轧光工艺中织物接缝线的图像检测系统属于新型纺织检测领域。在轧光工艺中,当热胶辊熨烫到织物的接缝线时,因接缝处厚度突然增加,会在胶辊表面留下痕迹,这种痕迹会复制到后续熨烫的织物表面上,影响布面外观与平整度,甚至产生疵品。人工操作控制热胶辊的升降以避让接缝线,存在视觉误差、反应速度差以及疲劳失误等,会造成接缝线的过度避让或者避让不及。本发明提出了一种基于嵌入式视觉的织物接缝线自动检测系统。通过CCD相机采集织物的运动图像,输入到DSP内,采用嵌入式算法检测图像中是否存在接缝线,当检测到接缝线时,控制机器抬起胶辊,自动避让接缝线,实现织物接缝线的图像智能检测,减轻工人劳动强度。
1.一种轧光工艺中织物接缝线的图像检测系统,其特征在于:利用嵌入式机器视觉实现轧光工艺中织物接缝线的自动检测;将CCD数码相机采集到织物图像,通过数据通讯接口输入到DSP芯片中,利用图像检测算法判断图像中是否包含接缝线;系统中包含输出接口,与单片机或PLC控制机器连接的胶辊,当检测到接缝线时,输出触发信号,控制机器抬起胶辊,避让接缝线;在DSP芯片之中,计算每帧传输过来图像的均值和标准差参数,并进一步计算图像的变异系数特征参数,计算方法如下: CV = σ / x ‾ ]]>其中,ntent="drawing" img-format="tif" inline="yes" orientation="portrait" wi="52"/>为均值为图像均值,σ为灰度图像的标准差,CV为图像的变异系数。CV值反映了图像灰度的相对变化,客观反映了各组防羽布图像的灰度离散程度,作为检测有无接缝线的标准。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于:利用CCD数码相机实现运动织物图像的采集,相机分辨率在640像素×480像素以上,要求采集到织物图像中接缝线清晰可辨。技术领域
本发明涉及一种轧光工艺中织物接缝线的图像检测系统,包括运动织物的图像采集、图像处理等,其属于新型纺织检测领域,具体涉及到嵌入式机器视觉的图像采集与处理等技术。
背景技术
在纺织企业经常涉及的轧光工艺中,当热胶辊熨烫到织物的接缝线时,因接缝处厚度突然增加,会在胶辊表面留下痕迹,这种痕迹会复制到后续熨烫的织物表面上,从而影响布面外观与平整度,甚至产生疵品。因此在传统轧光工艺中,需由人工操作控制热胶辊的升降以避让接缝线,避免造成上述质量问题。然而,这种方法存在视觉误差、反应速度误差以及持续紧张导致的疲劳失误等,这些主观因素可能造成接缝线的过度避让或者避让不及。近年来,随着图像处理技术的发展,其应用范围越来越广泛。在纺织行业中,织物相关的检测有很多依赖于检测人员的视觉进行,如织物疵点检测、异纤检测评定等,图像处理技术的发展,使得上述问题有望通过自动化的方法解决。针对轧光工艺中接缝线检测中存在的问题,本发明提出了一种基于图像分析技术的织物接缝线自动检测系统。通过数码相机采集轧光工艺过程中织物的运动图像,输入到嵌入式芯片,检测图像中是否存在接缝线,当检测到接缝线时,自动控制机器中胶辊,使胶辊抬起避让接缝线。本发明提出的检测系统的实现流程如图1所示。
发明内容
本发明的目的是提供一种轧光工艺中织物接缝线的图像检测方案,用于实现织物接缝线的自动检测。本发明采用的技术方案如下:(1)利用数码相机完成运动织物图像的采集,通过数据通讯接口输入到嵌入式芯片中,通过图像分析完成接缝线的自动检测,当检测到织物接缝线时,控制胶辊自动抬起,避让织物接缝线,系统的示例图如图2所示;(2)通过数据通讯线,将采集到的图像输入到DSP开发芯片中,完成嵌入式视觉检测,采用的数据通讯接口为AV接口;(3)通过织物图像的特征参数,判断图像中是否存在接缝线;(4)当检测到织物接缝线时,通过输出接口,将信号输送给单片机或PLC,以控制胶辊的抬起。
附图说明
图1织物接缝线检测流程图2织物接缝线检测系统示意图图3织物接缝线图像
具体实施方式
将数码相机装置在运动织物的上方,需要注意的是,检测系统位于胶辊的前方,当检测到接缝线时,输出触发信号,控制胶辊的抬起,在检测和控制时间内,织物运动的距离应该小于检测系统与胶辊之间的距离。由于织物接缝线的宽度与织物幅宽是一致的,检测时并不需要拍摄整个接缝线的图像,而只要拍摄其中一部分即可。因此,数码相机安装时,位于运动织物的一侧,相机距离织物距离20cm左右,系统提供双侧透射白色光源,使得拍摄到的织物图像中接缝线清晰可辨,图3即为实际检测系统中拍摄到的织物接缝线图像。通过数据连接线将图像数据传输到嵌入式芯片之中,本系统采用的是AV接口的数据线,嵌入式芯片采用的是DSP(DM642)。在DSP芯片之中,计算每帧传输过来图像的均值和标准差参数,并进一步计算图像的变异系数特征参数,计算方法如下: CV = σ / x ‾ ]]>其中ntent="drawing" img-format="tif" inline="yes" orientation="portrait" wi="26"/>为均值为图像均值,σ为灰度图像的标准差,CV为图像的变异系数。CV值反映了图像灰度的相对变化,客观反映了各组防羽布图像的灰度离散程度,可以作为检测有无接缝线的标准。在本实例系统中,选择CV值0.07作为织物图像中有无接缝线的判断依据,当CV值大于0.07时认为图像中存在接缝线,当CV值小于0.07时认为图像中不存在接缝线。具体实例系统中判断依据的值与系统的光源选择等有密切关系,可通过实例训练得到最佳判断值。