基于图像处理的纱线并捻质量评估方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于图像处理的纱线并捻质量评估方法。该方法采集纱线牵引区的纱线曲线图像，判断纱线的牵引异常类型，以结合距离方差得到纱线曲线的牵引异常评价指标；根据纱线并捻区中的关键点获取并捻纱线图像，由并捻纱线图像中的中心线区域上的像素点的灰度值获取并捻纱线的整体松紧度评价指标；结合牵引异常评价指标和整体松紧度评价指标得到纱线并捻质量评估指标，根据纱线并捻质量评估指标实时调控纺纱机的摇架压力。能够避免质量评估的误差，得到更加准确的评估结果，进而能由评估结果对纺织机的摇架压力进行实时调节，使得后续纱线并捻过程再次出现异常。次出现异常。次出现异常。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的纱线并捻质量评估方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于图像处理的纱线并捻质量评估方法。

技术介绍

[0002]纱线并捻操作：在细纱机上导入两根保持一定间距的粗纱，经过牵引，在并捻纺(又叫赛络纺)并捻，最终输出类似合股的纱线，卷绕在筒管上。随着生产的需求，纱线并捻质量越来越被重视起来，而对纱线并捻质量的检测评估方法主要依靠人工观察和抽检，检测效率较低，且发现问题较慢。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于图像处理的纱线并捻质量评估方法，所采用的技术方案具体如下：
[0004]本专利技术实施例提供了一种基于图像处理的纱线并捻质量评估方法，该方法包括以下具体步骤：
[0005]采集纱线牵引区的纱线曲线图像，计算所述纱线曲线图像中的纱线曲线与标准纱线直线之间对应像素点的欧式距离，由所述欧式距离得到所述纱线曲线的距离方差；以所述纱线曲线上每个像素点对应的所述欧式距离建立距离变化的二维曲线，由所述二维曲线中每个点的斜率变化获取所述纱线曲线的牵引异常类型；结合所述牵引异常类型和所述距离方差得到所述纱线曲线的牵引异常评价指标；
[0006]根据纱线并捻区中的关键点获取并捻纱线图像，所述关键点是指两个纱线重合点位置，对所述并捻纱线图像中的中心线区域上的像素点的灰度值进行高斯分布拟合得到多个高斯分布函数，所述中心线区域是指所述并捻纱线图像的竖直中心线，根据所述高斯分布函数的方差对多个所述高斯分布函数进行聚类以得到多个高斯分布区域；由所述高斯分布区域中每个所述高斯分布函数的权重获取异常高斯分布区域，利用所述异常高斯分布区域对应的并捻纱线长度计算所述并捻纱线的整体松紧度评价指标；
[0007]结合所述牵引异常评价指标和所述整体松紧度评价指标得到纱线并捻质量评估指标，根据所述纱线并捻质量评估指标实时调控纺纱机的摇架压力。
[0008]优选的，所述距离方差的校正方法，包括：
[0009]通过获取所述纱线曲线图像的线扫频率对所述距离方差进行校正。
[0010]优选的，所述通过获取所述纱线曲线图像的线扫频率对所述距离方差进行校正的方法，包括：
[0011]获取基准线扫频率的第一纱线曲线，以设定的频率变化量获取变化线扫频率下所对应的第二纱线曲线，计算所述第二纱线曲线与所述第一纱线曲线之间对应像素点之间的第一距离，同时计算所述变化线扫频率与所述基准线扫频率之间的频率差值，由所述频率差值和所述频率变化量得到频率变化系数，构建所述频率变化系数与所述第一距离之间的
模型；
[0012]基于所述线扫频率和所述基准线扫频率，由所述模型得到所述纱线曲线对应的修正距离，利用所述修正距离对所述距离方差进行校正。
[0013]优选的，所述根据纱线并捻区中的关键点获取并捻纱线图像的方法，包括：
[0014]以所述关键点为顶点，将所述顶点所在的图像水平线作为分割线，由所述分割线下方的像素点的灰度值获取并捻纱线的矩形连通域，将所述矩形连通域作为所述并捻纱线图像。
[0015]优选的，所述根据所述高斯分布函数的方差对多个所述高斯分布函数进行聚类以得到多个高斯分布区域的方法，包括：
[0016]通过相邻所述高斯分布函数之间的方差差值作为聚类条件，当所述方差差值小于差值阈值时，将这两个所述高斯分布函数聚为一个所述高斯分布区域；否则，将这两个所述高斯分布函数各为一个所述高斯分布区域。
[0017]优选的，所述由所述高斯分布区域中每个所述高斯分布函数的权重获取异常高斯分布区域的方法，包括：
[0018]获取每个所述高斯分布区域中所有所述高斯分布函数的权重均值，当所述权重均值小于均值阈值时，确认所述高斯分布区域为所述异常高斯分布区域。
[0019]优选的，所述纱线并捻质量评估指标与所述牵引异常评价指标呈正相关、所述纱线并捻质量评估指标与所述整体松紧度评价指标呈正相关。
[0020]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：由纱线曲线的像素点位置获取纱线曲线在纱线牵引区的异常牵引程度，根据纱线并捻区域中并捻纱线的像素点的灰度分布获取并捻纱线的整体松紧程度，结合异常牵引程度和整体松紧程度对并捻纱线的质量进行评估，以避免质量评估的误差，得到更加准确的评估结果，进而能由评估结果对纺织机的摇架压力进行实时调节，使得后续纱线并捻过程再次出现异常。
附图说明
[0021]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。
[0022]图1为本专利技术一个实施例提供的一种基于图像处理的纱线并捻质量评估方法的步骤流程图；
[0023]图2为本专利技术实施例所提供的关于纱线并捻过程的示意图。
具体实施方式
[0024]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基于图像处理的纱线并捻质量评估方法，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。
[0025]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
的技术人员通常理解的含义相同。
[0026]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于图像处理的纱线并捻质量评估方法的具体方案。
[0027]本专利技术所针对的具体场景为：通过在纺纱机内部安装线扫镜头和并捻区上方设置普通相机，分别对纱线牵引区和纱线并捻区进行图像采集，且光照稳定，相机参数固定。
[0028]需要说明的是，纱线牵引和并捻过程中不考虑特殊情况。
[0029]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于图像处理的纱线并捻质量评估方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
[0030]步骤S001，采集纱线牵引区的纱线曲线图像，计算纱线曲线图像中的纱线曲线与标准纱线直线之间对应像素点的欧式距离，由欧式距离得到纱线曲线的距离方差；以纱线曲线上每个像素点对应的欧式距离建立距离变化的二维曲线，由二维曲线中每个点的斜率变化获取纱线曲线的牵引异常类型；结合牵引异常类型和距离方差得到纱线曲线的牵引异常评价指标。
[0031]具体的，如图2所示，正常的纱线牵引过程为上下保持一条直线轨迹，从上至下不断传输到下方的纱线并捻区B，此处默认牵引张力正常，不存在纱线松动造成的纱线弯曲；正常情况下，纱线进入纱线牵引区A的位置和引出纱线牵引区的位置，在垂直方向上应该保持一条垂直于水平方向的直线。
[0032]通过线扫描相机对纱线牵引区进行图像采集，在相机的线扫频率固定的情况下，当纱线出现偏移或者抖动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的纱线并捻质量评估方法，其特征在于，该方法包括：采集纱线牵引区的纱线曲线图像，计算所述纱线曲线图像中的纱线曲线与标准纱线直线之间对应像素点的欧式距离，由所述欧式距离得到所述纱线曲线的距离方差；以所述纱线曲线上每个像素点对应的所述欧式距离建立距离变化的二维曲线，由所述二维曲线中每个点的斜率变化获取所述纱线曲线的牵引异常类型；结合所述牵引异常类型和所述距离方差得到所述纱线曲线的牵引异常评价指标；根据纱线并捻区中的关键点获取并捻纱线图像，所述关键点是指两个纱线重合点位置，对所述并捻纱线图像中的中心线区域上的像素点的灰度值进行高斯分布拟合得到多个高斯分布函数，所述中心线区域是指所述并捻纱线图像的竖直中心线，根据所述高斯分布函数的方差对多个所述高斯分布函数进行聚类以得到多个高斯分布区域；由所述高斯分布区域中每个所述高斯分布函数的权重获取异常高斯分布区域，利用所述异常高斯分布区域对应的并捻纱线长度计算所述并捻纱线的整体松紧度评价指标；结合所述牵引异常评价指标和所述整体松紧度评价指标得到纱线并捻质量评估指标，根据所述纱线并捻质量评估指标实时调控纺纱机的摇架压力。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述距离方差的校正方法，包括：通过获取所述纱线曲线图像的线扫频率对所述距离方差进行校正。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过获取所述纱线曲线图像的线扫频率对所述距离方差进行校正的方法，包括：获取基准线扫频率的第一纱线曲线，以设定的频率变化量获取变化线扫频率下所对应的第二纱线曲线，计算所述第二纱线曲...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾翔龙，赵国梁，
申请(专利权)人：海门市元绒纺织科技有限公司，
类型：发明
国别省市：