TWI814257B - 紗管的檢查系統及紗管的檢查方法 - Google Patents
紗管的檢查系統及紗管的檢查方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI814257B TWI814257B TW111106164A TW111106164A TWI814257B TW I814257 B TWI814257 B TW I814257B TW 111106164 A TW111106164 A TW 111106164A TW 111106164 A TW111106164 A TW 111106164A TW I814257 B TWI814257 B TW I814257B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- defect
- inspection system
- defects
- bobbin
- type
- Prior art date
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 244
- 210000004177 elastic tissue Anatomy 0.000 claims description 29
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 23
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 22
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 13
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 9
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 6
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 2
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 2
- 238000005054 agglomeration Methods 0.000 claims 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 7
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 5
- 229920002334 Spandex Polymers 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 238000007378 ring spinning Methods 0.000 description 2
- 238000002083 X-ray spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 238000000053 physical method Methods 0.000 description 1
- 239000004759 spandex Substances 0.000 description 1
- 238000009987 spinning Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000001429 visible spectrum Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/952—Inspecting the exterior surface of cylindrical bodies or wires
-
- D—TEXTILES; PAPER
- D01—NATURAL OR MAN-MADE THREADS OR FIBRES; SPINNING
- D01H—SPINNING OR TWISTING
- D01H13/00—Other common constructional features, details or accessories
- D01H13/26—Arrangements facilitating the inspection or testing of yarns or the like in connection with spinning or twisting
-
- 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
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
- G01N21/8914—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the material examined
- G01N21/8915—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the material examined non-woven textile material
-
- 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
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Textile Engineering (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Filamentary Materials, Packages, And Safety Devices Therefor (AREA)
- Treatment Of Fiber Materials (AREA)
- Spinning Or Twisting Of Yarns (AREA)
- Replacing, Conveying, And Pick-Finding For Filamentary Materials (AREA)
Abstract
本發明提供一種紗管檢查系統。應該要提供的是一種可改進紗管檢查自動化的系統。該系統包含用於擷取紗管(12)的圖像的圖像擷取裝置(5)；數據庫(3)，其中儲存有關於至少第一類型瑕疵的第一數據集，該第一數據集係藉由使用具有此第一類型瑕疵的紗管(12)樣品產生；應用程式(4)，其係用於測定用該圖像擷取裝置(5)檢查的紗管(12)是否具有該第一類型瑕疵。再者，本發明提供一種用於檢查紗管並且將其指配到不同類型瑕疵的方法。
Description
本發明關於一種紗管檢查系統，用該系統可檢查出紗管的瑕疵。再者，本發明提供一種用於檢查此紗管的相應方法。
直到今天，在紗線生產的工業製程中，紗管都是由人用眼睛檢查以尋找該紗管中是否存在指定的瑕疵或缺陷。若存在此瑕疵或缺陷，則該相應的筒管被標記或從要發送給客戶的筒管中移除。然而，在科學論文中有揭示一些如何藉由物理測量，特別是藉由圖像檢查系統來完成檢查的技術。此先前技藝係描述於，舉例來說，科學論文Automatic Bobbin Inspection System, J. Baumgartinger, R. König, Lenzinger Berichte, 82 (2003) 70 – 75 及在2019 年 6 月 12 日至 16 日在布拉格舉行的ICENS，第五屆工程與自然科學國際會議中的科學論文An Innovative Solution for Abrage Fault Detection on Yarn Bobbin and Fabric Surface, H. I. Celik, E. Gultekin, L.C. Dulger , H. I. Sunbul, H. Kani中。
後一篇論文中描述一種使用照明段及相機的通用原型機器視覺檢查系統。該照明段將具有指定溫度的光照射於該紗管的表面以使所謂的磨損缺陷(來自磨損的缺陷)更加明顯可見。這些缺陷係於舉例來說該紗管的表面上並且是由磨損引起的。結果顯示藉由改變亮度並且對擷取圖像的圖像處理進行調整可使該相應的磨損缺陷(磨損瑕疵)更加明顯可見。
科學論文Automatic Bobbin Inspection System (J. Baumgartinger & R. König, 2003)描述眾所周知的不同紗管缺陷，包括幾何形狀、宏觀結構缺陷及微觀結構缺陷。特別是，描述了如何才能執行斷絲(broken filament)的檢測。該紗管一邊旋轉CCD相機一邊記錄該紗管表面反射的雷射束並且加以分析，當該反射光束滿足預設條件時便判定斷絲位於該相應表面上。這些表面係該筒管縱向的筒管端面。此系統需要相當努力於設置個別的邊界條件等以檢測該斷絲。
有鑑於前述先前技藝文件，發明人採取一種新穎的方法並且發現其可用於測定紗管上是否存在指定的瑕疵，一種與人工智能(Artificial Intelligence)及/或深度學習(Deep Learning)一起工作的系統。
有鑑於此，提供一種具有請求項1中定義的特徵的檢查系統。在第一步驟中，具有指定類型瑕疵(或缺陷)的紗管樣品係用於經由圖像擷取裝置擷取該相應紗管的圖像。從擷取的圖像中，獲得保存於該數據庫中的數據。
因此使用具有各類型瑕疵的多數紗管以於數據庫中建立第一數據集。於是當進一步評估紗管是否存在指定類型的瑕疵時，可在之後的工業製程中自動測定或導出。然後可判定是否存在此類型的瑕疵。
換言之，由應用程式判定由圖像擷取裝置擷取的個別數據是否對應或實質上對應於第一數據集中的數據。若是這種情況，則判定存在第一瑕疵。為了使數據庫中具有有效第一數據集，有利的是使用具有此指定類型瑕疵(稱為“第一類型瑕疵”)的紗管樣品產生前述數據集，其中此第一類型瑕疵分別被提供於不同區域或具有不同態樣。由於在個別不同樣品中該第一類型瑕疵各種各樣的態樣很廣泛，因此可使用該相應的第一數據集更好地識別在生產期間進行檢測的紗管中是否含有第一瑕疵。
該檢查系統可具有用於擷取紗管圖像的圖像擷取裝置。在該應用程式中比較該圖像數據與儲存於該數據庫中的第一數據集，並且由該應用程式來判定用該圖像擷取裝置檢查的紗管是否具有第一類型的瑕疵。
根據進一步的發展，該數據庫中儲有對應於第二類型瑕疵的第二數據集。此第二數據集也可藉由使用具有此第二類型瑕疵的紗管樣品來建立。上述用於該第一數據集產生的態樣也可應用於該第二數據集產生。
有利的是用於建立該相應的第一和第二數據集的樣品紗管僅具有該相應的第一及/或第二瑕疵。
該第一和第二數據集不需要備於該數據庫的不同區段中，而是可一起保存於該數據庫的一區段中。與該第一和第二數據集相關的個別數據可具有將其指配到該第一或第二類型瑕疵的相應識別碼。具有該二類型缺陷的樣品也可用於建立該數據集。此數據可具有對應於該第一和第二類型瑕疵的識別碼。
因此，藉著該系統也可判定待檢紗管的瑕疵是否屬於第二類型瑕疵。
具有這些第一及/或第二類型瑕疵的個別紗管可從要運送給客戶的一批筒管中去除。有瑕疵的個別筒管可進行分揀以形成具有此第一類型瑕疵的紗管、具有此第二類型瑕疵的紗管及兼具二類型瑕疵的紗管。
個別批次可被置於不同托盤(pallet)等上。各類型的瑕疵可為無彈性纖維瑕疵(elastane-free fault)、破損筒管瑕疵、磨損瑕疵(abrasion fault)、顏色瑕疵或直徑瑕疵。
無彈性纖維瑕疵應理解如下。一些紗線，舉例來說用於生產牛仔布的紗線，可能具有一定的彈性。為了確保此彈性，可於該紗線內提供至少一彈性纖絲(elastic filament)以調整個別性質。可提供另外的具有非彈性的纖絲，並且這些纖絲可於環錠紡絲(ring spinning)期間捻在一起以形成一芯。該芯可由覆蓋層包封，該覆蓋層包含，舉例來說，屬於例如天然纖維的短纖維。然而，在該紡紗(特別是環錠紡紗)製程期間可能會發生包含於該芯中的彈性纖絲斷裂，因此存在該芯內沒有提供彈性纖絲的區域。此區域被稱為無彈性纖維區域。因此，無彈性纖維瑕疵係沿著該紗線的區域中存有沒在含彈性纖維的紗線中提供彈性纖維的區域之瑕疵。此彈性纖維不限於對應於商標“Elastane”的材料，而是其可由任何彈性纖絲例如萊卡(Lycra)等提供。發明人首次發現可藉由指定的圖像擷取裝置並且利用人工智能檢測出此無彈性纖維瑕疵。
損壞的筒管瑕疵係與該筒管本身的任何損壞有關的瑕疵。與該措辭紗管相反地，該措辭筒管在本案中僅用於該紗線纏繞在中間的軸。因此，紗管包含纏繞於該筒管上的紗線。在下文中，只要是使用該措辭筒管，其意指該紗線沿其纏繞的軸。在下文中，當使用該措辭紗管時，其意指包括纏繞於該筒管上的紗線在內的完整佈置。
個別筒管可能破損或有任何其他損壞。這可於，舉例來說，當圖像擷取系統聚焦在該紗管縱向的前端表面上時看到。
磨損瑕疵係於搬運期間該紗線及該筒管的磨損造成的瑕疵。
顏色瑕疵係該紗線顏色的瑕疵。在指定的生產過程中，該紗線可能會被著色。各結果應對應於標準化的顏色代碼。可能的情況是，舉例來說經由貼紙在該筒管內側繪製該顏色代碼。相應的系統可擷取個別的顏色代碼並且可判定檢測到的紗線機的顏色是否與該顏色代碼匹配或不匹配。這樣，便可確保為個別紗管滿足客戶訂購的相應顏色。
直徑瑕疵是該紗管直徑的瑕疵。對於各批次的筒管，經常有一預定直徑，舉例來說客戶訂購的直徑。因此，為了管理要包裝和運送給客戶的個別紗管，便用該檢查系統來測定直徑瑕疵。
可單獨或任意組合使用相同的檢查系統來測定個別缺陷中的任何缺陷。
這意指可附帶地檢測到無彈性纖維瑕疵、破損筒管瑕疵及/或磨損瑕疵及/或顏色瑕疵及/或直徑瑕疵。
對於個別瑕疵，使用樣品紗管產生不同的數據集並且將此數據集保存於該數據庫中。
從該數據庫中判定保存的數據與擷取的圖像數據對應的是哪一個並且從而對不同的瑕疵進行了相應的指配。
該應用程式係配置為測定用該圖像擷取裝置檢查的紗管瑕疵的類型。
發明人進一步注意到該應用程式可具有瑕疵指配模組(fault assignment module)及除此之外的瑕疵標記模組(fault marker module)是有益的。藉著該瑕疵指配模組，將利用該圖像擷取裝置檢測到的紗管中之瑕疵類型指配到該相應紗管。藉著該瑕疵標記模組，產生數據以提供標記，該標記可疊加於該圖像擷取裝置擷取的紗管圖像上。
藉著此配置，操作該檢查系統的人(操作員)便可更好地識別相應的瑕疵及其於相應的筒管上的位置。
有利的是該標記由像素聚集體定義並且該像素聚集體的大小和形狀對應於該瑕疵的面積。
可將不同類型的瑕疵指配到用於標記的不同顏色。舉例來說，表示無彈性纖維瑕疵的像素可為紅色，表示破損筒管瑕疵的像素可為綠色，表示磨損瑕疵的像素可為藍色，表示直徑瑕疵的像素可為黃色。該相應的標記可疊加於用圖像擷取裝置擷取之相應紗管的個別圖像上，並且此疊加圖像可於顯示器上視覺化。於是操作該系統的相應人員可於該顯示器上查看個別瑕疵的指配位置。為了進一步方便操作員確定瑕疵的位置，有益的是，在顯示器上，在該紗管圖像(帶有該疊加標記)旁邊繪製該紗管的圖像(沒有該疊加標記)，並且該二圖像的尺寸(放大倍數)相同。比在沒有該標記的圖像中，該瑕疵的位置更清晰可見。
儘管通過該系統的相應紗管運輸並沒有限制，但是見似有利的是該相應的系統包含安裝於導軌上的筒管支架(bobbin holder)。該筒管支架可沿著該導軌移動通過檢查區(即執行圖像擷取的區)。
從一批待檢測的筒管中，該個別紗管可由使用者(操作員)手動放置，或可由機器人自動置於該相應的筒管支架上。該紗管經由該筒管支架移動通過該檢測區。之後，該紗管可由人手動或機器人自動從該紗架上取出，並且可自動指配到存放具有個別瑕疵的筒管的托盤及/或存放無瑕疵的筒管的托盤。
該指配可自動完成或由具有紅光或綠光的相應光系統完成。該綠燈對應於沒有瑕疵的紗管，並且因此該紗管可由操作員指配到紗管的包裝階段，然後發送給客戶。該紅燈對應於具有瑕疵的紗線。也可使用不同的光類型將紗管指配到不同的瑕疵類型。
根據進一步的發展，該紗管支架適於使該紗管沿著與筒管中心軸垂直並且也可與該導軌延伸方向垂直的軸旋轉。有利的是個別紗管沿著其縱向沿著該導軌移動。然而，於該檢查區，有利的是將個別紗管旋轉90
o，使得該筒管的相應軸線方向與該導軌延伸方向垂直。
藉著此配置，便可更好地檢查該筒管縱向上的個別端面，因為通常將該相應的圖像擷取裝置安裝於夾著該導軌之不同側面，該導軌依縱向延伸於該不同側面之間。於該圖像擷取期間也可旋轉該紗管以便於該紗管的不同區域處完成圖像擷取。
該相應的筒管支架可建構為具有可放置該紗管的固定區之環。該紗管的放置理應防止該紗管的相對移動。這可為依圓周方向的運動，或這可為依該紗管的平移方向的運動。有利的是防止依該圓周方向及該平移方向的相對運動。
該固定區可由依界定該筒管支架的環的環中心軸方向延伸之二平行延伸桿來界定。該二平行延伸桿之間可具有一間隙，將該筒管保持於其外圓周表面處。藉著此配置，可輕易地將不同直徑的紗管放置於同一支架中。
該筒管支架的相應環可具有經由可移動元件安裝於該導軌的旋轉鉸鏈(rotation hinge)。在該指定的檢查系統中，有利的是多數此筒管支架沿著該導軌一個接一個地佈置，並且該筒管支架適於沿著該導軌一起移動可能是有利的。那意指該相應筒管支架各者可藉由鏈條或纜索或其他聯接器連接到相鄰的筒管支架，使得當該鏈條或纜索或其他聯接器沿著該相應的導軌拉動時，該筒管支架便以彼此限定的距離於該系統中移動。
進一步有利的是該系統包含具有二開口的暗室，該導軌從入口開口及出口開口延伸通過該二開口。該圖像擷取裝置可設於該暗室內。當使用此暗室時，便能防止周圍的光線干擾圖像擷取及產生假像(artefact)。
然而，不一定得使用此暗室，特別是當該圖像擷取裝置不在可見光譜中工作而是在紅外線或X射線光譜中工作時就沒有必要。
有利的是該相應的圖像擷取裝置包含照射該紗管區域以進行瑕疵檢查的照明段及用於擷取該區域圖像的相機裝置。經由該照明段，便可照亮該相應的區域，並且經由該相機，便可拍攝該照射的區域。
再者，該系統可包含圖像處理及調整模組。
經由該圖像處理及調整模組，便可對該相應的擷取圖像進行濾波。該相應的濾波處理可能能夠提供更好的數據品質，使該相應類型的瑕疵更易於檢測。
據顯示對於各不同類型的瑕疵，使用不同的圖像擷取裝置是有益的。之所以如此是因為對於不同類型的瑕疵，不同的圖像擷取條件可能較佳。一方面，對於不同類型的瑕疵，可利用圖像處理及調整模組應用不同的濾波。另一方面，及/或附帶地，所使用的相應相機裝置對不同波長敏感及/或該相應照明段照射具有不同波長及/或具有不同波長區域及/或色溫的輻射。
特別是，該照明段根據該待檢測的瑕疵類型在指定波長或色溫下操作。
根據該待檢測的瑕疵類型，在該圖像處理及調整模組中也可使用不同的濾波器。
所使用的相應圖像擷取裝置可為以下一或多項。用於無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置、用於破損筒管瑕疵的圖像擷取裝置、用於磨損瑕疵的圖像擷取裝置、用於顏色瑕疵的圖像擷取裝置及用於直徑瑕疵的圖像擷取裝置。
個別的瑕疵類型已在上述章節中進行了說明。該圖像擷取裝置的個別差異可能在於其以不同的波長及/或不同的色溫操作及/或該相應的相機裝置可具有不同的靈敏度。
特別是，對於該無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置，咸認為該照明段具有環形並且該相機裝置設置於該環的中心區域是有益的。此環形照明段安裝成使得其將相應光束照射於該紗管縱向的相應端面。因此，該照明段的環的相應中心軸可設置成與該導軌的延伸方向垂直。
特別是，咸認為用於無彈性纖維瑕疵檢測的二圖像擷取裝置夾著該導軌設置是有益的。有利的是該二圖像擷取裝置相對於彼此居中對齊並且前述對齊的中心正交於該導軌的延伸方向。
再者，咸認為在用於無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置的上游及下游設置至少另一圖像擷取裝置。此圖像擷取裝置可為用於磨損瑕疵、顏色瑕疵或直徑瑕疵等的圖像擷取裝置。
該系統可進一步配置為根據檢測到的瑕疵類型自動分揀供入該系統的紗管。
該系統可進一步配置為定期地將該瑕疵檢測期間擷取的數據，經人員(操作員)確認實際檢測到的瑕疵對應於由該系統指配給該紗管的瑕疵類型之後，存入該數據庫。
有鑑於此，使該疊加圖像上具有該顯示單元及該標記是有益的。因此，操作該檢查系統的相應人員可即時供入該數據庫並且輸入具有更多數據(更廣泛的數據集)的數據庫以便對該瑕疵的類型有更好的指配。
一般將該系統配置為由人工智能完成對不同類型瑕疵的瑕疵指配及(或)特別是使該系統與深度學習一起工作。
在上述檢查系統的基礎上，提供一種用於檢查紗管並且指配不同類型的瑕疵之方法。該方法使用應用程式及數據庫進行瑕疵指配。關於該系統所述的相應前述態樣也可供用於該相應的檢查方法。
該方法可為於電腦上執行的自動方法。
再者，可提供一種電腦可讀取應用程式，該應用程式自動進行該相應的筒管檢查及/或控制該相應的系統。
在下文中，參照圖式描述本發明的一些具體實例。
圖6的右側顯示電腦1及顯示器2。該電腦1可具有儲存於儲存區中的數據庫3及於此電腦上運行的應用程式4。圖像擷取裝置5係連接至該電腦1並且數據可於該圖像擷取裝置5與該電腦1之間交換。經由一界面，數據便可輸入到該相應的數據庫3。這在圖6中藉由方框“數據輸入”以圖解方式顯示。該圖像擷取裝置 5及/或用於瑕疵確定之後挑選該相應的紗管之筒管選擇裝置及/或沿著後述導軌8輸送該紗管12皆可藉由該電腦1中的控制模組來控制。前述控制模組也可整合到該應用程式4中。然而，圖6中的控制模組係描繪為該電腦1中的單獨獨立模組。
圖6左側顯示暗室6的示意圖，其中在該特定案例中有安裝該圖像擷取裝置5。該導軌8從該暗室6的入口開口9延伸到該暗室6的出口開口10 (例如圖1亦同)。
待評估的紗管12首先置於支架11上，該支架11未顯示於前述圖式中(然而其係於圖1及2中用參考符號11來識別)。該支架11係安裝於該導軌8上。安裝於該支架11上的紗管12接著沿著該導軌8移動到該暗室6內的檢查區。在該檢查區，該圖像擷取裝置5擷取該相應筒管的圖像。在該特定情況下，從該相應端面拍攝圖像，將該紗管限定於其縱向可能是有益的。該端面在圖6中具有參考符號13。然而，該檢查不限於該相應的端面，也可於該相應的外圓周表面上進行。當該相應的圖像擷取裝置以穿透該紗管的波長或波長區工作時也可進行該紗管12內部的檢查。
然而，在該特定情況下，該相應的圖像擷取裝置包含相機裝置14及照明段15。經由該照明段15將具有指定波長或包含指定波長帶的波，或具有指定色溫的放射照射於該相應的紗管12。
藉著相應的相機裝置14，拍攝被照射的紗管12的圖像。該相應的圖像數據係傳送到該電腦1。在可為該電腦1的一部分之相應的圖像處理及調整模組16中，可根據待檢測的相應瑕疵應用相應的濾波通則。該相應的濾波數據係饋送到該應用程式4。在該應用程式4中，判定在評估中的紗管12處提供了相應的多數瑕疵類型中的哪一類型。經過該相應的筒管檢查之後，使該紗管12通過該出口開口10移出該暗室6，並且該紗管12可經挑選，使無瑕疵或無明顯瑕疵的紗管12可被指配到要運送給客戶的相應批次紗管。
該相應的圖像擷取裝置5可具有磨損檢測功能、破損筒管檢測功能、顏色檢測功能、直徑檢測功能及無彈性纖維區檢測功能。藉著該相應的功能便可檢測到該相應的瑕疵。
在圖6所示的特定案例中，該圖式中所示的一個圖像擷取裝置5得選擇性地表現或可同時存在該多數相應的功能。該多數個別的功能可被提供到一個圖像擷取裝置中，但是也可設置多數單獨圖像擷取裝置，各圖像擷取裝置包含一相機裝置14及一相應的照明段15。在該相應圖像擷取裝置各者當中，該相應的相機裝置及照明段可具有與該照射波長或波長區域或靈敏度有關的不同特定配置。這將在後面的章節中做解釋。
然而，藉由該圖像擷取裝置5，產生圖像數據，將該圖像數據饋送到該應用程式4。
在該應用程式4中，將該相應的數據與儲存於該數據庫3中的數據集進行比較。該數據庫3藉由將相應類型的瑕疵的數據供入該數據庫3來建立。為此，在第一步驟中啟動該相應的檢查系統，用該系統檢查具有相應類型瑕疵的紗管12，並且將該相應的數據指配到指定的瑕疵類型。為此，該數據可具有識別指定瑕疵的識別碼。具有不同瑕疵類型的紗管的供入可針對不同的瑕疵進行。舉例來說，將10到100個具有無彈性纖維瑕疵的紗管供入該系統並且將該圖像擷取裝置導出的相應數據輸入該數據庫。
另外10到100個具有破損筒管瑕疵的紗管係用於產生該數據庫中的筒管瑕疵數據。也可用具有磨損瑕疵的樣品筒管、具有不同比直徑(specific diameter)的筒管及具有指定顏色的筒管進行同樣的處理。
這樣的數據庫訓練及對該數據庫添加其他數據可在指定的時期或指定的紗管檢查數量之後定期進行，或在要評估的相應紗管檢查期間同時進行。為此，必須匹配該相應的已識別瑕疵(由該系統來識別)並且查看其是否對應於應當被識別的相應瑕疵。
這可由人來完成。
這可在該相應的紗管從該出口開口10出來之後進行，並且若該瑕疵對應於由該系統來識別的已識別瑕疵，則相應的人(操作員)查看該瑕疵並且加以判定。在此情況下，將該相應的數據饋送到該數據庫作為與此類型瑕疵對應的數據。
此指配也可在人員看著該顯示裝置的情況下藉助於該顯示裝置完成。為了幫助該操作員指配該相應的已檢測到的瑕疵是否對應於實際存於該相應紗管中的瑕疵，可提供疊加於該擷取圖像上的顏色標記或至少一標記。
該擷取的圖像可為任意圖像，其可為X射線圖像，不僅可檢查該紗管的表面，也可檢查該紗管的內部。然而，該相應的標記可由對應於檢測到該瑕疵的區域之多數像素產生。
因此，藉由在螢幕上毗鄰放置圖像的情況下對比沒有像素的圖像及有像素的圖像，該操作者便可確認該檢測到的瑕疵是否對應於假定檢測到的瑕疵類型，並且在此情況下該相應的數據可被指配到該數據庫中並成為前述瑕疵類型的識別碼特徵。
藉由此配置，可訓練該相應的數據庫3及應用程式4。
該應用程式4係利用人工知識的應用程式，並且於該擷取的圖像與具有該數據庫中的指定瑕疵的圖像之間的相似性。為了有好的數據庫，對於該指定瑕疵，舉例來說無彈性纖維等等…瑕疵來說，有益的是具有瑕疵位置、瑕疵延伸或瑕疵大小的態樣極其不同之樣品紗管。因此，該指定類型瑕疵的態樣之間的差異有很大的變化。因此，更易於對待評估筒管的擷取圖像進行更可靠的指配。該指定瑕疵態樣的多樣性(舉例來說無彈性纖維瑕疵的多樣性)越廣泛，所產生的數據及配合該應用程式使用的適用性就越可靠。
圖1顯示圖6所示的系統左側的配置實例。圖1顯示圍繞該檢查區的暗室6。該相應的導軌8從該入口開口9延伸到該出口開口10。該相應的開口可具有比與該相應紗管的縱軸垂直的相應紗管橫截面積更大22至150%之相應開口面積。此減小尺寸的開口可防止過多光線進入該檢查區。
該導軌也可如圖2所見。懸在那裡的是與該筒管支架11相對應的環17。在該環17與設有該旋轉鉸鏈19的一側相反的下側，設有二平行的延伸桿18，其間有一間隙20。於該間隙20內，可固定相應紗管12的相應外圓周表面。因此可防止該筒管的平移運動。然而，該紗管本身仍然可相對於其中心軸旋轉。
該相應的環17係經由該旋轉鉸鏈19安裝到設置於該導軌8下側的可移動元件上，該可移動元件在該圖式中見不到，並且該相應的環可如圖1及2的順序所示般旋轉。
換言之，當該相應的紗管12進入該暗室6時，該筒管方向(軸向)對應於該導軌的縱向。在該檢查區中，該筒管在該特定案例中(自動地，例如藉由該控制模組)旋轉約90°，以便可檢查該相應紗管12的前端表面及後端表面。然而，也可在該檢查區進行圖像擷取期間執行該紗管的旋轉。
在圖1及2所示的特定配置中，具有參考符號23a、23b的元件對應於用於識別該紗管的彈性纖維瑕疵之圖像擷取裝置的照明段。具有參考符號24a、24b的元件對應於用於測定彈性纖維瑕疵之前述相應圖像擷取裝置的相機裝置。該相應的相機裝置24a、24b係設置於沿著該照明段23a、23b的中心軸的中心區域。該照明段係由以指定波長或波長帶或光溫度照射該紗管的相應區域之環界定。
該相應的照射波長及/或該相應的靈敏度及該相機裝置係基於有檢測該無彈性纖維瑕疵的良好能力的角度挑擇。在此特殊情況下，為了該無彈性纖維瑕疵，將二圖像處理及圖像擷取裝置設置於該相應紗管12的相對側並且夾著該導軌8。
在本實施例的特定案例中，在此用於無彈性纖維瑕疵檢測的圖像擷取裝置下游設置用於磨損檢測的圖像擷取裝置及用於顏色瑕疵檢測的圖像擷取裝置。用於顏色瑕疵檢測的圖像擷取裝置具有參考符號5b。用於磨損瑕疵檢測的圖像擷取裝置具有符號5c。各裝置包含相應的照明段及相機段。特別是，用於磨損檢測的相應照明具有板狀外形並且該相機係設置為通過該板狀外形的孔觀察該相應紗管的端面，從而提供平面波放射(plane wave irradiation)。
用於顏色瑕疵檢測的照明段具有鐘形外形，使得該照射光束於不同角度下照射該樣品。同樣在用於顏色瑕疵檢測的圖像擷取裝置的案例中，同心地保持該相應的相機裝置14。
在執行相應的測量並且將該相應的支架11移動通過該檢查區之後，將該相應的支架11旋轉回原來的方向，然後將該相應的支架11通過該出口開口10移出該系統。
此時，該紗管從該支架上移開，並且執行該筒管選擇，舉例來說以自動方式，如圖6中的電腦與方框“筒管選擇裝置”之間的箭頭所示。此自動選擇也可由該控制模組來控制。
在該相應的圖3、4及5中，顯示該相應的數據如何在該應用程式4中處理，從而產生相應的標記。為此，除了該瑕疵指配模組25之外，該應用程式4也有瑕疵標記模組26。
在該瑕疵指配模組25中，該相應的瑕疵指配係經由人工智能將該擷取圖像數據與該數據庫3中的數據進行相應的匹配來完成。經由該相應的瑕疵標記模組26產生標記，該標記可在當前的案例中為與檢測到該相應瑕疵的區域對應的一組指定像素。
該標記係疊加於該圖像上並且在該顯示器2上可顯示(如圖3a、3b、3c及3d所示)沒有該標記的相應圖像及具有該標記的圖像的相應區域(圖3至5中的左側圖像是沒有該標記的圖像，並且相應的右側圖像是於相同位置處具有疊加標記並與沒有該標記的圖像具有相同放大倍率的圖像)。因此，當使用者看著該顯示器2時，他可看到在原始圖式中的相應區域中的哪個位置檢測到相應的瑕疵及瑕疵看起來像什麼。
圖3a至d所示的相應瑕疵對應於無彈性纖維瑕疵。無彈性纖維瑕疵具有特定的特徵，其於舉例來說圖3c中看的最清楚。在圖3c的左側可看到在右側圖像中有顯示該相應標記的區域中，該相應紗線的圓周段沒有延伸，而是出現一波。從此波形可得出，可以導出在該紗線的前述段的芯中沒有提供彈性纖維，因為在那裡該紗線是鬆散的，這使得該波形出現。
發明人首次表明該指定的無彈性纖維瑕疵可藉由人工智能測定，並且可為其指配相應的標記。
舉例來說，藉由將圖3a至d與圖4a和b進行比較，圖4a和b顯示由用於磨損檢測的圖像擷取裝置獲得的結果圖像(有和沒有標記，圖4中的左右圖像)，用於擷取該無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置可具有比用於磨損瑕疵的圖像擷取裝置更高的解析度。
然而，該研磨檢測以相同方式進行，並且在圖4a、4b中，左側顯示沒有將該標記疊加到該圖像上的相應圖式，而右側顯示疊加到該圖像上的標記。在此案例中該標記是紅色的，而顯示該無彈性纖維瑕疵的標記是黃色的。
因此，儘管在目前案例中各瑕疵圖像係分開顯示於該相應的螢幕上。這些圖像也可疊加，並且該瑕疵可用不同的顏色標記。
圖5a、5b及5c顯示該筒管本身的不同瑕疵。同樣在前述圖式的案例中，左側描繪的相應圖像皆疊加了標記，而右側的圖像沒有標記。在圖5a的案例中，該筒管破損了並且以標記的方式顯示破損線。圖5b中該筒管的一部分不見了。
在圖5c中沒有提供筒管。
由於左側顯示了該擷取圖像並且右側顯示了與該相應標記疊加的圖像，並且由於該二圖像在該顯示器2上顯示為彼此相鄰，當該二圖像具有相同大小，彼此相鄰可見時，該相應的使用者便可識別該相應的瑕疵是否與該系統自動識別的假定瑕疵相對應。在此情況下，其便能指配將該相應的數據輸入到該數據庫，使該數據可用以改進該數據庫，從而進行後繼瑕疵測定。
本發明不限於上述特定配置，而是在最廣義上一般可應用於藉由將擷取的數據與預先儲存關於該相應類型瑕疵的數據庫中的數據進行匹配來測定紗管中的瑕疵。
特別是，本發明關於一種使用人工智能及使用深度學習的系統及方法，其於處理期間用進一步的數據進行訓練。
在該特定配置下，可自動地檢測該相應的瑕疵，並且可將該紗管分揀到不同批次。
再者，對於該指定系統，也可提供相應的檢查方法及/或應用程式，藉著該應用程式使該相應的方法可在電腦上執行。
儘管已經在指定具體實例中述及該相應的應用程式及數據庫皆裝在一電腦上。但是也可能是以下案例，該數據庫由該應用程式從遠端提供，並且該應用程式係可在PDA或另一遠端終端裝置上執行的應用程式，其中該應用程式係可透過網際網路執行的應用程式。該應用程式的相應控制也可由進行該紗管的相應檢查的相應設施從遠端完成。不同元件的相應無作用期間可藉由無線通信或經由區域網路來完成。
1:電腦
2:顯示器
3:數據庫
4:應用程式
5:圖像擷取裝置
5b:用於顏色瑕疵檢測的圖像擷取裝置
5c:用於磨損檢測的圖像擷取裝置
6:暗室
8:導軌
9:入口開口
10:出口開口
11:支架
12:紗管
13:端面
14:相機裝置
15:照明段
16:影像處理及調整模組
17:環
18:桿
19:旋轉鉸鏈
20:間隙
23a, 23b:用於識別該紗管的無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置的照明段
24a, 24b:用於識別該紗管的無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置的相機裝置
25:瑕疵指配模組
26:瑕疵標記模組
在此，
圖1顯示包含設置於暗室中的檢查區的系統部分的示意圖。
圖2詳細顯示於該暗室內的檢查區的佈置。
圖3a、3b、3c及3d顯示檢測到無彈性纖維的瑕疵並且產生疊加有標記的相應圖像(圖3a、b、c、d的相應右側)之不同圖像。
圖4a和4b顯示由研磨瑕疵檢測產生的圖像。在該圖式的右側，藉由標記將該研磨瑕疵區域指配到該相應紗管縱向的端側上的區域。
圖5a、5b及5c顯示破損筒管瑕疵及疊加於圖5a至5c的相應右側上所擷取之圖像的相應標記。
圖6顯示整個系統的示意配置圖。
1:電腦
2:顯示器
3:數據庫
4:應用程式
5:圖像擷取裝置
6:暗室
8:導軌
12:紗管
13:端面
14:相機裝置
15:照明段
16:影像處理及調整模組
25:瑕疵指配模組
26:瑕疵標記模組
Claims (32)
- 一種紗管之檢查系統，其包含：圖像擷取裝置(5)，其係用於擷取紗管(12)的圖像；數據庫(3)，在該數據庫(3)中儲存關於至少第一類型瑕疵的第一數據集，該第一數據集係藉由使用具有此第一類型瑕疵的紗管(12)樣品產生；應用程式(4)，其係用於測定用該圖像擷取裝置(5)檢查的紗管(12)是否具有該第一類型瑕疵，其中該應用程式(4)具有：瑕疵指配模組(25)，其將利用該圖像擷取裝置(5)檢查到的紗管(12)的瑕疵類型指配到前述紗管(12)；及瑕疵標記模組(26)，其產生數據以提供標記，該標記可疊加於該圖像擷取裝置(5)擷取的紗管(12)的圖像上；其特徵在於下列的i)及/或ii)被完成：i)該標記係由像素聚集體定義，該像素聚集體的大小和形狀對應於該瑕疵的面積，ii)該檢查系統係配置為對於不同類型瑕疵使用不同的顏色標記。
- 如請求項1之檢查系統，其中該檢查系統係配置為使該數據庫(3)中儲存有關於至少第二類型瑕疵的第二數據集，該第二數據集係藉由使用具有此第二類型瑕疵的紗管(12)樣品產生。
- 如請求項2之檢查系統，其中該應用程式(4)係配置為能測定用該圖像擷取裝置(5)檢測的紗管(12)是否具有該第一類型瑕疵及/或第二類型瑕疵。
- 如請求項3之檢查系統，其中該瑕疵的類型係選自包含以下的群組：無彈性纖維瑕疵、破損筒管瑕疵、磨損瑕疵、顏色瑕疵、直徑瑕疵。
- 如請求項3或4之檢查系統，其中該檢查系統係配置為在該數據庫(3)中儲存一或更多各自關於至少另一類型瑕疵的其他數據集，該相應的數據集係藉由使用具有此其他類型瑕疵的紗管(12)樣品產生。
- 如請求項5之檢查系統，其中該應用程式(4)係配置為能測定用該圖像擷取裝置(5)檢測的紗管(12)的瑕疵類型。
- 如請求項1之檢查系統，其中該標記疊加於用該圖像擷取裝置(5)擷取的相應紗管(12)的圖像上之疊加圖像係於顯示器(2)上視覺化。
- 如請求項1之檢查系統，其中該檢查系統另外包含安裝於導軌(8)上的筒管支架(11)，該筒管支架可沿著該導軌(8)移動通過檢查區，該檢查區為執行圖像擷取的區。
- 如請求項8之檢查系統，其中該紗管支架(11)適於使該紗管(12)沿著與筒管中心軸垂直的軸旋轉。
- 如請求項9之檢查系統，其中該筒管支架(11)係由具有可放置該紗管(12)的固定區之環(17)構成以防止該紗管(12)於該筒管支架(11)內依圓周方向及/或平移方向中的至少其一進行的相對移動。
- 如請求項10之檢查系統，其中該固定區係由依該環(17)的環中心軸方向延伸之二平行延伸桿(18)來界定，該二桿之間具有一間隙(20)，能將該紗管(12)保持於其外圓周表面處。
- 如請求項8至11中任一項之檢查系統，其中該環(17)具有經由可移動元件安裝於該導軌(8)的旋轉鉸鏈(19)。
- 如請求項12之檢查系統，其中多數筒管支架(17)沿著該導軌(8)一個接一個地佈置。
- 如請求項13之檢查系統，其中該筒管支架(17)適於沿著該導軌(8)一起移動。
- 如請求項12之檢查系統，其中該檢查系統另外包含具有二開口(9,10)的暗室(6)，該導軌(8)從入口至出口延伸通過該二開口(9,10)。
- 如請求項15之檢查系統，其中該圖像擷取裝置(5)係設置於該暗室(6)內。
- 如請求項16之檢查系統，其中該圖像擷取裝置(5)包含照射該紗管(12)的區域以進行瑕疵檢測之照明段(15)及用於擷取該區域的圖像之相機裝置(14)。
- 如請求項16之檢查系統，其中該檢查系統另外包含圖像處理及調整模組(16)。
- 如請求項16之檢查系統，其中該檢查系統係配置為根據待檢測的瑕疵類型，使用不同的圖像擷取裝置(5)測定該瑕疵。
- 如請求項17之檢查系統，其中該照明段(15)根據該待檢測的瑕疵類型在指定波長及/或色溫下操作。
- 如請求項18之檢查系統，其中該圖像處理及調整模組適於根據該待檢測的瑕疵類型用不同的濾波器處理並且調整該圖像數據。
- 如請求項15之檢查系統，其中以下圖像擷取裝置類型中的至少其一係設置於該暗室(6)內：用於無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置、用於破損筒管瑕疵的圖像擷取裝置、用於磨損瑕疵的圖像擷取裝置、用於顏色瑕疵的圖像擷取裝置及用於直徑瑕疵的圖像擷取裝置，其中該無彈性纖維瑕疵係指沿著該紗線的區域中存有沒在含彈性纖維的紗線中提供彈性纖維的區域之瑕疵。
- 如請求項22之檢查系統，其中用於無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置具有環形的照明段(15)及設置於該環中心區域的相機裝置(14)，其中該環形的照明段被安裝成使得其將相應光束照射於該紗管縱向的相應端面。
- 如請求項23之檢查系統，其中用於無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置中之其二係夾著該導軌(8)設置。
- 如請求項22之檢查系統，其中在用於無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置的上游或下游設置另一圖像擷取裝置。
- 如請求項1之檢查系統，其中該檢查系統係配置為根據檢測到的瑕疵類型自動分揀供入該檢查系統的紗管(12)。
- 如請求項1之檢查系統，其中該檢查系統係配置為經人員確認檢測到的瑕疵對應於由該檢查系統指配給該瑕疵的瑕疵類型之後，定期地將該瑕疵檢測期間擷取的數據存入該數據庫。
- 如請求項1之檢查系統，其中該檢查系統係配置為由人工智能(artificial intelligence)完成對不同類型瑕疵的瑕疵指配及/或使該檢查系統與深度學習(deep learning)一起工作。
- 一種檢查紗管並且為其指配不同類型瑕疵之方法，其中該方法使用應用程式及數據庫進行瑕疵指配，其中該方法係使用如請求項1至28中任一項之檢查系統加予實施。
- 一種紗管之檢查系統，其包含：圖像擷取裝置(5)，其係用於擷取紗管(12)的圖像；數據庫(3)，在該數據庫(3)中儲存關於至少第一類型瑕疵的第一數據集，該第一數據集係藉由使用具有此第一類型瑕疵的紗管(12)樣品產生； 應用程式(4)，其係用於測定用該圖像擷取裝置(5)檢查的紗管(12)是否具有該第一類型瑕疵，其特徵在於該檢查系統另外包含安裝於導軌(8)上的筒管支架(11)，該筒管支架可沿著該導軌(8)移動通過檢查區，該檢查區為執行圖像擷取的區。
- 一種紗管之檢查系統，其包含：圖像擷取裝置(5)，其係用於擷取紗管(12)的圖像；數據庫(3)，在該數據庫(3)中儲存關於至少第一類型瑕疵的第一數據集，該第一數據集係藉由使用具有此第一類型瑕疵的紗管(12)樣品產生；應用程式(4)，其係用於測定用該圖像擷取裝置(5)檢查的紗管(12)是否具有該第一類型瑕疵，其中該檢查系統係配置為使該數據庫(3)中儲存有關於至少第二類型瑕疵的第二數據集，該第二數據集係藉由使用具有此第二類型瑕疵的紗管(12)樣品產生，其中該應用程式(4)係配置為能測定用該圖像擷取裝置(5)檢測的紗管(12)是否具有該第一類型瑕疵及/或第二類型瑕疵，其中該瑕疵的類型係選自包含以下的群組：無彈性纖維瑕疵、破損筒管瑕疵、磨損瑕疵、顏色瑕疵、及直徑瑕疵，其特徵在於下列的i)及/或ii)被完成：i)該檢查系統係配置為根據待檢測的瑕疵類型，使用不同的圖像擷取裝置(5)測定該瑕疵，ii)該圖像處理及調整模組適於根據該待檢測的瑕疵類型用不同的濾波器處理並且調整該圖像數據。
- 一種紗管之檢查系統，其包含：圖像擷取裝置(5)，其係用於擷取紗管(12)的圖像；數據庫(3)，在該數據庫(3)中儲存關於至少第一類型瑕疵的第一數據集，該第一數據集係藉由使用具有此第一類型瑕疵的紗管(12)樣品產生； 應用程式(4)，其係用於測定用該圖像擷取裝置(5)檢查的紗管(12)是否具有該第一類型瑕疵，其中該檢查系統另外包含具有二開口(9,10)的暗室(6)，該導軌(8)從入口至出口延伸通過該二開口(9,10)，其中至少一用於無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置係設置於該暗室(6)內，該無彈性纖維瑕疵係指沿著該紗線的區域中存有沒在含彈性纖維的紗線中提供彈性纖維的區域之瑕疵，其中用於無彈性纖維瑕疵的圖像擷取裝置具有環形的照明段(15)及設置於該環中心區域的相機裝置(14)，其中該環形的照明段被安裝成使得其將相應光束照射於該紗管縱向的相應端面。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| WOPCT/EP2022/052126 | 2022-01-28 | ||
| PCT/EP2022/052126 WO2023143740A1 (en) | 2022-01-28 | 2022-01-28 | Inspection system for yarn bobbins and method for inspecting yarn bobbins |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TW202331649A TW202331649A (zh) | 2023-08-01 |
| TWI814257B true TWI814257B (zh) | 2023-09-01 |
Family
ID=80447808
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW111106164A TWI814257B (zh) | 2022-01-28 | 2022-02-21 | 紗管的檢查系統及紗管的檢查方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| TW (1) | TWI814257B (zh) |
| WO (1) | WO2023143740A1 (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170217717A1 (en) * | 2016-02-02 | 2017-08-03 | Saurer Germany Gmbh & Co. Kg | Device and method for determining the diameter of a yarn balloon formed by a continuous yarn at a workstation of a yarn balloon forming textile machine |
| CN107102009A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-08-29 | 武汉理工大学 | 一种基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法 |
| CN111646315A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-09-11 | 平原恒丰纺织科技有限公司 | 一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置 |
| TW202106601A (zh) * | 2019-04-03 | 2021-02-16 | 巴西商飛薩有限公司 | 用以偵測捲盤中存在異常的裝置和方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02265867A (ja) * | 1989-04-04 | 1990-10-30 | Murata Mach Ltd | パッケージの異常部検出方法 |
| DE4112073A1 (de) * | 1990-04-12 | 1991-10-17 | Murata Machinery Ltd | Anlage zur produktionsueberwachung in einer spinnerei |
| GB9008632D0 (en) * | 1990-04-17 | 1990-06-13 | Leicester Polytechnic | Inspecting garments |
| CA3133596A1 (en) * | 2019-03-15 | 2020-09-24 | Invista Textiles (U.K.) Limited | Yarn quality control |
-
2022
- 2022-01-28 WO PCT/EP2022/052126 patent/WO2023143740A1/en unknown
- 2022-02-21 TW TW111106164A patent/TWI814257B/zh active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170217717A1 (en) * | 2016-02-02 | 2017-08-03 | Saurer Germany Gmbh & Co. Kg | Device and method for determining the diameter of a yarn balloon formed by a continuous yarn at a workstation of a yarn balloon forming textile machine |
| CN107102009A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-08-29 | 武汉理工大学 | 一种基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法 |
| TW202106601A (zh) * | 2019-04-03 | 2021-02-16 | 巴西商飛薩有限公司 | 用以偵測捲盤中存在異常的裝置和方法 |
| CN111646315A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-09-11 | 平原恒丰纺织科技有限公司 | 一种基于计算机视觉的纺纱管颜色识别方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2023143740A1 (en) | 2023-08-03 |
| TW202331649A (zh) | 2023-08-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101346623B (zh) | 根据图像分析进行缺陷检查的缺陷检查装置 | |
| CN113166987B (zh) | 用于控制纺织质量的机器和方法 | |
| US9726616B2 (en) | Machine for weaving or winding a fiber texture and enabling anomalies to be inspected by image analysis | |
| JP5446849B2 (ja) | ワイヤーロープ検査装置 | |
| US6556291B2 (en) | Defect inspection method and defect inspection apparatus | |
| CN101445977A (zh) | 自动识别筒管的方法和装置 | |
| GB2473230A (en) | Automated cigarette production line inspection apparatus using a contact image sensor to examine a rotating smoking article | |
| CN100448655C (zh) | 纺织帘子布层中接头搭接公差的自动控制和监视系统 | |
| JPH06220771A (ja) | 副蚕糸の処理における人造繊維又は欠陥繊維又はその他の異物を検出する方法と関連の装置 | |
| US20170234769A1 (en) | Methods and apparatus for determining geometric properties of optical fiber preforms | |
| CN101358933A (zh) | 烟草加工业产品的光学检查 | |
| TWI814257B (zh) | 紗管的檢查系統及紗管的檢查方法 | |
| TW201632687A (zh) | 用於識別在編織繩線中的缺陷之檢查系統 | |
| JP2011053173A (ja) | 糸条の欠陥検出方法および欠陥検出装置 | |
| EP4216158A1 (en) | Classification condition setting support apparatus | |
| JPH06186002A (ja) | ラベル外観検査方法及び装置 | |
| US20230026193A1 (en) | Automatic Bobbin Control | |
| JP2021006810A (ja) | 保護シースを備えたケーブル、特に電気ケーブルの生産品質を検査するための方法および装置 | |
| Celik et al. | An Innovative Solution for Abrage Fault Detection On Yarn Bobbin And Fabric Surface | |
| Al‐Eidarous | Locating defects on shirt collars using image processing | |
| RU2805280C1 (ru) | Способ предварительной оценки технического состояния высоковольтного оборудования открытых распределительных устройств | |
| CN115697873A (zh) | 用于自动地检验织物用线轴的质量的装置和方法 | |
| JP2010078545A (ja) | パッケージ上の糸条幅測定方法 | |
| IT202100017105A1 (it) | Procedimento e sistema di ispezione di un nastro continuo scorrevole | |
| TW202419845A (zh) | 布料ai染色瑕疵檢驗方法 |