基于机器视觉的弦振动纱线张力非接触检测系统

为提高运动纱线张力检测精确性,解决接触式测量引起的摩擦力误差、断头等织物问题,采用振动频率和图像处理方法来分析纱线张力,设计一种基于机器视觉的纱线张力非接触检测系统。检测系统由纱线传送装置、工业线阵相机、白色线光源、伺服控制电动机、张力传感器组成。根据弦线悬链性理论建立纱线运动模型,结合纱线图像处理算法,寻找纱线图像上边界作为特征线计算其张力,结果表明：通过像素折算出的振动频率与实际张力拟合优度达0.99,在张力区间为5～30 cN以内,视觉系统测量值与张力传感器测量值相对误差率在±10%左右,非接触检测系统检测精度满足生产要求,避免了接触式测量存在的易磨损、稳定性较差等问题。     

非接触式纱线张力监测系统的研制与开发

针对纱线张力接触测量法存在检测装置寿命短、附加摩擦力误差、纱线断头、信号采集不稳定等问题,运用运动纱线张力和振动频率的理论关系,结合机械和电路设计CAD方法,采用微控制器处理信号,设计了一种非接触式纱线张力监测系统,采用该系统测得的纱线振动频率的平方与对应实际张力拟合后呈线性关系,拟合优度达到0.99,符合运动弦线振动频率与张力关系。结果表明:在合理的张力区间内,通过理论公式计算出的张力与实际张力相对误差率小于±10%,系统实现了非接触式监测纱线张力的稳定及一致性的功能,解决了接触式纱线张力测量法存在的问题,可满足大部分纺织工艺对纱线张力监测的性能要求。     

接触式纱线张力传感器动态测量模型

纱线变化张力的准确测量和有效控制对纺织品质量有重要影响。基于霍尔效应的接触式张力传感器通过霍尔元件检测由纱线张力引起的悬臂梁挠度,进而获得纱线张力。但是随着张力变化频率的增高,因悬臂梁机械振动所造成的系统张力误差也随之增大。为此,本文对接触式张力传感器检测单元建立动力学模型,并在此基础上分析振动对张力信号检测的误差影响,进而提出动态张力测量模型以及相应的振动误差抑制算法。通过建立张力测试实验台,对不同条件下的测试结果进行了振动误差抑制前后的张力信号对比研究。结果表明基于动态张力辨识测量模型的误差抑制算法能够有效地消除振动所产生张力检测误差。该项研究为动态条件下的接触式张力传感器运用提供了理论参考。     

图像式氨纶整经断纱检测系统

为解决以停经片为传感件的断纱检测系统不适应氨纶整经的问题,提出了一种基于图像处理的氨纶整经断纱检测系统.该系统以机器视觉为基础,采用工业相机采集整经时氨纶片纱的动态图像,运用加权平均法将氨纶片纱图像转换为灰度图像,通过阈值分割算法将其转换为简单的二值图像,进而统计出图像内的氨纶纱线根数.与常用的整经断纱检测系统相比,该系统采用非接触式检测方法,能够避免检测系统对目标纱线接触所造成的损伤,且维护方便,检测及时精确.     

纱线张力检测与控制技术的研究现状与展望

总结纱线张力检测与控制技术的研究现状及发展趋势.阐述了纱线"三辊式"张力检测的原理,对当前国内外有关接触式和非接触式纱线张力检测及控制原理的研究状况进行调研与分析.指出:当前纱线张力检测和控制技术的研究主要方向为采用非接触方式动态测试纱线张力并采取自适应控制技术,以使纱线的张力保持恒定.研究主要集中在提高测试系统的精度、性能、使用方便性及环境适应性上.其发展的总趋势是拓展测量范围,提高检测精度和可靠性;采用闭环控制技术,实现恒张力控制;采用微机电技术,实现在线非接触式检测与控制.     

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。     

基于运动控制器的苹果质量分级系统

设计一种基于运动控制器和机器视觉系统的苹果质量分级系统,该系统由检测模块、图像采集与处理模块、运动控制模块和执行模块等部分组成,操作简单,准确度高,可实现苹果质量分级的自动化,提高劳动效率;采用非接触式结构,以克服以往机械式接触对苹果造成的损害,保证分级后的苹果的质量。调试运行结果表明,系统可靠性高、开放性好,分级误差不超过3%、生产效率可达2~5t/h,可以满足苹果质量分级的要求。     

基于机器视觉的烟用接装纸几何参数测量系统的设计应用

采用光学投影测量仪测量烟用接装纸几何参数,依靠实验人员的目测定位待测目标和数据判读,检测效率和测量精度较低,为此设计了基于机器视觉的测量系统.该系统以机器视觉系统为基础,由检测平台和计算机两部分组成,系统采用嵌入式MCU控制步进电机驱动检测平台,相机连续采集待测纸样的图像,分析得到图像中存在边缘或孔线时,系统驱动运动平台将待测目标移动至定位基准点,通过增量式线性编码器记录载物运动平台的相对位置,经过运算获得待测纸样的相关测试结果.实验结果表明:基于机器视觉的烟用接装纸几何参数测量系统能够满足接装纸检测行业标准的要求,实现了对接装纸纸宽、孔线宽度以及孔线距边宽度的自动化精确测量,系统对激光打孔接装纸的识别率为100%,测量精度优于0.02 mm.     

基于卷积神经网络的机织物密度均匀性检测

针对目前基于机器视觉的机织物密度自动检测时织物检测视野小、精度低、品种适应性差的问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的检测方法.首先设计了一套离线图像采集系统连续采集织物图像,并建立一个包含详细织物参数的织物图像数据集;然后采用一种具有不同大小局部感受野的多尺度卷积神经网络适应不同大小的织物结构特征,定位纱线位置;最后...     

基于图像识别技术的电动工具视觉检测系统应用

介绍了一种基于图像识别技术的电动工具视觉检测系统。机器视觉传感器采集被测物体图像后,将原始数据送入图像识别检测模块,该模块由机器视觉算法和深度学习的图像处理技术组成,利用图像采集技术对可视化检测项目进行建模分析。实际应用表明,电动工具视觉检测系统的测量效果优于人工光学检测,避免了人为因素造成的检测误差。     

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。     

基于横向振动频率的轴向运动纱线张力测量

为高效、便捷地检测纱线张力,构建了一种基于横向振动频率的非接触检测纱线张力方法。利用弦振动原理推导出纱线横向振动方程,根据纱线振动方程计算纱线振动频率。以轴向运动纱线的张力、速度和频率的拟合公式,通过测量纱线的振动频率可方便快捷地计算出纱线张力。将计算结果经过广义回归神经网络(GRNN)模型进行拟合,进一步提高测量结果的准确性。采用高速相机测量纱线的横向振动位移,并检测纱线的振动频率。利用频率法对32 tex纱线在设定张力分别为40和60 cN,速度分别为6和2 m/s时的张力进行测量。结果表明,利用振动频率测量纱线张力的数据经GRNN拟合,其曲线整体趋势与张力传感器测量的张力趋势相同且更加平滑,便于对生产过程中张力的控制,该方法具有有效性和准确性。     

纱线张力测试方法研究进展

探讨纱线张力测试方法的研究进展状况和发展趋势。对当前国内外纱线张力测试的现状进行调研和分析,将各种测试方法进行分类,归纳总结了不同测试方法的特点和适用领域,并指出纱线张力测试方法的重点研究方向。认为,目前市场上主要采用接触式动态直接测量的方法,而采用非接触方式测试方法对纱线动态张力进行高频采集,并外接到信号处理系统对张力数据进行实时记录与全面分析,是纱线张力测试方法目前的研究重点和将来的发展趋势。     

纱线张力传感器的研究进展

在纱线生产过程中,纱线张力是影响产品质量的一个重要控制参数。为了促进纱线张力检测设备的研究,文章根据纱线张力传感器的结构和检测技术原理对其进行了分类与归纳总结,并对各类张力传感器采用的技术原理以及研究内容进行了阐述。综述文献分析得出接触式和非接触式张力传感器的优缺点和使用场景,并指出：在接触式纱线张力检测方面可以通过改进新原理,探索新材料、结合新学科,来提高其精确度和灵敏度;在非接触式纱线张力检测方面可以通过采集单元的创新、信息处理算法的优化以及结合场可编程门阵列(FPGA)芯片等图像处理硬件来提高处理速度和精确度。文章探讨了纱线张力传感器相关研究的发展现状和趋势,为纱线张力的检测提供参考。     

基于形态学的双螺孔自动检测技术

为满足双螺孔准确、高速和客观的实时检测要求,搭建图像采集系统采集待检产品图像,研究了基于数字图像处理的视觉检测系统实现的关键技术。针对需同时检测双孔是否为螺纹孔及是否有烂牙和螺纹小径尺寸是否在公差范围内等多个检测特征,通过对图像依次作形态学预处理、最大类间方差阈值法分割,应用设定检测区域、图像比较和区域描述技术对螺孔进行分析,并定义检测目标的灰度值、像素个数作为螺孔特征识别的主要依据。开发了机器视觉自动检测系统,包括视觉检测软件及图像采集机构,试用结果表明该系统能准确实现双螺孔的自动检测,系统能满足检测的实时性与准确性要求。     

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。     

基于机器视觉技术的皮革材料缺陷可视化研究

由于原材料的特殊性，皮革材料在进行深度加工以前都需要对材料表面的缺陷，如虫蛀、裂痕等进行筛查。基于机器视觉、数字图像处理技术等，对皮革材料缺陷的可视化检测进行分析，对皮革材料缺陷图像采集与处理、图像缺陷特征分析与提取、缺陷检测分类等关键技术进行总结。本文认为，对于皮革产业材料缺陷检测工艺而言，机器视觉能够大幅提升相关领域检测精度和检测效率，有利于皮革产业实现智能化发展。     

基于机器视觉的齿轮尺寸在线测量系统

针对传统的零件尺寸测量系统效率低、精度差、价格昂贵且操作难度大的问题,课题组提出了一种基于机器视觉的齿轮尺寸非接触式在线测量系统.该系统采用一种新的直齿圆柱齿轮测量方案:首先对CCD相机采集的图像进行灰度处理与滤波去噪;然后进行阈值分割,采用Canny算子来获得单个像素的图像边缘;针对齿轮的边缘轮廓形状特征,应用霍夫变...     

针梳机罗拉导柱径向圆跳动的视觉测量方法

针对人工接触式测量针梳机牵伸罗拉导柱径向圆跳动时接触摩擦影响测量精度的问题,提出了基于机器视觉的非接触式测量方法。对高亮表面的罗拉导柱采用背光成像获取轴截面的图像,以Canny算子对罗拉导柱边缘轮廓进行像素级边缘检测,通过构建三次多项式提取罗拉导柱的亚像素边缘轮廓特征。根据径向圆跳动的定义,在图像域下采用最小二乘法拟合基准轴线,以最小区域法建立了罗拉导柱径向圆跳动的测量模型。实验结果表明：该方法得到的罗拉导柱径向圆跳动测量值的标准差为6.1×10^-4,达到了人工测量的精度,算法平均耗时0.67 ms,实现了对罗拉导柱径向圆跳动的稳定、快速、非接触式测量。     

基于“选择性缓存处理机制”的FPGA纸病检测系统

针对纸病检测系统普遍存在的快速性与实时性均较差问题,借鉴人眼视觉中“选择性注意”机制,提出了采用“选择性缓存处理”方法快速提取与检测纸病。系统采用“CCD + FPGA”的模式,利用FPGA流水线并行处理特性对线阵CCD采集到的图像数据流进行预处理与特征提取,并同时缓存纸病区域图像。由于整个处理过程为流水线式并行处理,且仅缓存纸病区域图像,因此极大地提高了纸病提取检测的速度并节约大量的存储空间。结果表明,该方法硬件资源占用率极小,且能快速、准确地提取纸病信息,具有很强的灵活性与实时性,可以满足高速纸机实时检测的需求。