[发明专利]一种自动穿综机纱线异常检测与控制方法

说明书

本发明涉及纺织技术领域，公开了一种自动穿综机纱线异常检测与控制方法，其包括以下步骤：(1)，建立纱线识别先验知识库；(2)，建立纱线识别细分类库及其对应特征计算方法；(3)，建立根据单纱图像进行程序初始化机制；(4)，研究参数自适应调整策略；(5)，利用双目相机进行单纱判断。本发明通过图像检测技术对综丝分离过程中的综丝进行自动化的综丝分类和单/多纱检测，有效提高分类检测效率，减小机器误差，提高产品质量，同时，可以根据分类检测过程中的异常数据对分类检测的深度学习模型进行参数更新训练，完善功能，提高分类检测精度。

技术领域

本发明涉及纺织技术领域，尤其涉及一种自动穿综机纱线异常检测与控制方法。

背景技术

纺织行业一直在我国经济中占有举足轻重地位。基于国内外大环境，纺织行业正在从传统的手工以及半自动化作业模式向全自动化、智能化作业模式转变，以提高产能，适应国内外市场的巨大需求。近年来，随着技术的不断进步，纺织设备不断的更新换代，自动化程度逐步提高，各种织布机速度提升尤为明显。但是织造准备工序的穿综作业仍以人工穿综为主，存在穿综效率低、周期长、工作环境恶劣、工作内容机械性强、枯燥乏味等问题，无法适应小批量、定制化市场需求。手工穿综速度已经不能适应现代速度高效喷气、喷水织机的生产和订单需求。一个现代化的纺织企业单纯的靠手工穿综，对现在订单实行已经造成制约，严重影响了织布企业的市场竞争力。面对日益提高的人工费用和用工压力，应用先进设备境地生成成本已经成为公司管理者普遍关心的问题，纺织企业对用高自动化设备来代替人工生产的需求也越来越强烈。采用穿综机在提高穿综工序的效率和质量变得非常重要。

发明内容

本发明提出的一种自动穿综机纱线异常检测与控制方法，解决了背景技术中的问题。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种自动穿综机纱线异常检测与控制方法，包括以下步骤：

(1)，建立纱线识别先验知识库：根据知识库判断纱线是否符合大类分类要求，只有在满足先验知识要求才会进一步进行后续动作，否则重新选择分类类别；

(2)，建立纱线识别细分类库及其对应特征计算方法：不同的纱线类型存在较大差异，图像特征数据同样存在不同的特征属性，需要根据不同的纱线种类选择，选用更适合对应纱线种类识别的特征，并进行图像计算；

(3)，建立根据单纱图像进行程序初始化机制：根据人工对于初始图像的判断，提取单纱特征并初始化判断参数，以此为基准进行其他纱线的判断；

(4)，研究参数自适应调整策略：在自动模式下，需要根据当前纱线特征、执行次数等进行参数自适应调整，以满足更高的精度和效率；

(5)，利用双目相机进行单纱判断：合理利用双目相机及其上述所有知识、经验和参数，实现单纱判断识别。

一种自动穿综机纱线异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、钩取待测纱线，对待测纱线进行样本图像采集；

S2、对采集的样本图像进行预处理，首先对样本图像进行图像数据化处理，然后进行图像降噪处理，最后再进行图像增强处理；

S3、对预处理后的图像进行瑕疵区域检测，提取瑕疵区域图像；包括对图像进行图像增强处理，然后进行灰度值检测，获取待测目标灰度特征值差异区域图像，对灰度特征值差异区域的图像进行图像分割，获得分割图像，对各分割图像进行滤波检测，获得滤波图像，将各滤波图像进行多方向融合，获得瑕疵区域图像；

S4、对瑕疵区域图像进行特征向量信息提取，同时对瑕疵区域图像所对应的预处理图像进行分类信息提取；