本發(fā)明屬于機器視覺檢測，具體涉及一種氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法。

背景技術(shù)：

1、目前氨綸缺陷巡檢方式主要是由人工檢測。人工檢測方式：手持手電從氨綸紡織機側(cè)面照亮氨綸絲線，通過絲線的有無和擺幅的異常來判斷氨綸絲線現(xiàn)在狀態(tài)是否合格；之后再前往下一個氨綸紡織機。

2、每個車間有12條線體，一條線體有26個紡織機，一共312個紡織機；每條線體都配備一名人工不停巡回檢測，對工人體能是巨大的挑戰(zhàn)，長時間觀測手電對工人的視力健康產(chǎn)生巨大影響。

3、常見的氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷有斷絲、并絲、跳絲和反繞。斷絲：斷絲會出現(xiàn)軸纏繞情況，表現(xiàn)在擺幅上少一根絲線。并絲：并絲是缺少一根絲線，兩根并一根，表現(xiàn)在擺幅上少一根絲線。跳絲：絲線整體數(shù)量一致，相鄰兩束絲線中，有單根或多根絲線從a束跳到b束，導致整體數(shù)量一致，a束絲線比b束少的情況。反繞：絲線沒有纏繞在卷繞軸上，而是錯繞在了壓輥上。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是針對人工檢測效率低下、受個人主觀判斷影響存在偏差以及視覺疲勞出現(xiàn)漏判的情況，提出一種氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，實現(xiàn)了氨綸生產(chǎn)過程中絲線缺陷全自動化檢測，顯著提高了檢測效率和準確性。

2、為實現(xiàn)上述目的，所采取的技術(shù)方案是：

3、一種氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，每臺氨綸紡織機包含第一卷繞軸、第二卷繞軸、第三卷繞軸、第四卷繞軸、第一導絲輥、第二導絲輥和第三導絲輥，第一卷繞軸與第二卷繞軸、第三卷繞軸與第四卷繞軸之間均設(shè)置有上下兩個壓輥，第一導絲輥輸送來的多根絲線經(jīng)第二導絲輥、第三導絲輥平均卷繞在第一卷繞軸、第二卷繞軸、第三卷繞軸和第四卷繞軸上；該方法包含：

4、在每臺氨綸紡織機上布置四個光源，利用agv小車作為協(xié)作機器人的巡檢載體，協(xié)作機器人的機械臂上安裝三個不同焦距的相機，按照焦距從小到大分別是第一相機、第二相機和第三相機；

5、第一相機拍攝兩組上下壓輥的圖像，系統(tǒng)對該圖像進行反繞缺陷檢測；

6、第一相機拍攝絲線在第一卷繞軸和第二卷繞軸上的擺幅圖像，第二相機拍攝絲線在第三卷繞軸和第四卷繞軸上的擺幅圖像，系統(tǒng)對該擺幅圖像進行擺幅異常檢測；

7、第三相機拍攝第一導絲輥與第二導絲輥之間絲線的圖像，系統(tǒng)對該圖像進行跳絲缺陷檢測。

8、根據(jù)本發(fā)明氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，進一步地，四個光源安裝在紡織機側(cè)面，且每個光源位于一個卷繞軸上方，用于照亮向卷繞軸輸送的整排絲線，光源由發(fā)射端發(fā)出到卷繞軸固定端面為止；第一相機的焦距為8mm，第二相機的焦距為12mm，第三相機的焦距為25mm。

9、根據(jù)本發(fā)明氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，進一步地，光源的發(fā)射端為直徑55mm-100mm的圓形發(fā)射口，通過平凹鏡聚光，形成光亮帶。

10、根據(jù)本發(fā)明氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，進一步地，第一相機拍攝每組上下壓輥的圖像，系統(tǒng)對該圖像進行反繞缺陷檢測，包含：

11、載有協(xié)作機器人的agv小車運動到卷繞軸前面的過道，此時第一相機距離地面1700mm-1800mm，利用第一相機拍攝壓輥圖像；

12、對圖像中暗的壓輥做反繞缺陷檢測，采用背景差分方法提取反繞缺陷；

13、在檢測圖像亮的壓輥反繞缺陷中，同樣先采用背景差分方法得出待定反繞缺陷區(qū)域，由于這一壓輥亮度高且假若存在軸臟污干擾，需進一步處理區(qū)分真假缺陷：首先在圖中利用閾值分割提取出該壓輥，當待定反繞缺陷周圍是黑色背景，則判定為真實反繞缺陷，當待定反繞缺陷周圍有一定灰度值，則判定為虛假反繞缺陷；

14、最終得到反繞缺陷發(fā)生在上側(cè)壓輥和/或下側(cè)壓輥。

15、根據(jù)本發(fā)明氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，進一步地，第一相機拍攝絲線在第一卷繞軸和第二卷繞軸上的擺幅圖像，系統(tǒng)對該擺幅圖像進行擺幅異常檢測，包含：

16、載有協(xié)作機器人的agv小車運動到卷繞軸前面的過道，此時第一相機距離地面1500mm-1700mm，且位于第三導絲輥右方，利用第一相機拍攝擺幅圖像；

17、對采集的擺幅圖像進行高斯濾波；

18、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建擺幅檢測模型，對模型進行訓練，將經(jīng)過高斯處理的待檢測圖片輸入訓練好的擺幅檢測模型進行擺幅檢測，得到檢測結(jié)果，即絲線擺幅在圖像的位置、寬度和高度；

19、判斷絲線擺幅是否異常，具體是根據(jù)絲線數(shù)量求取絲線擺幅寬度的平均值，再將每根絲線的擺幅寬度與平均值做比較得到超出平均值的絲線擺幅為異常擺幅。

20、根據(jù)本發(fā)明氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，進一步地，第二相機拍攝絲線在第三卷繞軸和第四卷繞軸上的擺幅圖像，系統(tǒng)對該擺幅圖像進行擺幅異常檢測時，第二相機距離地面1700mm-1800mm，且位于第三導絲輥右上方。

21、根據(jù)本發(fā)明氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，進一步地，第三相機拍攝第一導絲輥與第二導絲輥之間絲線的圖像，系統(tǒng)對該圖像進行跳絲缺陷檢測，包含：

22、載有協(xié)作機器人的agv小車運動到卷繞軸前面的過道，此時第三相機距離地面1500mm-1700mm，且位于第一導絲輥與第二導絲輥之間，利用第三相機拍攝跳絲圖像；

23、利用旋轉(zhuǎn)矩陣對采集的跳絲圖像進行旋轉(zhuǎn)，使絲線在圖中處于豎直狀態(tài)；

24、旋轉(zhuǎn)圖像后，在roi區(qū)域內(nèi)進行閾值分割，將第二導絲輥固定端區(qū)域和背景區(qū)分開；

25、求出該固定端區(qū)域右下角行索引row2的特征值，依據(jù)row2的特征值進一步定位出絲線的檢測區(qū)域，再對該區(qū)域進行分析，根據(jù)拍照位置求出對應的特征值；依據(jù)以上的特征值生成最終檢測區(qū)域；

26、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建跳絲缺陷檢測模型，對模型進行訓練，將經(jīng)過處理的待檢測圖片輸入訓練好的跳絲缺陷檢測模型進行跳絲缺陷檢測，得到檢測結(jié)果。

27、采用上述技術(shù)方案，所取得的有益效果是：

28、本發(fā)明移動視覺檢測平臺(agv小車+協(xié)作機器人+視覺采集系統(tǒng))動態(tài)監(jiān)測各個紡織機，無需人工實時觀測，可以通過系統(tǒng)自主做出判斷，發(fā)出報警，屬于視覺檢測技術(shù)與機器人技術(shù)相融合的新型檢測系統(tǒng)。此系統(tǒng)可以適應規(guī)模較大的作業(yè)場地，同時兼顧空間過道不充裕的單個機臺檢測?？傊景l(fā)明能夠及時發(fā)現(xiàn)紡織機生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的問題，比如反繞、擺幅異常(斷并絲缺陷)和跳絲，提高了檢測效率和準確性，節(jié)約人工成本，通過缺陷信息統(tǒng)計可以幫助企業(yè)快速定位缺陷源頭，及時進行質(zhì)量改進，避免生產(chǎn)大量不良品造成成本浪費。

29、本發(fā)明使用光源打亮絲線，能夠使相機精確拍攝絲線擺動幅度、反繞和跳絲，針對這種白色半透明目標物，通過側(cè)面打光解決了拍攝不到目標物的難題。

技術(shù)特征：

1.一種氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，每臺氨綸紡織機包含第一卷繞軸、第二卷繞軸、第三卷繞軸、第四卷繞軸、第一導絲輥、第二導絲輥和第三導絲輥，第一卷繞軸與第二卷繞軸、第三卷繞軸與第四卷繞軸之間均設(shè)置有上下兩個壓輥，第一導絲輥輸送來的多根絲線經(jīng)第二導絲輥、第三導絲輥平均卷繞在第一卷繞軸、第二卷繞軸、第三卷繞軸和第四卷繞軸上；其特征在于，該方法包含：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，其特征在于，四個光源安裝在紡織機側(cè)面，且每個光源位于一個卷繞軸上方，用于照亮向卷繞軸輸送的整排絲線，光源由發(fā)射端發(fā)出到卷繞軸固定端面為止；第一相機的焦距為8mm，第二相機的焦距為12mm，第三相機的焦距為25mm。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，其特征在于，光源的發(fā)射端為直徑55mm-100mm的圓形發(fā)射口，通過平凹鏡聚光，形成光亮帶。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，其特征在于，第一相機拍攝每組上下壓輥的圖像，系統(tǒng)對該圖像進行反繞缺陷檢測，包含：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，其特征在于，第一相機拍攝絲線在第一卷繞軸和第二卷繞軸上的擺幅圖像，系統(tǒng)對該擺幅圖像進行擺幅異常檢測，包含：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，其特征在于，第二相機拍攝絲線在第三卷繞軸和第四卷繞軸上的擺幅圖像，系統(tǒng)對該擺幅圖像進行擺幅異常檢測時，第二相機距離地面1700mm-1800mm，且位于第三導絲輥右上方。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，其特征在于，第三相機拍攝第一導絲輥與第二導絲輥之間絲線的圖像，系統(tǒng)對該圖像進行跳絲缺陷檢測，包含：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于機器視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種氨綸紡織機生產(chǎn)中絲線缺陷檢測方法，在每臺氨綸紡織機上布置四個光源，利用AGV小車作為協(xié)作機器人的巡檢載體，協(xié)作機器人的機械臂上安裝三個不同焦距的相機，按照焦距從小到大分別是第一相機、第二相機和第三相機；第一相機拍攝兩組上下壓輥的圖像，系統(tǒng)對該圖像進行反繞缺陷檢測；第一相機拍攝絲線在第一卷繞軸和第二卷繞軸上的擺幅圖像，第二相機拍攝絲線在第三卷繞軸和第四卷繞軸上的擺幅圖像，系統(tǒng)對該擺幅圖像進行擺幅異常檢測；第三相機拍攝第一導絲輥與第二導絲輥之間絲線的圖像，系統(tǒng)對該圖像進行跳絲缺陷檢測。本發(fā)明實現(xiàn)氨綸生產(chǎn)過程中絲線缺陷全自動化檢測，提高了檢測效率和準確性。

技術(shù)研發(fā)人員：樊冠杰,王洋,黃春峰,牟林飛,沈鵬
受保護的技術(shù)使用者：河南奇測電子科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19