用于筒子纱染色的精密卷绕技术

分析了决定筒子染色质量的主要因素，即筒子的密度分布、几何形状、卷绕方式、筒子的边缘、纱这的类型和筒子的形状。对比了锥形筒子、圆柱形圆子、压缩后的圆柱形筒子的染液流动情况，用电脑模拟了其中较理想的压缩筒子的液流情况，显示出压缩筒子的办法不能完全消除筒子之间密度的巨大差异，进而介绍了精密卷绕系统，其原理是筒了的卷绕比从开始卷绕的小直径到卷绕结束时的大直径都是恒定的，确定保一筒子内部不会产生环带区和重叠     

羊绒筒子纱染色技术研究与应用

介绍了筒子纱染色原理，分析了影响其染色的因素结合生产实际探讨了筒子纱染色的前处理、染色和后整理流程，并对羊绒针织筒子纱染色工艺要点和可行性进行了论述和分析，对生产有一定的实际指导意义．     

筒子纱数字化自动染色成套技术与装备研究

阐述了筒子纱数字化自动染色工艺技术的开发、筒子纱数字化自动染色成套装备的研制以及筒子纱数字化染色生产全过程中央控制系统的研发,并在上述3个方面的研究基础上,建立起筒子纱数字化自动染色生产线。并将其主要技术参数及先进性与国内外同类技术产品进行了对比。结果表明,采用筒子纱数字化自动染色成套技术与装备达到了筒子纱染色高质高效、节能减排生产;筒子纱数字化自动染色生产线实现了筒子纱染色从原纱到成品的全过程数字化自动生产、筒子纱数字化染色车间现场无人化操作,推动了纺织行业数字化、自动化、智能化、清洁化的技术进步。     

联缸筒子纱染色技术的应用

采用联缸筒子纱染色技术可以较好地解决纱线染色因同一品种单色批量变化较大而带来的缸差问题，对提高生产效率和产品质量来说无疑是一条快捷途径。文中介绍了联缸的主要结构形式和特点，阐述了联缸筒子纱染色在应用中的技术难点及控制方法。     

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。     

采用激光扫描建模的筒子纱卷绕密度测量方法

为适应智能高质量染色需求,解决当前筒子纱卷绕密度测量精度差、效率低和数字化管控不理想等问题,提出了基于激光位移传感器快速扫描获取数据建立数学模型的筒子纱卷绕密度测量方法.通过控制采样距离和扫描路径及范围,得到充分反映筒子纱形状特征的原始点集.根据不同噪声点的特征和统计学理论,对原始点集加入约束条件实现预处理,通过最小二...     

筒子纱智能包装系统的研发

为了提高筒子纱包装质量和效率,针对棉纺和混纺筒子纱常用编织袋包装的现状和流程,研发具备单纱称量模块、小袋封装模块和大袋包装模块的筒子纱智能包装系统;详细介绍其入纱定位部件、单纱称量部件、质量筛选部件、大小头翻转部件、小袋包装部件、编织袋准备部件、编织袋套袋部件、推纱入袋部件和编织袋缝制部件的结构组成及动作过程。指出:该筒子纱智能包装系统自动化程度高,各功能部件采用模块化设计;当线速度为1.5包/min时,工作效率约为主流设备的2倍,单台可匹配8万锭纱厂的日产量。     

基于机器视觉的筒子纱缺陷在线检测系统

为提高筒子纱检测过程的自动化程度,设计了一种基于机器视觉的筒子纱缺陷在线检测系统。该系统由2个工业相机、条形LED光源、对照式光电开关和计算机组成。首先,相机与同步光源分时采集筒子纱顶面和侧面过曝模式及正常模式图像。然后通过对顶面过曝图像自适应分割来定位筒子纱中心。其次,通过极坐标变换展开顶面正常图像。最后,在顶面展开图中,分别利用垂直方向边缘分布的投影特征、纹理及强度一致性、局部方向直方图纹理识别菊花芯、多源纱和网纱缺陷;在筒子纱侧面图中,通过投影法快速确定边界位置,并通过轮廓拟合程度识别多层台缺陷。结果表明,该系统可实时识别多层台、网纱、菊花芯、多源纱等筒子纱缺陷,具有较好的检测效果。     

筒子纱染色调色技术控制要点

<正>筒子纱染色由于损耗小、质量高、交货快、效益好,已经被广大纱线染整厂所采用。为了达到一次准确率和按时交货,应控制影响车间调色准确率的关键因素。1调色灯箱首先必须在标准灯箱里进行调色,标准灯箱是指标准光源和标准灯箱内壁。通常所用标准光源为D65光源,特殊要求则用其他特殊     

基于三维立体标志物的增强现实实时渲染

提出了一种基于三维立体标志物的增强现实实时渲染系统.该系统利用物体的反光特性估算现实场景中的光源位置,通过阴影算法为增强现实系统生成可信度高的实时阴影.为了得到准确的实时光照信息,此系统在原有ARToolkit标志物的基础上将2D标志物改为3D标志物,免去了以往算法前期的大量计算,根据物体上获得的光照信息生成实时的阴影.结果表明,此系统可快速地检测到室内光源的位置和数量,生成的实时阴影真实度高,使增强现实环境中的虚拟物体和真实物体能产生近乎一致的光照阴影效果.     

大豆蛋白纤维/羊毛针织绒线染整工艺

通过对50/50大豆蛋白纤维，羊毛混纺针织绒线的染整加工过程进行研究，详细叙述了生产该绒线的工艺路线，及工艺参数和染料的选择过程，并分析了生产中存在的问题，制定了切实可行的染整工艺。     

腐植酸的提取及上染羊毛纱线的工艺

研究了从四川大凉山无土栽培基质中提取的腐植酸,对其组分等进行了测试分析.将所提取的腐植酸用于羊毛纱线的染色,并对染色工艺进行了研究.实验采用单因素对比方法分别对影响羊毛染色的染料用量、染液pH值、染色温度、染色时间等做系列梯度实验.得出最佳染料用量、染液pH值、染色时间、上染温度等工艺条件.实验结果表明:腐植酸作为一种天然环保型染料可用于羊毛纱线(蛋白质纤维)的染色.     

纯Coolmax纱上浆工艺研究

介绍了纯Coolmax纱的结构特点、性能及上浆要求,通过选择合适的浆料配方、制定优化的上浆工艺较好地解决了该纱上浆难、退浆难的问题,并实现了完全无PVA上浆。     

应用改进Stearns-Noeche模型的色纺纱配色技术

针对传统的人工配色繁复、效率低而现有的计算机配色修色算法不能满足生产实践需求的问题,在MatLab软件中开发出了一套计算机辅助色纺纱配色系统,并对该系统中的配色模块和修色模块进行了改进。在配色模块,采用在［0 1］区间对未知参数Ｍ 值和对单色纤维初始配方赋值迭代的方法,改进了采用M 值平均数的方法以及基于最小二乘法的初始配方求解算法;在修色模块,采用单色纤维调整量中间函数差最小的方法,改进了基于最小二乘法的三刺激值或反射率修色算法。该模型经过1~2 次修色可得到色差小于1 的配色结果,能满足色纺纱生产中多组分、定比例的配色、修色基本要求。     

基于点约束的工业机器人标定系统研究

设计了基于点约束的工业机器人标定系统,其主要原理是通过控制工业机器人末端执行器上的激光指针,使得激光束在4处位置分别能够照射到第1个位置传感装置(PSD)中心,并反射到第2个位置传感装置中心,实现激光束校准,获取4组关节角,并通过关节角分别计算出末端执行器位姿的线性方程,根据各线性方程的交点为同一点(点约束),运用Isqnonlin函数搜索出工业机器人关节角偏差。试验在建立标定系统模型的基础上,以ABB公司的IRB120型工业机器人作为试验平台,进行了6次标定试验,试验结果表明:基于点约束的工业机器人标定系统可以快速、精确地计算出工业机器人的J2～J6关节角偏差,由于变换矩阵原因,关节角J1暂不能标定。     

Research of foreign fibers in cotton yarn defect model based on regression analysis

The detecting of foreign fiber may not be very effective, particularly around the detection zone where many types of foreign fibers may coexist. In order to eliminate the fibers more effectively, a model has been established to detect foreign fiber faults in yarn. Relevant data were collected through investigation of a number of standard samples, with the length and area of foreign fibers as the independent variables, and the number of defects as the dependent variable, which were combined using linear regression theory to establish a regression equation for different fiber defects. The equations to find the regression coefficients, which include the model fitting degree, the Durbin–Watson value, the standard error, and the Cook distance, were rigorously tested, and the regression equation was eventually compiled to produce the yarn faults model. When the fiber detection equipment recognizes fibers with a foreign profile, the calculated profile fiber size is used in a corresponding regression equation which obtains the defect points and compares them with each other, so that foreign fibers which are potentially more dangerous can be identified and preferentially eliminated. In order to verify the model, spinning experiments are performed. The actual defects from the experiment are compared with the predicted theoretical defects from the equation, and the prediction accuracy was found to reach more than 95%, showing that the foreign fiber yarn faults model, which lays a theoretical foundation for foreign fiber detection, is accurate and effective.     

一种基于逆向运动学分析的物料抓取机器人自导航系统

为了能够实现机器人的自导航,以食品物料抓取机器人为平台,以D-H方法逆运动学求解为基础,对机器人进行导航定位分析,得到了机器人导航定位解。通过机器人硬件和软件的结合,以STL语句表形式描述机器人的自动导航控制原理,实现了机器人的定位解算;将导航系统应用于实际生产,验证了物料抓取机器人导航系统的高效性和稳定性,能够很好地适用于生产线的物料抓取。