基于支持向量机的筒子纱纱管品种检测

为了对运输导轨上筒子纱的纱管品种进行检测,提出一种基于纱管图像分类的品种检测方法。首先通过搭建的采集装置采集筒子纱顶部包含纱管信息的图像,运用阈值分割和椭圆拟合得到纱管区域,利用极坐标变换将纱管圆环展开成矩形图像,然后使用HSV颜色直方图和局部二值模式分别提取纱管展开图像的颜色特征和纹理特征,最后通过支持向量机构建筒子纱纱管品种分类模型实现纱管品种检测。采用建立的纱管品种检测分类数据集进行实验,结果表明,本文方法相比于其它特征组合和分类器,具有更高的分类准确率,对相同图案的星型纱管、黑色系花纹纱管和混合纱管的分类准确率达100%,可为纺纱企业筒子纱纱管品种检测与运输包装提供参考。     

Winding core spun elastic yarns on cone bobbins to be dyed

Spiral yarn composed with an elastomeric filament DOW XLA, from Dow Chemical, and wool fibres outwardly wound around the elastic core presents a complex behaviour when wound on bobbins to be dyed. This article presents a basic mathematical model with the aim of evaluating radial pressure and transversal stress on bobbins at different angles of winding, different yarn tensions and yarn cross-section areas. Considering the additional complexities of the real problem, an experimental comparison of bobbin alterations under different conditions was carried out with the realisation of two experimental sets. The first experimental test bench allows the variation of winding tension, angle of winding and stroke, then experimental tests were carried out on a winding machine SAVIO varying the yarn tension value and adding a mechanical constrain to the device with the aim of reducing yarn-sliding phenomena, in particular during the thermal cycle. The fundamental parameters have been determined as the angle of wind and the yarn tension during the winding operation. Higher values of wind angle help keeping the bobbin shape. Higher values of yarn tension during winding operation allow the preservation of bobbin shape after the dyeing cycle. On the other hand, the upper limit is represented by yarn tensile strength. Moreover, it is not useful to apply a varying wind tension during the winding process.     

减少CJ7.3tex强捻纱整经断头的生产实践

针对CJ 7.3 tex强捻纱整经断头多的现状,从设备、工艺和操作三方面入手,分析了断头产生的原因并以此提出了解决措施.重点针对筒纱磨断、筒纱重叠、空捻器接头不良三大影响因素进行探讨,指出细号强捻纱强力小,生产难度大,要解决断头问题,工艺上应降低车速,设备上应加强状态维修,并严格执行操作法,加强管纱、筒纱小辫子的预防.     

基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度测量

为了精确地评价纱线的表观条干均匀性,提出一种基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法。首先通过图像采集装置获取纱线图像;然后对纱线图像进行亚像素边缘检测获取纱线边缘点集;利用开运算对获取的边缘点集进行处理,进而获得纱线条干的边缘;最后采用坐标直方图方法计算纱线平均直径和条干CV值。为验证方法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容式条干仪的均匀度检测及基于模糊C均值分类和Otsu图像法的检测结果进行了对比。结果表明:基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法与电容式的测量结果有着较好的一致性,证明所提方法可得到准确的结果。     

Detection and classification of the spliced yarn joint using vector quantization and dynamic time warping

This paper presents an automatic vision based system for unsupervised detection and classification of spliced yarn joint. In the splice detection process, a competitive learning method based on LBG algorithm is used. In the splice classification process, a dynamic time warping (DTW) algorithm is used to classify the extracted splice joint into one of three degrees of quality based on the degree of similarity between the spliced joint and the non-spliced part of the same yarn. The use of DTW in the classification makes the proposed method adaptable to different types of yarns. Consequently, this method might be globally optimal for classification of all spliced yarn joints. The proposed method has been evaluated using three sorts of experiments. One hundred and twenty images containing different grades of joint quality have been used in the first experiments, where 97.5% detection rate and 95.8% classification accuracy were achieved. In the second experiment, 280 standard images that represent high quality reference images of 12 groups of spliced yarns are used. In this experiment 97.1% detection rate and 100% classification rate have been achieved. Moreover, the method has been tested using the Murata Image Database; this is a large set of high quality images of splice joints for different yarn types.     

纱筒残余氨的扩散过程建模与数值模拟

为准确把握液氨整理后纱筒中残余氨的传质特性,提高氨的回收率与回收速率,首先建立了经综合考虑扩散传质和对流传质机制的传质数学模型,对柱坐标系下的传质方程进行归一化处理,将其转换成易于分析的一维平板类传质方程。然后利用Crank-Nicolson隐式差分法对归一化的传质方程进行差分近似求解,证明了算法的稳定性与收敛性。最后将数值计算结果与实验数据对比,验证模型的正确性。结果表明,提高风速以及减小纱筒外径都可加快氨的挥发,小风速下氨挥发过程是一个近似稳态过程。     

应用图像处理的纱线黑板毛羽量检测与评价

针对目测法检测纱线黑板毛羽效率低、主观性强等问题,提出一种新的基于图像处理的毛羽检测方法。纱线黑板经扫描仪采集图像,然后进行中值滤波、二值化、形态学运算、局部阈值等处理,得到黑板毛羽图像,统计出毛羽像素点个数,提出评价黑板毛羽量的指标--M指数。采用原料、线密度和纺纱方式各不相同的纱线进行实验,测得18种纱线的毛羽M指数,与乌斯特仪得到的毛羽H值建立回归模型,两种测试结果之间的相关系数为0.975。6种纱线的验证结果表明,本文提出的毛羽检测法和建立的毛羽M指数能较完整地提取和评价整块纱线黑板毛羽,算法精度高、评定结果可信度好。     

基于改进卷积神经网络的化纤丝饼表面缺陷识别

针对传统人工检测化纤丝饼表面缺陷方法的不足,提出改进的卷积神经网络对正常以及3种常见缺陷丝饼进行分类识别。首先对采集的丝饼图像进行分块处理,然后利用改进的卷积神经网络进行特征提取,采用全局最大池化层代替全连接层,增强了图像对空间变换的鲁棒性,减少了模型参数,并利用softmax分类器进行分类。最后在网络学习过程中提出主动学习方法,用少量标注样本对网络进行训练,选出对提升网络性能最具价值的样本进行标注并加入到训练样本中进行训练检测。结果表明,该方法可有效实现丝饼的缺陷识别,识别准确率达到97.1%,并有效减少了网络所需的标注样本数量,节省大量的标注成本,具有一定的通用性。     

基于数字图像处理的纱线毛羽检测

为了更准确地检测出纱线毛羽长度及其根数,在结合视频显微镜和图像处理技术的基础上,提出一种新的毛羽检测方法。首先采用MOTIC SME-140视频显微镜采集纱线图像,然后经过灰度变换、图像分割、形态学开运算、图像细化处理,得到完整的纱线条干图像和细化后的毛羽图像,接着以纱线条干边缘为基准线,对毛羽分割点进行判断,最后得出不同长度的毛羽根数。图像法检测结果表明各纱线片段的毛羽根数值较为稳定,并且检测结果与目测图像计数的结果非常接近。因此,本文所提出的毛羽检测方法较现有的光电检测方法更为准确、可靠。     

基于平面镜成像的纱线条干三维合成校准方法

针对二维图像纱线条干均匀度检测存在信息缺失、纱线条干三维合成准确度不高等问题,在平面镜成像的三维检测系统基础上提出一种纱线条干三维合成校准方法。选用4种不同粗细的纯棉集聚纺纱线,用相机在一幅图像中采集各个纱线的多视角图像,分别用校准方法对xoz平面和xoy平面校准,再进行二值化、形态学开运算处理,得到清晰的纱线条干二值图像,根据平面镜成像系统几何关系合成纱线条干三维模型,计算纱线条干各截面上像素点个数及其变异系数,与Uster TESTER 5测得的二维直径及纱线二维直径CV值对比评价纱线条干建模精度。结果表明,三维模型纱线各截面像素点个数与二维直径相关系数在0.987以上,条干均匀度CV值与Uster法结果的极差在2.36%以内,证明校准方法可行。     

大圆机生产时纱线供给的动态分析

给纱速度超过2m/s时给纱装置引起的张力峰值和波动会导致针织物的质量降低。在安装测试装置情况下可测量分析给纱系统中各部分,如纱线本身、筒管、导纱孔、纱线制动装置(张力器)、纱线喂入装置以及整个系统等所引起的张力的高速动态效果。从研究结果看,降低纱线张力峰值和波动会改善织物质量。通过筛选实验方案和分析试验结果最终确定了给纱系统的最优化方案。     

基于机器视觉的筒子纱密度在线检测系统

为提高筒子纱密度检测自动化程度,解决传统筒子纱密度测量方法效率低、操作复杂等问题,设计了一种基于机器视觉的筒子纱密度在线检测系统。该系统由质量传感器、光电传感器、蓝色面光源、工业摄像机、传送装置和工控机组成。研究了筒子纱图像校正算法,根据透视投影理论建立了筒子纱校正模型,还原了筒子纱上下边界的直线特性,得到了理想的筒子纱侧面图像,用积分法得到筒子纱的精确体积。150个筒子纱密度检测结果表明:通过像素当量折算出筒子纱实际最大直径和体积参数,再结合高精度质量传感器的数据,最终可计算出筒子纱密度,基于机器视觉的筒子纱密度在线检测系统的检测精度和稳定性能可满足生产要求。     

基于改进图像阈值分割算法的纱线疵点检测

针对纺织行业纱线疵点检测方法可靠性差、灵敏度低、检测速度低的问题,提出一种基于数字图像处理的纱线疵点判定方法。首先,搭建纱线图像采集系统,完成纱线图像采集;其次,针对纱线边缘信息难处理以及传统双边滤波对椒盐噪声处理效果差的问题,对双边滤波进行改进,改进后的双边滤波可有效保存纱线边缘信息;再者,针对传统阈值分割计算量大、最佳阈值难以寻找的问题,对传统阈值分割算法进行改进,改进的阈值分割算法在保证处理效果的同时提高了整体算法的处理速度;最后,采用亚像素对纱线边缘进行计算,提高了纱线疵点检测的精确度。实验结果验证了算法的有效性及可靠性,该算法在提高精确度的同时将检测速度提高了20%以上,对提高纱线质量检测的准确性具有重要意义。     

Research on Sirospun yarn torque using airflow false twisting device

Yarn torque is one of the most important indexes of yarn quality, which is determined on the mechanical state of the constituent fibers and their configuration in the yarn. The fiber tension within a yarn was proposed to be the most influential factor governing the magnitude of yarn torque by Bennett and Postle. Therefore, the research on Sirospun yarn torque is investigated by analyzing the fiber tension at spinning triangle in this paper. Firstly, theoretical models of the fiber tension distributions at primary and final spinning triangles are presented, and corresponding residual torque within a yarn due to the fiber tension is given. The relationships between the yarn torque and the spinning triangle parameters are analyzed theoretically. Secondly, as an application of the proposed method, a modified Sirospun spinning system with an airflow false twisting device which can change spinning triangle parameters are investigated, and the properties of spun yarns produced by the modified system are evaluated and analyzed. It is shown that with the increasing airflow pressures, the Sirospun yarn shows a more and more uniform distribution of tensile and compressive stress within a yarn, and thus the yarn torque decreases correspondingly.     

基于机器视觉的细纱接头机器人纱线断头定位方法

为实现通过机器视觉方式对细纱接头机器人的纱线断头进行定位,并简化机械结构,根据断头纱线图像特点,提出针对纱线特征的识别与定位算法。利用工业相机采集纱线被吸入吸嘴的图像,通过改进灰度增强方法增大纱线特征与背景对比度,利用Canny算子进行边缘检测,最后通过划分上下感兴趣区域以及优化的霍夫直线检测获取纱线的图像特征并利用定位算法提取所需的位置信息。结果表明:本文算法提取的位置信息精度较高,坐标点误差为1.42像素,角度误差为0.60°;相较于传统检测算法,程序运行时间得到了缩短,识别时间在10^-1 s数量级上,实时性好;研究成果可应用于细纱接头机器人产品开发中。     

细纱车间“煤灰纱”成因的数值模拟与分析

文章通过数值模拟的方法对管纱旋转的过程进行了模拟计算与分析,通过模拟计算得到了管纱旋转时周围的气流组织情况与压力分布情况。     

基于奇部Gabor滤波器的纱管余纱量检测

针对现有细络联设备中机械式纱管检测分拣装置存在的磨损部件和损伤管纱表面纱线问题,提出一种基于机器视觉的非接触式余纱量检测方法。将单帧图像中的若干纱管从背景中逐一定位分割,校正角度并提取包含有效前景点的感兴趣区域,利用经参数优化的奇部Gabor滤波器组强化管壁和纱线边缘,对滤波后图像进行连通域检查,分割出纱线区域。通过实验分析了感兴趣区域提取阈值对检测准确性的影响,并基于极大输出响应原则分析了滤波器参数设定规则。结果表明,波长与高斯分布标准差比值为4.808、高斯分布标准差与纱线直径比值为0.81、方向与纱线平行的奇部Gabor滤波器检测效果最为理想。     

纱线质量的在线检测

论述了络简机上利用电子清纱器进行在线检测存在质量缺陷的纱管,并介绍其原理与方法.通过络筒机上电子清纱器在线检测能及时准确分析质量异常,并及时修复缺陷锭位,实现产品的纱线质量稳定.     

筒子纱包装自动配重方法研究

针对筒子纱依靠人工配重包装,工作效率和自动化程度低,配重误差大,无法满足国内筒子纱生产企业售纱时对每个筒子纱包装袋总质量一致性要求的现状,提出了一种筒子纱包装流水线在线动态称重自动配重方案。根据筒子纱打包原理及筒子纱包装袋总质量误差控制的要求,设计了筒子纱全自动流水式动态输送打包流程,研究了基于储纱立体库的纱筒质量自动配重方法,重点阐述了立体库储纱的基本工作原理、纱筒动态输送过程中包装袋质量自动配比的目的、原理和方案。通过仿真计算分析得知,采用区间分布及质量配比的筒子纱自动配重方法效果良好,自动配重包装系统设计方案合理可行。     

应用显著性算法的纱线条干均匀度检测

针对运用图像方法进行纱线条干均匀度检测时,背景黑板、纱线毛羽以及图像噪声等对检测结果影响较大的问题,借鉴人的视觉感知机制,提出一种应用显著性算法检测纱线条干均匀度的方法。对采集到的纱线图像提取颜色和亮度特征,进行显著性分析,突出纱线条干区域,然后利用迭代阈值分割算法和区域滤波,得到准确清晰的纱线条干二值图像,基于此进行直径计算、均匀度分析和纱线疵点判定。通过边缘准确性评价可知,采用所提方法分割得到的纱线条干二值图像有着较高的分割精度。通过与Uster Classimat 5的均匀度检测结果进行比较,证明这种方法可得到准确的结果,与Used Classimat 5 的测量结果有着较好的一致性。