纱线识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种纱线识别方法及装置，涉及纺织业领域，所述方法应用于视觉检测模块，所述方法包括：获取用于图像采集设备相机采集的待测纱线的图像帧；在所述图像帧中提取所述待测纱线的图像特征；根据所述图像特征确定所述待测纱线的图像属性；若所述图像属性满足任一预设属性条件，将与所述预设属性条件对应的预设纱线数量确定为识别到的纱线数量。本发明专利技术提供的一种纱线识别方法及装置，利用图像采集设备对待测纱线进行快速图像采集，并通过立体视觉检测的方法，准确地判断出待测纱线的纱线数量，有利于快速高效的自动穿纱，提高工作效率。

Method and device for yarn identification

The invention provides a method and device for yarn identification, which is applied to the visual detection module in the field of textile industry. The method includes: obtaining an image frame for the yarn to be measured by a camera acquisition device by a camera; extracting the image features of the yarn to be measured in the image frame; The image attribute of the yarn to be measured is determined; if the image attribute satisfies any preset attribute condition, the number of preset yarns corresponding to the presupposed attribute condition is determined as the number of identified yarns. A method and device for yarn identification provided by the invention is used to collect the yarn quickly by using the image acquisition equipment, and the yarn number of the yarns to be measured is accurately judged by the method of stereoscopic vision detection, which is beneficial to the fast and efficient automatic yarn wear and the efficiency of work.

【技术实现步骤摘要】
纱线识别方法及装置
本专利技术涉及纺织业领域，尤其是涉及一种纱线识别方法及装置。
技术介绍
在纺织工业中，穿经(穿针引线)是极为重要的一项环节。传统的手工纺织业是每针每线可能都需要人手动去穿经，效率十分低下。随着科技的发展，现代纺织工业利用机器代替人工穿经，可以大大提高工作效率。现有的机器自动化穿经主要依赖一些传感器(如压力传感器)进行检测，由于压力传感器存在寿命短、成本高、故障率高和易老化等缺点，在穿经过程中可能会出现把两根或者多根纱线当作一根纱线送入穿经环节的情况，从而导致穿经错误。由于自动化纺织大都是流水线上批量生产，如果需要人工干预排除故障，会降低工作效率。同时，在这种重复性工作中，人很容易会出现疲劳状态，如果人工干预不及时，会导致一批纱线不能使用，造成材料的浪费。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种纱线识别方法及装置，以缓解了现有技术中的机器穿经错误率高，排除故障耗时耗力，导致工作效率降低等技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种纱线识别方法，应用于视觉检测模块，包括：获取用于图像采集设备采集的待测纱线的图像帧；在所述图像帧中提取所述待测纱线的图像特征；根据所述图像特征确定所述待测纱线的图像属性；若所述图像属性满足任一预设属性条件，将与所述预设属性条件对应的预设纱线数量确定为识别到的纱线数量。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述图像属性包括：区域面积、区域周长、线性特征、孔洞欧拉数和行扫描脉冲数等属性。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述预设属性条件包括：属性参数范围，在获取用于采集待测纱线的图像的图像采集设备采集的图像帧之前，包括：获取所述图像采集设备采集的一根或多根纱线的样本图像序列；对所述样本图像序列的多帧样本图像进行形态学处理，得到满足特征提取条件的多帧样本图像帧；根据在每帧样本图像帧中提取的图像特征确定图像属性的多个属性参数；针对所述图像属性中的每个属性，将从多帧样本图像帧中提取的与自身对应的多个属性参数按照预设取值规则进行取值，得到自身的属性阈值；根据按照取值规则取值的多个属性阈值确定一根或多根纱线的预设属性阈值；根据预设属性阈值和预设偏差范围确定属性参数范围。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：判断所述图像属性是否满足任一预设属性条件；所述判断所述图像属性是否满足任一预设属性条件，包括：判断所述图像属性中的任一属性是否均位于单根纱线对应的属性参数范围内；如果所述图像属性中的任一属性均位于单根纱线对应的属性参数范围内，确定识别到的纱线数量为单根；如果所述图像属性中的任一属性均不位于单根纱线对应的属性参数范围内，判断所述图像属性中的任一属性是否位于多根纱线对应的属性参数范围；如果所述图像属性中的任一属性均位于多根纱线对应的属性参数范围，确定识别到的纱线数量为多根。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，判断所述图像属性中的任一属性是否均位于单根纱线对应的属性参数范围内，包括：根据优先级信息，将每个属性的属性参数与单根纱线的属性参数范围中与其对应的属性参数范围进行比较。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述图像采集设备包括：第一相机和第二相机，所述第一相机的光轴和所述第二相机的光轴之间呈预设锐角或直角，所述获取用于采集待测纱线的图像的图像采集设备采集的图像帧，包括：获取所述第一相机采集的第一图像帧和第二相机采集的第二图像帧。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，在所述图像帧中提取所述待测纱线的图像特征，包括：对所述图像帧进行预处理、图像分割处理和形态学处理；在经过形态学处理后的图像帧提取所述待测纱线的图像特征。第二方面，本专利技术实施例还提供一种纱线识别装置，包括：获取模块，用于获取图像采集设备采集的的待测纱线的图像帧；提取模块，用于在所述图像帧中提取所述待测纱线的图像特征；第一确定模块，用于根据所述图像特征确定所述待测纱线的图像属性；第二确定模块，用于若所述图像属性满足任一预设属性条件，将与所述预设属性条件对应的预设纱线数量确定为识别到的纱线数量。第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述程序代码使所述处理器执行所述第一方面所述的方法。第四方面，本专利技术实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行所述第一方面所述的方法。本专利技术实施例带来了以下有益效果：本专利技术提供的一种纱线识别方法及装置，利用图像采集设备对待测纱线进行快速图像采集，并通过立体视觉检测的方法，准确地判断出待测纱线的纱线数量，有利于快速高效的自动穿纱，提高工作效率。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的纱线识别方法的流程图；图2为本专利技术另一个实施例提供的纱线识别方法的流程图；图3为本专利技术另一个实施例提供的纱线识别方法的流程图；图4为本专利技术另一个实施例提供的纱线识别装置的结构示意图。图标：11-获取模块；12-提取模块；13-第一确定模块；14-第二确定模块。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。纺织工业长期以来一直是国家国民经济重要的支柱产业之一，但由于世界金融危机的影响，纺织工业自身也面临着危机，需要不断以先进科学技术来促进纺织工业发展。目前，纺织产业自动化程度较低，在机械工作过程中，可能还需要人工辅助干预，耗费大量人力，工作效率偏低。基于计算机视觉的技术正在逐渐应用在纺织行业，目前主要的视觉检测任务是织物瑕疵自动检测、纱线的卷装以及去除纱线毛羽等。并且在纺织机上还存在很多人眼观察环节，造成工业效率的降低和大量的人工投入。传统的手工纺织业中，每针每线可能都需要人手动去穿经，效率十分低下。随着科技的发展，现代纺织工业中利用机器代替人工穿经，为了避免穿插错误，必须有一套实时监测反馈系统来帮助机器纠正错误，或者达到发现错误报警之后人工干预的作用。当前我国现有的自动化纺织机主要依赖一些传统的传感器进行检测，在自动穿经过程中，一般采用的是压力型传感器，压力传感器虽然精度可以满足生产要本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种纱线识别方法，其特征在于，应用于视觉检测模块，包括：获取图像采集设备采集的待测纱线的图像帧；在所述图像帧中提取所述待测纱线的图像特征；根据所述图像特征确定所述待测纱线的图像属性；若所述图像属性满足任一预设属性条件，将与所述预设属性条件对应的预设纱线数量确定为识别到的纱线数量。

【技术特征摘要】
1.一种纱线识别方法，其特征在于，应用于视觉检测模块，包括：获取图像采集设备采集的待测纱线的图像帧；在所述图像帧中提取所述待测纱线的图像特征；根据所述图像特征确定所述待测纱线的图像属性；若所述图像属性满足任一预设属性条件，将与所述预设属性条件对应的预设纱线数量确定为识别到的纱线数量。2.根据权利要求1所述的纱线识别方法，其特征在于，所述图像属性包括：区域面积、区域周长、线性特征、孔洞欧拉数和行扫描脉冲数等属性。3.根据权利要求2所述的纱线识别方法，其特征在于，所述预设属性条件包括：属性参数范围，在获取用于采集待测纱线的图像的图像采集设备采集的图像帧之前，包括：获取所述图像采集设备采集的一根或多根纱线的样本图像序列；对所述样本图像序列的多帧样本图像进行形态学处理，得到满足特征提取条件的多帧样本图像帧；根据在每帧样本图像帧中提取的图像特征确定图像属性的多个属性参数；针对所述图像属性中的每个属性，将从多帧样本图像帧中提取的与自身对应的多个属性参数按照预设取值规则进行取值，得到自身的属性阈值；根据按照取值规则取值的多个属性阈值确定一根或多根纱线的预设属性阈值；根据预设属性阈值和预设偏差范围确定属性参数范围。4.根据权利要求3所述的纱线识别方法，其特征在于，所述方法还包括：判断所述图像属性是否满足任一预设属性条件；所述判断所述图像属性是否满足任一预设属性条件，包括：判断所述图像属性中的任一属性是否均位于单根纱线对应的属性参数范围内；如果所述图像属性中的任一属性均位于单根纱线对应的属性参数范围内，确定识别到的纱线数量为单根；如果所述图像属性中的任一属性均不位于单根纱线对应的属性参数范围内，判断所述图像属性中的任一属性是否位于多根纱线...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁辉，尚媛园，邵珠宏，付小雁，刘铁，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：北京,11