[发明专利]织物勾丝分析设备和织物勾丝分析方法有效
申请号: | 201610135596.5 | 申请日: | 2016-03-10 |
公开(公告)号: | CN105628712B | 公开(公告)日: | 2018-09-28 |
发明(设计)人: | 孟想;辛斌杰;张弢;靳世鑫 | 申请(专利权)人: | 上海工程技术大学 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88 |
代理公司: | 上海立群专利代理事务所(普通合伙) 31291 | 代理人: | 毛立群 |
地址: | 201620 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 织物 分析 设备 方法 | ||
1.一种织物勾丝分析设备,其特征在于:包括织物运动机构、勾丝机构、摄像机构和与所述摄像机构通信连接的处理机构,其中:
所述织物运动机构包括滚筒,织物绕于所述滚筒上,所述滚筒能够绕自身轴线旋转并带动所述织物旋转,所述勾丝机构能够对所述织物勾丝,并获得勾丝表面,所述摄像机构的拍摄范围覆盖所述滚筒侧面的至少一个边沿;
所述摄像机构根据采集到的所述勾丝表面在所述滚筒侧边沿的图像,向所述处理机构发送图像信号;所述处理机构根据所述图像信号生成所述勾丝表面的三维图形;
所述勾丝机构包括与所述处理机构通信连接的滚动动力源,电机与所述滚动动力源传动连接。
2.根据权利要求1所述的织物勾丝分析设备,其特征在于:所述勾丝机构包括设有N个勾丝针的勾丝件以及用于支撑所述勾丝件的勾丝运动组件,所述N为自然数;
其中,所述勾丝针通过弹簧接在勾丝件的表面上。
3.根据权利要求2所述的织物勾丝分析设备,其特征在于:勾丝运动组件包括设于所述滚筒上方的支撑梁以及一端与所述支撑梁连接的拉绳,所述勾丝件与所述拉绳的另一端连接;
所述勾丝件为球形,所述勾丝件自然悬垂时,所述勾丝针与所述织物接触。
4.根据权利要求3所述的织物勾丝分析设备,其特征在于:所述勾丝运动组件包括移动动力源、与所述移动动力源传动连接的推块、以及用于引导所述勾丝件的运动方向的导轨;
所述勾丝件安装于所述推块的头部,所述推块设于所述导轨上,所述移动动力源能够通过所述推块带动所述勾丝件沿着所述导轨向着靠近或远离所述滚筒的方向运动。
5.根据权利要求4所述的织物勾丝分析设备,其特征在于:所述推块的头部与推块的尾部通过弹性件相连接,所述勾丝件与所述织物接触时,所述推块的头部凸出所述导轨。
6.根据权利要求4或5所述的织物勾丝分析设备,其特征在于:所述勾丝件为H个,所述H为自然数,其中,各勾丝件依次可拆卸地安装于所述推块的头部,且这些勾丝件的排布方向与所述滚筒的轴线方向相一致。
7.根据权利要求6所述的织物勾丝分析设备,其特征在于:所述推块的头部沿所述滚筒的轴线的方向设有滑槽,所述勾丝件上设有与所述滑槽配合的凸棱;
或者,所述推块的头部沿所述滚筒的轴线的方向设有凸棱,所述勾丝件上设有与所述凸棱配合的滑槽。
8.根据权利要求1所述的织物勾丝分析设备,其特征在于:所述摄像机构包括摄像头和导杆,所述导杆在长度方向上的延长线与所述滚筒的侧边沿相切;
所述摄像头安装于所述导杆上且所述摄像头能够在所述导杆的长度方向上移动;
所述织物勾丝分析设备还包括背光源,所述背光源正对所述摄像头设置,所述滚筒位于所述摄像头和所述背光源之间。
9.一种织物勾丝分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
将织物绕于滚筒上;
所述滚筒绕自身轴线旋转并带动所述织物旋转;
勾丝机构对所述织物勾丝并形成勾丝表面;
摄像机构采集所述勾丝表面在所述滚筒侧边沿的图像,并向处理机构发送图像信号;
所述处理机构根据所述图像信号生成所述勾丝表面的三维图形;
从所述三维图形中提取所述织物的特征参数,并得出测试结果。
10.根据权利要求9所述的织物勾丝分析方法,其特征在于,在所述处理机构根据所述图像信号生成所述勾丝表面的三维图形的步骤中,所述处理机构根据所述图像信号利用以下三种计算方法中的任意一种得出所述摄像机构所采集的每一帧图像的勾丝表面的高度坐标,并根据所述高度坐标生成所述三维图形;
第一种计算方法,包含直方图分析、图象分割、高度提取步骤,其中:
直方图分析:
设待测织物在所述滚筒侧边沿的图像满足f(x,y),f(x,y)∈[0,255],它的直方图为h(i),i∈[0,255],分别获取所述图像的灰度分布,并通过最小二乘法,拟合得到两个分布的均值和方差:(u1,σ1),(u2,σ2);
图象分割:设定阈值t满足:对t进行二值化处理,得到:
高度提取:由于所述图象中象素值为0的区域为待测织物,扫描所述图象并得到象素为255的区域和象素为0的区域的边界轮廓线,确定所述边界轮廓线上每一点的坐标,其中沿垂直边界方向的坐标即为高度坐标;
所述各式中,x为像素点的横坐标、y为像素点的纵坐标、f(x,y)为像素点的值、h(i)为像素点值为i的像素数、t为阈值,λ为经验系数、u1为背景的灰度分布均值,u2为待测织物的灰度分布均值,σ1为背景的灰度分布方差;σ2为待测织物的灰度分布方差;
第二种计算方法,包含边缘检测和高度提取步骤,其中:
边缘检测:利用Marr边缘检测方法,Sobel算子,Robert算子或拉普拉斯算子检测出图像的边界轮廓线;
高度提取:扫描图象,根据检测出来的所述边界轮廓线,确定边界轮廓线上每一点的坐标,其中沿垂直边界方向的坐标为高度坐标;
第三种计算方法,包含诺顿变换和高度提取步骤,其中:
诺顿变换:根据所述图象在垂直方向的投影求和,得到所述图象在垂直方向上的灰度分布;
高度提取:将所述灰度除以预设的比例系数,得到高度坐标。
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