一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法。该方法是一种应用电子设备进行识别的方法，利用生产领域人工智能系统完成高速锭子的振动幅值获取。该方法首先通过相机识别图像，得到采集锭子区域检测得到锭子的边缘，对电子区域和锭子的边缘进行数据处理，得到拖影区域，进一步的对拖影区域进行数据处理得到锭子的振动幅值本发明专利技术实施例通过对图像拖影的获取与调节，同时调节相机的曝光时间，实现高速锭子的幅值获取，实现了在锭子进行高速旋转时提高锭子幅值检测的准确性。值检测的准确性。值检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法。

技术介绍

[0002]对于旋转体，如存在着静、动不平衡都会产生周期的或随机的不平衡力导致振动并辐射噪声，且除此之外还有其他因素也会使得高速旋转的锭子产生振动，故而在生产锭子时，锭子在高速旋转时的稳定性也就是高速旋转带来的振动幅值是一项描述锭子质量的重要指标。
[0003]目前，常见的对锭子进行检测的方法为利用相机采集锭子旋转时的图像，对图像中的拖影进行简单的分析，由于锭子的旋转速率较快，由该方法得到的锭子的振动幅值会受到拖影叠加的影响，进而导致振动幅值的检测不准确。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法，所采用的技术方案具体如下：
[0005]采集锭子图像，对所述锭子图像进行预处理得到锭子区域；
[0006]基于锭子区域，使用边缘检测算法得到锭子的边缘；根据锭子的边缘进行划分，根据划分得到边缘两侧像素块，通过计算两侧像素块的相似度判断是否扩大像素块的大小，得到像素块大小；将得到的像素块大小、像素块对应灰度值矩阵与根据拖影特征和运动方向联合分析，得到权值矩阵；根据得到的像素块的大小，使用匹配模板对图像边缘右侧图像进行匹配；基于所述权值矩阵以及匹配模板，滑动窗口对后续像素块进行匹配，判断后续像素块是否为拖影部分，得到拖影区域；
[0007]根据所述拖影区域中各像素块的权重差异的趋势对相机的曝光时间进行调整，直至权重差异大于等于预设差异阈值，更新拖影区域；
[0008]根据拖影区域的长度，得到锭子的振动幅值。
[0009]优选的，所述两侧像素块的相似度的计算方法为：
[0010]所述两侧像素块的相似度的计算公式为：
[0011][0012]其中，Q为所述两侧像素块的相似度；N为像素块的长宽，g
(i,j)
为任意像素块内对应长为i，宽为j处的灰度值；h
(i,j)
为另一像素块内对应长为i，宽为j处的灰度值。
[0013]优选的，所述基于所述权值矩阵以及所述匹配模板，滑动窗口对后续像素块进行匹配，判断后续像素块是否为拖影部分，包括：
[0014]根据所得权值矩阵以及匹配模板，以像素块大小为滑动窗口的大小，步长为像素块宽,对后续像素块进行匹配,判断后续像素块是否为拖影部分。
[0015]优选的，所述基于所述权值矩阵以及所述匹配模板，滑动窗口对后续像素块进行匹配，判断后续像素块是否为拖影部分，还包括：
[0016]根据滑动窗口位置获取静止时滑动窗口所处位置像素块的灰度值，得到第一图像；通过使用权值，将两幅第一图像进行拟合，得到第二图像，通过计算第二图像与此时窗口部分灰度值的相似性，判断该窗口是否为拖影部分；
[0017]其中，将两幅第一图像进行拟合的方法为：
[0018][0019]其中，P
(i,j)
为任意第一图像中像素点(i,j)处的灰度值，O
(i,j)
为另一第二图像中像素点(i,j)处的灰度值，W
i
为图像像素块的第i列的权值；T为拟合后的图像。
[0020]优选的，所述判断后续像素块是否为拖影部分，得到拖影区域，包括：
[0021]从图像主体边缘处开始进行模板匹配时，计算每次匹配时得到的权值矩阵，当权值矩阵中任意匹配权值小于预设权重阈值时，停止匹配，得到的所有像素块区域均为拖影区域。
[0022]优选的，所述权重差异的计算方法为：
[0023]根据得到的拖影区域，获取每次匹配的权值，计算每次匹配时的平均权值；
[0024][0025]其中，ω为第i个像素块的平均权值，N为像素块的长宽；W
i
为像素块内第i列的权值；
[0026]所述权值差异的计算公式为：
[0027][0028]其中，b为所述权值差异，ω
i
为第i个像素块的平均权值；ω
i+1
为第i+1个像素块的平均权值，m为拖影区域内像素块的数量。
[0029]优选的，所述根据拖影区域的长度，得到锭子的振动幅值，包括：
[0030]所述拖影区域内的像素块数量和像素块的宽之积为拖影区域的长度；计算锭子的边缘到锭子中线的距离；所述拖影区域的长度和所述距离的和为锭子的振动幅值。
[0031]优选的，所述采集锭子图像，对所述锭子图像进行预处理得到锭子区域，包括：
[0032]通过语义分割将锭子图像中的包含锭子的锭子区域分割出来，得到锭子区域。
[0033]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
[0034]本专利技术实施例利用数据处理技术，该方法是一种应用电子设备进行识别的方法，利用生产领域人工智能系统完成高速锭子的振动幅值获取。具体的该方法首先采集锭子图像，对锭子图像进行预处理得到锭子区域；基于锭子区域，使用边缘检测算法得到锭子的边缘；根据锭子的边缘进行划分，根据划分得到边缘两侧像素块，通过计算两侧像素块的相似度，进而确定是否扩大像素块的大小；将得到的像素块大小、像素块对应灰度值矩阵与根据拖影特征和运动方向联合分析，得到权值矩阵；根据得到的像素块的大小，使用匹配模板对
图像边缘右侧图像进行匹配；基于权值矩阵以及匹配模板，滑动窗口对后续像素块进行匹配，判断后续像素块是否为拖影部分，得到拖影区域；根据拖影区域中各像素块的权重差异的趋势对相机的曝光时间进行调整，直至权重差异大于等于预设差异阈值，更新拖影区域；根据拖影区域的长度，得到锭子的振动幅值。本专利技术实施例通过对图像拖影的获取与调节，同时调节相机的曝光时间，使得相机采集到的锭子图像的拖影尽可能的无叠加，来消除拖影叠加对振动幅值检测的影响，最终实现高速锭子的幅值获取，实现了在锭子进行高速旋转时提高锭子幅值检测的准确性。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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它附图。
[0036]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法的方法流程图。
具体实施方式
[0037]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0038]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集锭子图像，对所述锭子图像进行预处理得到锭子区域；基于锭子区域，使用边缘检测算法得到锭子的边缘；根据锭子的边缘进行划分，根据划分得到边缘两侧像素块，通过计算两侧像素块的相似度判断是否扩大像素块的大小，得到像素块大小；将得到的像素块大小、像素块对应灰度值矩阵与根据拖影特征和运动方向联合分析，得到权值矩阵；根据得到的像素块的大小，使用匹配模板对图像边缘右侧图像进行匹配；基于所述权值矩阵以及匹配模板，滑动窗口对后续像素块进行匹配，判断后续像素块是否为拖影部分，得到拖影区域；根据所述拖影区域中各像素块的权重差异的趋势对相机的曝光时间进行调整，直至权重差异大于等于预设差异阈值，更新拖影区域；根据拖影区域的长度，得到锭子的振动幅值。2.根据权利要求1所述的一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法，其特征在于，所述两侧像素块的相似度的计算方法为：所述两侧像素块的相似度的计算公式为：其中，Q为所述两侧像素块的相似度；N为像素块的长宽，g
(i,j)
为任意像素块内对应长为i，宽为j处的灰度值；h
(i,j)
为另一像素块内对应长为i，宽为j处的灰度值。3.根据权利要求1所述的一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法，其特征在于，所述基于所述权值矩阵以及所述匹配模板，滑动窗口对后续像素块进行匹配，判断后续像素块是否为拖影部分，包括：根据所得权值矩阵以及匹配模板，以像素块大小为滑动窗口的大小，步长为像素块宽,对后续像素块进行匹配,判断后续像素块是否为拖影部分。4.根据权利要求1所述的一种纺织高速锭子旋转时振动幅值检测方法，其特征在于，所述基于所述权值矩阵以及所述匹配模板，滑动窗口对后续像素块进行匹配，判断后续像素块是否为拖影部分，还包括：根据滑动窗口位置获取静止时滑动窗口所处位置像素块的灰度值，得到第一图像；通过使用权值，将两幅...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丽坤，黄信周，
申请(专利权)人：海门市苏洋机械制造有限公司，
类型：发明
国别省市：