[发明专利]用于确定交叉卷绕筒管的取向的方法和装置有效

专利信息
申请号: 201010594278.8 申请日: 2010-12-17
公开(公告)号: CN102101610A 公开(公告)日: 2011-06-22
发明(设计)人: 海因茨-迪特尔·戈培尔 申请(专利权)人: 欧瑞康纺织有限及两合公司
主分类号: B65H67/06 分类号: B65H67/06
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 党晓林;王小东
地址: 德国雷姆沙*** 国省代码: 德国;DE
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摘要:
搜索关键词: 用于 确定 交叉 卷绕 筒管 取向 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种用于确定交叉卷绕筒管的取向的方法,该交叉卷绕筒管的在抽出侧的一个端面被构造为具有卷边的管前端,该筒管的另一个端面被构造为没有卷边的管足。本发明还涉及一种用于执行该方法的装置。

背景技术

在生产交叉卷绕筒子的纺织机,例如自由端纺纱机或绕线机中,线被卷绕在空的筒管上以形成交叉卷绕筒子。在交叉卷绕筒子的形成中,这些线通常从上方被抽出。为了防止线当被抽出时在管的边缘上被挂住或摩擦,管在管前端上朝向抽出侧被卷边(beaded)。此外,用于放置留头的外周凹槽可以设置在管足上。这种凹槽也被称为留头纱线槽。从筒管的前述结构中可见筒管的正确取向在交叉卷绕筒子的生产中是必需的。

已知生产交叉卷绕筒子的纺织机装备有管盒,可以以自动方式将管从管盒输送到纺织机的工作站。这些管盒由操作员手工装载。操作员必须以正确的取向将筒管放置在管盒的心轴上。

不变的目的在于使生产交叉卷绕筒子的纺织机上的工作程序自动化。筒管例如可以被从散装物料容器自动输送出。在这种情况下,筒管以随机取向从容器输出。为了进一步处理筒管,绝对必须的是确定取向,之后进行相应的排列。

除用于在生产交叉卷绕筒子的纺织机内运输筒管的机构之外,非注册专利DE43 41 946A1公开了一种用于确定如上述构造的筒管的取向的机械传感器机构。该传感器机构被构造为管传感装置,该管传感装置扫描管端并且响应管的卷边。这种机械机构昂贵、容易出现故障并且需要维护。

DE-OS 24 12 821公开了一种用于自动供给并且适当排列筒管的装置。为了能够确定筒管的取向,通过贴标签、印刷或者染色等在筒管端面上作标记。将光电反射光栅对准经过的筒管的端面。反射光栅在这种情况下对所述标记进行响应。它用光照射端面并且测量反射的光量。标记改变了光量。标记的制造意味着相当大的支出费用。因此该方法被证明是不成功的。

DE 198 40 299A1公开了一种用于识别管纱的取向的装置。这里也描述了光学扫描装置。利用纺纱管纱的足部的直径大于纺纱管纱的前端这一事实,在纺纱管纱末端处测量垂直于纺纱管纱轴线的阴影。这种测量装置在筒形筒管中被排除。

发明内容

因此本发明的目的在于提供一种用于确定筒管的取向的简单且可靠的可选方法。

该目的根据本发明通过方法权利要求1和装置权利要求11的特征实现。发明的有利的改进是从属权利要求的主题。

为实现该目的,首先将交叉卷绕筒管与图像处理机构相对地布置,然后检测端面的数字图像。对所述数字图像进行边缘检测以便确定所述交叉卷绕筒管的对象边缘,确定取决于由所述对象边缘形成的圆环的宽度的识别参数,将由此确定的识别参数与取决于管参数的参考值进行比较,根据比较的结果得出关于交叉卷绕筒管的取向的结论。

根据本发明的解决方案不可避免地利用了管前端和管足之间的存在于所述管前端上的差异。由于卷边,在数字图像上检测到的圆环在管前端上宽于在管足上。然而,不需要确定所述圆环的绝对宽度。根据宽度来确定识别参数是完全足够的。边缘检测方法本身在数字图像处理的领域中是已知的并且可容易被执行。根据本发明的方法的计算支出相对较低。所述方法同样地可以用于筒形和锥形筒管。

存在用于计算识别参数的很多可选方法。可以确定所述圆环本身的宽度或交叉卷绕筒子的内径。然而,特别有利地的是将相对变化用作识别参数。由于相对测量,评估不受筒管的位移的影响。这种评估也考虑到了不能从数字图像直接获得绝对测量的事实。例如,可以使用内径和外径的比。然而,已证实有利地的是将所述筒管的外径与所述圆环的宽度的商作为识别参数。这是简单且可靠的相对测量。所述商在所述管前端和所述管足之间明显不同。

为执行边缘检测,数字图像可以用灰度值矩阵表示,所述灰度值矩阵的每个元素均将灰度值赋予像素。然而,为了识别位于筒管的端面处的圆环,原则上也不必需要具有彩色矩阵的彩色图像。

根据本发明的另一个改进,从灰度值矩阵确定边缘矩阵以用于边缘检测,所述边缘矩阵的每个元素均将一值赋予像素,并且借助于该值能够识别哪个元素属于对象边缘。

所述对象边缘位于亮度变化最大的点处。通过对于所述灰度值矩阵的每个点,计算出梯度绝对值,也就是说计算出亮度的变化,可以产生边缘图像。计算出的绝对值形成梯度矩阵,并且所述梯度矩阵的每个元素均将梯度绝对值赋予像素。该梯度矩阵已经是边缘矩阵。

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