本發(fā)明涉及紗線質(zhì)量預(yù)測領(lǐng)域,尤其涉及一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法。
背景技術(shù):
1、高強(qiáng)度紗線通常用于制造高品質(zhì)的紡織品,如高檔服裝、汽車座椅、航空航天材料等。高強(qiáng)度紗線由多根絲線組成,在生產(chǎn)過程中,需要利用相應(yīng)的設(shè)備將多根絲線捻成一股,絲線并捻的質(zhì)量對紗線的質(zhì)量具有較大的影響,因此需要對絲線并捻的過程進(jìn)行檢測。
2、公開號為cn115035024a的專利申請文件公開了基于圖像處理的紗線并捻質(zhì)量評估方法,該方法采集紗線牽引區(qū)的紗線曲線圖像,判斷紗線的牽引異常類型,以結(jié)合距離方差得到紗線曲線的牽引異常評價指標(biāo);根據(jù)紗線并捻區(qū)中的關(guān)鍵點(diǎn)獲取并捻紗線圖像,由并捻紗線圖像中的中心線區(qū)域上的像素點(diǎn)的灰度值獲取并捻紗線的整體松緊度評價指標(biāo);結(jié)合牽引異常評價指標(biāo)和整體松緊度評價指標(biāo)得到紗線并捻質(zhì)量評估指標(biāo),根據(jù)紗線并捻質(zhì)量評估指標(biāo)實(shí)時調(diào)控紡紗機(jī)的搖架壓力。
3、在紗線并捻過程中,紗線的質(zhì)量狀況受到多方面的影響,例如紗線并捻時絲線的拉力、絲線的移動速度,以及外界環(huán)境的風(fēng)力影響,微小的風(fēng)力促使絲線拉伸變形以及絲線震蕩從而影響紗線的質(zhì)量,而上述方案僅涉及了對紗線的牽引異常進(jìn)行評價,沒有考慮紗線并捻時其它因素的影響,采用單一因素對紗線質(zhì)量的評價,從而導(dǎo)致評價結(jié)果的準(zhǔn)確性較低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決采用單一因素對紗線質(zhì)量的評價導(dǎo)致評價結(jié)果的準(zhǔn)確性較低的問題,本發(fā)明提供一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法。
2、本發(fā)明提供一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法,包括:
3、采集絲線捻絲時的圖像,獲得各個圖像絲線的輪廓線,連接絲線的輪廓線上兩點(diǎn)形成基準(zhǔn)線,所述圖像包括實(shí)時圖像和歷史時刻圖像;
4、利用基準(zhǔn)線和輪廓線獲得絲線的橫向偏離值和縱向偏離值,將橫向偏離值和縱向偏離值的乘積與預(yù)先獲得的質(zhì)量值之比作為第一評價值;
5、在圖像上構(gòu)建分割線,分割線與基準(zhǔn)線相交形成多條參考線;
6、基于實(shí)時圖像中的參考線與歷史時刻圖像中的參考線長度的差值獲得第二評價值,基于實(shí)時圖像中的任意兩個參考線長度的比值獲得第三評價值;
7、將第一評價值、第二評價值、第三評價值以及實(shí)時采集的拉絲速度、絲線拉力值輸入至訓(xùn)練好的時序網(wǎng)絡(luò)模型,對紗線質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測;
8、其中,將輪廓線上的點(diǎn)與基準(zhǔn)線的垂直距離的最大值作為橫向偏離值,將最大距離值對應(yīng)的點(diǎn)記作偏離點(diǎn);將偏離點(diǎn)在基準(zhǔn)線上的投影點(diǎn)與預(yù)先獲取的基準(zhǔn)點(diǎn)的距離作為縱向偏離值。
9、本發(fā)明在獲取第一評價值的過程中,綜合考慮了在并捻時絲線受到外力的影響絲線輪廓發(fā)生的偏離,同時通過采集并捻時的拉絲速度、絲線拉力值以及通過獲取第一評價值、第二評價值、第三評價值實(shí)現(xiàn)對紗線質(zhì)量的預(yù)測,通過多因素實(shí)現(xiàn)對紗線質(zhì)量的預(yù)測,提高了紗線質(zhì)量預(yù)測時的準(zhǔn)確性。
10、優(yōu)選地,所述采集絲線捻絲時的圖像,獲得各個絲線的輪廓線,連接絲線的輪廓線上兩點(diǎn)形成基準(zhǔn)線,其方法為:
11、將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,利用中值濾波去除噪聲;
12、使用大津閾值分割灰度圖像,得到絲線的輪廓線;
13、將輪廓線上距離最遠(yuǎn)的兩個點(diǎn),作為該絲線的起始點(diǎn)與終止點(diǎn),其中終止點(diǎn)位于起始點(diǎn)的下方;
14、連接起始點(diǎn)和終止點(diǎn),得到絲線的基準(zhǔn)線。
15、利用輪廓線上的點(diǎn)構(gòu)建基準(zhǔn)線,便于計算第二評價值和第三評價值。
16、優(yōu)選地,所述第二評價值的計算方法為:
17、在灰度圖像上沿水平方向設(shè)置至少一條分割線;
18、分割線與多條絲線相交使分割線形成多條第一參考線;
19、實(shí)時采集的圖像中的第一參考線與歷史時刻圖像中的第一參考線一一對應(yīng),將兩條相對應(yīng)的第一參考線的長度求差,獲得多個差值;
20、將多個差值的絕對值求和作為第二評價值。
21、通過實(shí)時采集的圖像與歷史時刻的圖像相對比獲得第二評價值,能夠更好地了解絲線輪廓相對于歷史時刻圖像的偏離程度,便于對紗線并捻時的質(zhì)量預(yù)測。
22、優(yōu)選地,所述第三評價值的計算方法為:
23、所述第三評價值的計算方法為:
24、將相鄰的兩根絲線記作一組基準(zhǔn)線;
25、在灰度圖像上沿水平方向設(shè)置兩條分割線,使分割線與每組絲線均具有交點(diǎn);
26、沿分割線方向或絲線方向連接兩個交點(diǎn)形成多條第二參考線;
27、計算任意兩條第二參考線長度的比值,得到多個比值,將多個比值兩兩求差獲得多個差值,將多個差值的絕對值之和記作中間值,一組絲線對應(yīng)一個中間值;
28、將多組絲線對應(yīng)的多個中間值之和記作第三評價值。
29、通過對第二參考線的長度分析獲得第三評價值,能夠獲得絲線輪廓的實(shí)時變化程度,便于對紗線并捻時的質(zhì)量預(yù)測。
30、優(yōu)選地,所述質(zhì)量值的獲取方法為,對絲線進(jìn)行拉力測試,將絲線斷裂時對應(yīng)的拉力值記作質(zhì)量值。
31、通過采集絲線承受的極限拉力值,便于與絲線并捻時的拉力值相對比,從而為預(yù)測紗線的質(zhì)量提供依據(jù)。
32、優(yōu)選地,所述時序網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法為:
33、獲取同一時刻下的第一評價值、第二評價值、第三評價值、拉絲速度和絲線拉力值,對同一時刻內(nèi)的數(shù)據(jù)設(shè)置一個標(biāo)簽,所述標(biāo)簽為質(zhì)量等級;
34、將獲取的數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的標(biāo)簽輸入至?xí)r序網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練;
35、計算輸出的紗線質(zhì)量等級與下一時刻的實(shí)際絲線質(zhì)量等級之間的交叉熵?fù)p失函數(shù);
36、用梯度下降法調(diào)整模型參數(shù)以最小化預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差;
37、迭代調(diào)整時序網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù),直至交叉熵?fù)p失函數(shù)小于設(shè)定值或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù),得到訓(xùn)練好的時序網(wǎng)絡(luò)模型。
38、優(yōu)選地,所述基準(zhǔn)點(diǎn)為基準(zhǔn)線的中點(diǎn)。
39、優(yōu)選地,所述時序網(wǎng)絡(luò)模型為長短記憶網(wǎng)絡(luò)模型。
40、本發(fā)明具有以下有益效果:
41、利用時序網(wǎng)絡(luò)模型對紗線質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測,在預(yù)測過程中綜合考慮紗線并捻過程中絲線的拉力、絲線運(yùn)行速度、絲線輪廓相對于歷史時刻的偏離程度、絲線輪廓實(shí)時變化程度,通過多個因素綜合分析預(yù)測紗線的質(zhì)量,提高了紗線質(zhì)量預(yù)測的準(zhǔn)確性。
1.一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法,其特征在于,包括:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法,其特征在于,所述采集絲線捻絲時的圖像,獲得各個絲線的輪廓線,連接絲線的輪廓線上兩點(diǎn)形成基準(zhǔn)線,其方法為:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法,其特征在于,所述第二評價值的計算方法為:
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法,其特征在于,所述第三評價值的計算方法為:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法,其特征在于,所述質(zhì)量值的獲取方法為,對絲線進(jìn)行拉力測試,將絲線斷裂時對應(yīng)的拉力值記作質(zhì)量值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法,其特征在于,所述時序網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法為:
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法,其特征在于,所述基準(zhǔn)點(diǎn)為基準(zhǔn)線的中點(diǎn)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度紗線質(zhì)量預(yù)測方法,其特征在于,所述時序網(wǎng)絡(luò)模型為長短記憶網(wǎng)絡(luò)模型。