii se utilizează pentru a îmbunătăți procesul de recunoaștere a unui defect existent în baza de date sau a unui defect nou; aceasta constând în 4 faze:

^2010-01310-- 3,//

9 -12- 2010 îmbunătățirea texturii, adică refacerea porțiunilor din imagine, care are la bază tehnologia filtrelor;

refacerea conturului;

ameliorarea contrastului unei imagini;

segmentarea imaginii.

modulul de detectare propriu zisă;

modulul de clasificare a defectelor și de acces la baza de date de imagini cu defecte.

Utilizarea practica a produsului soft de preluare, procesare a imaginii suportului textil supus analizei in regim dinamic, necesita la început cateva etape pregătitoare;

introducerea în bază a imaginii ideale, dacă materialul este nou (pas opțional); dacă materialul nu este nou, imaginea ideală a acestuia este deja în bază, și se pornește cu pasul următor:

introducerea în bază a produsului de inspectat;

- pentru a începe inspecția materialului, se extrage din bază codul produsului care urmeaza a fi analizat.

Activitatea de procesare a imaginii conține etapele:

încărcarea imaginii curente, captate prin intermediul camerei de supraveghere a balotului de mărimea (1392,1024) pixeli și începerea detectării propriu zise de defecte, și anume următoarele etape:

segmentarea imaginii capturate în ferestre de (320,320) pixeli;

crearea măștii pentru filtrul de culoare (transformarea imaginii color în nuanțe de gri).

Produsul soft de detecție si gestionare a defectelor conține următoarele operații:

Procesare Fereastră care cuprinde:

- fereastra captată de la camera, modul de parcurgere a acesteia prin caroiajul atașat;

- fereastra curentă de procesat marcată prin pătratul roșu;

- coordonatele acestor ferestre.

Pașii parcurși în procesul de detectare defecte și anume:

-Desaturarea (transformarea imaginii color în nuanțe de gri)

-Detectare Defect (extragerea și măsurarea atributelor imaginii curente, compararea imaginii cu defectele clasice extrase din bază și marcarea defectului, într-o plajă de eroare, printr-un dreptunghi având contur roșu, memorarea acestora (coordonate, nume) în memoria tampon;

Ο 1 Ο - Ο 1 3 1 Ο - Ο 9 -12- 2010 pentru defectele „noi” se atribuie denumirea necunoscut, urmând ca ulterior să fie înregistrate în bază cu denumire)

Clasificarea defectelor (detectarea tipului de defect folosind algoritmul Backpropagation de învățare supervizată aplicat la rețeaua neurală de tip feed-forward perceptron multistrat (MLP); anterior acestei faze, rețeaua a fost antrenată să recunoască aceste tipuri de defecte; defectele „noi”, sunt clasificate cu denumirea necunoscut. La evidențierea lor utilizam modelarea LBP.

Etichetarea defectelor - atașarea numelui defectului la dreptunghi marcat prin contur roșu (pe imagine, secțiunea stânga)

Statistică Defecte (Baza de date) - înscrierea defectelor pe produs, a coordonatelor acestora (legătura produs-defect) precum și a numărului lor (statistică)

Pe măsură ce se execută o anumită fază din procesul de detectare, numele acesteia se înscrie în roșu.

în momentul înregistrării în bază a defectelor pentru fereastra captată de cameră, se afișează Lista Defectelor ce conține defectele găsite ca nume și coordonate

Interfața afișează durata procesării unei ferestre și a imaginii captate de cameră.

Procesarea se repetă pentru parcurgerea întregii capturi de la cameră, fereastră după fereastră. Sistemul optic (monopost) integrat de gestionare a defectelor,conform invenției prezintă următoarele avantaje:

construcție simpla, relativ ușor de reprodus si din materiale ușor obtenabile deservire comoda precizia si reproductibilitatea parametrilor de lucru

- mobilitatea ansamblului deservirea ergonomica fiabilitate in funcționare structura compacta a sistemului.

In cele ce urmeaza se da un exemplu de realizare a sistemului optic (monopost) integrat de gestionare a defectelor,conform invenției,cu referire la fig.l.......3 ce reprezintă :

- fig. 1, modul antrenare proba

- fig. 2, sistem detectare a defectelor prin inspecție vizuala si captare automata

- fig. 3, sistem de alimentare electrica

Sistemul optic(monopost) integrat de gestionare a defectelor (fig. 1,2,3) conform invenției este alcătuit dintr-un modul de antrenare proba A, care are rolul de antrenare si expunerea probei 3, in fata camerei de captare a imaginii 5, pentru detectarea defectelor din tesaturi.

CX-2010-01310-O 9 -12- 2010 L r

Camera este fixata pe un suport 7, fiind reglata fata de proba 3, cu ajutorul unui șurub micrometric 8. Pentru a putea folosi cea mai buna rezoluție a camerei 5, s-a folosit un sistem optic de iluminat 4. Un vait 6, este situat pe axul unui motor 10, fixat pe suportul 9, viteza fiind corelata cu timpul de expunere in fata camerei de captare a imaginii 5. Celalalt vait 2, este antrenat in mișcare de rotatie de proba 3, avind rol de banda transportoare. Toate aceste subansamble sunt fixate pe un cadru 1.

Sistemul de detectare a defectelor prin inspecție vizuala si captare automata a imaginii se realizează cu activitatile sintetizate care practic sunt realizate de trei module:

- modulul de captare/încărcare a imaginii realizat consta in trei pași:

.Captarea a, (încărcarea) imaginii constă în citirea fișierelor de tip BMP cu 24 de biți per pixel;

2. Crearea măștii pentru filtrul de culoare b, constă în analiza cromatică a imaginii și înlocuirea culorilor, într-o marjă predefinitâ, în nuanțe de alb și negru;

3. Refacerea imaginii c, se utilizează pentru a îmbunătăți procesul de recunoaștere a unui defect existent în baza de date sau a unui defect nou; aceasta constând în 4 faze:

îmbunătățirea texturii b, adică refacerea porțiunilor din imagine, care are la bază tehnologia filtrelor;

refacerea conturului d;

ameliorarea contrastului unei imagini d;

segmentarea imaginii d.

modulul de detectare propriu zisă ;

- modulul de clasificare a defectelor și de acces la baza de date de imagini cu defecte.

Utilizarea practica a produsului soft de preluare, procesare a imaginii suportului textil supus analizei in regim dinamic, necesita la început cate va etape pregătitoare:

introducerea în bază a imaginii ideale, dacă materialul este nou (pas opțional); dacă materialul nu este nou, imaginea ideală a acestuia este deja în bază, și se pornește cu pasul următor:

introducerea în bază a produsului de inspectat;

- pentru a începe inspecția materialului, se extrage din bază codul produsului care urmeaza a fi analizat.

Activitatea de procesare a imaginii conține etapele:

<ν 2 Ο 1 0 - 0 1 3 1 Ο - Ο 9 -12- 2010

Η încărcarea imaginii curente, captate prin intermediul camerei de supraveghere a balotului de mărimea (1392,1024) pixeli și începerea detectării propriu zise de defecte, și anume următoarele etape:

segmentarea imaginii capturate în ferestre de (320,320) pixeli;

crearea măștii pentru filtrul de culoare (transformarea imaginii color în nuanțe de gri).

Produsul soft de detecție si gestionare a defectelor conține următoarele operații:

* Procesare Fereastră care cuprinde:

- fereastra captată de la camera, modul de parcurgere a acesteia prin caroiajul atașat;

- fereastra curentă de procesat marcată prin pătratul roșu;

- coordonatele acestor ferestre.

* Pașii parcurși în procesul de detectare defecte și anume:

-Desaturarea g (transformarea imaginii color în nuanțe de gri)

-Detectare Defect (extragerea și măsurarea atributelor imaginii curente i, compararea imaginii cu defectele clasice extrase din bază și marcarea defectului, într-o plajă de eroare, printr-un dreptunghi având contur roșu, memorarea acestora (coordonate, nume) în memoria tampon; pentru defectele „noi” se atribuie denumirea necunoscut, urmând ca ulterior să fie înregistrate în bază cu denumire)

-Clasificarea defectelor (detectarea tipului de defect folosind algoritmul Backpropagation de învățare supervizată aplicat la rețeaua neurală de tip feed-forward perceptron multistrat (MLP); anterior acestei faze, rețeaua a fost antrenată să recunoască aceste tipuri de defecte; defectele „noi”, sunt clasificate cu denumirea necunoscut, si sunt modelate cu metoda LBP i,h.

-Etichetarea defectelor - atașarea numelui defectului la dreptunghi marcat prin contur roșu (pe imagine, secțiunea stânga)

-Statistică Defecte (Baza de date) - înscrierea defectelor pe produs, a coordonatelor acestora (legătura produs-defect) precum și a numărului lor (statistică)

Pe măsură ce se execută o anumită fază din procesul de detectare, numele acesteia se înscrie în roșu.

In momentul înregistrării în bază a defectelor pentru fereastra captată de cameră, se afișează Lista Defectelor ce conține defectele găsite ca nume și coordonate.

Interfața afișează durata procesării unei ferestre și a imaginii captate de cameră.

Procesarea se repetă pentru parcurgerea întregii capturi de la cameră, fereastră după fereastră η

CV 2 G 1 G - O 1 3 1 O - O 9 -12- 2010

Sistemul de alimentare electrica asigura comanda si protecția sistemului optic (monopost) integrat de gestionare a defectelor, este alcătuit din modul alimentare generala I, modul de alimentare a motorului de antrenare III si modulul circuitului de comanda si protecție II. Modulul de alimentare generala I, asigura alimentarea corespunzătoare a modulului de alimentare III, a motorului de antrenare 10 si a modulului circuitului de comanda II. Modulul de alimentare I a motorului de antrenare 10 are ca rol alimentarea motorului de antrenare cu o tensiune continua si proporționala cu viteza de rotatie, pentru ca brațul sa efectueze o mișcare de PUSH-PULL. Modulul circuitului de comanda si proiecție II are ca rol comanda circuitelor de putere precum si asigurarea proiecției pentru circuitele de forța si auxiliare.

Claims (4)

1. Sistemul optic(monopost) integrat de gestionare a defectelor (fig. 1,2,3) conform invenției este alcătuit dintr-un modul de antrenare al probei A, o componenta de preluare, procesare imagini material, decelare, identificare defect si stocare si gestionare defecte (realizabile intro unitate de calcul performant) B, comandat de un sistem de alimentare electrica C.

2. Modulul de antrenare al probei A, conform revendicării 1 este caracterizat prin aceea ca are rolul de antrenare si expunere a probei 3, in fata camerei de captare a imaginii 5, pentru detectarea defectelor din tesaturi. Camera este fixata pe un suport 7, fiind reglata fata de proba 3, cu ajutorul unui șurub micrometric 8. Pentru a putea folosi cea mai buna rezoluție a camerei 5, s-a folosit un sistem optic de iluminat 4. Un vait 6, este situat pe axul unui motor 10, fixat pe suportul 9, viteza fiind corelata cu timpul de expunere in fata camerei de captare a imaginii 5. Celalalt vait 2, este antrenat in mișcare de rotatie de proba 3, avind rol de banda transportoare. Toate aceste subansamble sunt fixate pe un cadru 1.

3. Componenta de preluare, procesare imagini material si decelare, identificare defect conform revendicării 1 este caracterizata prin faptul ca sunt utilizați algoritmi originali implementați in produsul soft realizat. Gestionarea defectelor se finalizează cu un buletin de calitate pentru materialul analizat in care apar tipurile de defecte, numărul si poziția lor pe material cat si gradul de severitate al acestora.

4. Sistemul de alimentare electrica conform revendicării 1 este caracterizat prin faptul de a asigura comanda si protecția sistemului optic (monopost) integrat de gestionare a defectelor, este alcătuit din modulul de alimentare generala I, modulul de alimentare a motorului de antrenare III si modulul circuitului de comanda si protecție II. Modulul de alimentare generala I, asigura alimentarea corespunzătoare a modulului de alimentare III, a motorului de antrenare 10 si a modulului circuitului de comanda II. Modulul de alimentare I a motorului de antrenare 10 are ca rol alimentarea motorului de antrenare cu o tensiune continua si proporționala cu viteza de rotatie, pentru ca brațul sa efectueze o mișcare de PUSH-PULL. Modulul circuitului de comanda si protecție II are ca rol comanda circuitelor de putere precum si asigurarea protecției pentru circuitele de forța si auxiliare.