一种碳纤维断丝缺陷检测方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及纺织技术领域，尤其涉及一种碳纤维断丝缺陷检测方法、设备及存储介质，包括以下步骤：设置检测区域，并采集图像数据；对图像数据进行灰度处理得到灰度图像数据；对灰度图像数据进行阈值分割，并提取出多个目标区域；求取目标区域的最小外接矩形；提取最小外接矩形的特征参数；将特征参数与预设的条件阈值进行比较，判断是否为断丝缺陷。通过绝对阈值分割，提取碳纤维的部分，将目标检测区域的背景设置为白色，便于碳纤维部分的识别提取；若在图像数据中存在断丝情况，碳纤维的这块区域长度会短一部分，因此通过识别出的每个碳纤维区域后，进而求取他们的最小外接矩形的长，然后再通过最小外接矩形的长实现对断丝情况的判定。的判定。的判定。

【技术实现步骤摘要】
一种碳纤维断丝缺陷检测方法、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及纺织
，尤其涉及一种碳纤维断丝缺陷检测方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在碳纤维的生产过程层中，丝束在经过碳化、水洗、烘干后进行上浆处理，然后再烘干，最后用卷绕机进行收卷；在产线末端设置有收卷设备对若干碳纤丝束进行收卷，且收卷过程中需要使碳纤丝束保持一定张力值往复收卷于卷筒上，由于碳纤维产线速度较快，会产生断丝的情况，影响碳纤维的质量。
[0003]因此在碳纤维的生产过程中，需要在纤维丝束收卷前检测出碳纤维的断丝缺陷，由于产线中同时对若干丝束高速收卷，通过人工无法进行断丝缺陷的百分百检测，因此提出一种碳纤维断丝缺陷检测方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种碳纤维断丝缺陷检测方法、设备及存储介质，可有效解决
技术介绍
中的问题。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种碳纤维断丝缺陷检测方法、设备及存储介质，包括以下步骤：设置检测区域，并采集图像数据；对图像数据进行灰度处理得到灰度图像数据；对灰度图像数据进行阈值分割，并提取出多个目标区域；求取目标区域的最小外接矩形；提取最小外接矩形的特征参数；将特征参数与预设的条件阈值进行比较，判断是否为断丝缺陷。
[0006]进一步的，在检测区域的设置过程中，通过工业相机采集目标区域的视频，并将目标区域的背景设置为白色；间隔地从采集视频中提取至少一帧图片，将图像放入直角坐标系中，得到所述图像数据。
[0007]进一步的，将从视频中提取出的图片放入坐标系的第一象限中，得到所述图像数据，其中x轴沿碳纤丝束的输送方向设置。
[0008]进一步的，在目标区域的提取过程中，首先通过绝对阈值分割所述灰度图像，集合分割结果得到整体区域，再对所述集合区域进行分割连通域得到独立的多个所述目标区域；所述阈值设置为150，并根据如下公式分割所述灰度图像：；其中，f(x,y)表示灰度图像数据中各像素点的灰度值，G(x,y)表示集合分割结果
后的整体区域。
[0009]进一步的，所述特征参数包括最小外接矩形的长度值，具体通过如下条件判定断丝缺陷：；若满足上述条件，则判定存在断丝缺陷，否则则没有断丝缺陷；其中，di表示任一所述最小外接矩形的长度值；D表示条件阈值，所述条件阈值根据同一所述图像数据中所有目标区域所应的最小外接矩形的特征参数设定；A表示断丝情况下的最小判定值。
[0010]进一步的，通过求取同一所述图像数据中所有最小外接矩形的长度值，并计算所有长度值的平均值，将其设置为该图像数据的条件阈值。
[0011]进一步的，在所述目标区域的最小外接矩形长度值的获取过程中，先获取最小外接矩形长边的两个角点坐标，再通过计算两个坐标点之间的欧氏距离得到所述最小外接矩形的长度值。
[0012]进一步的，选取目标区域中位于第一行最左边的像素点坐标为第一角点坐标（x1,y1），并根据如下条件筛选第二角点坐标（x2,y2）：；其中，Gi表示任一目标区域中像素点的灰度值。
[0013]一种计算机设备，包括工业相机、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述碳纤维断丝缺陷检测方法。
[0014]一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现上述碳纤维断丝缺陷检测方法。
[0015]本专利技术的有益效果为：在本专利技术中，通过绝对阈值分割，提取碳纤维的部分，将目标检测区域的背景设置为白色，便于碳纤维部分的识别提取；若在图像数据中存在断丝情况，碳纤维的这块区域长度会短一部分，所以在图像处理上可以表现为该区域的最小外接矩形的长度会比其他区域的外接矩形长度要短，因此通过识别出的每个碳纤维区域后，进而求取他们的最小外接矩形的长，然后再通过最小外接矩形的长实现对断丝情况的判定。
附图说明
[0016]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，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，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他的附图。
[0017]图1为本专利技术实施例中碳纤维断丝缺陷检测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中断丝情况示意图。
具体实施方式
[0018]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0019]需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
[0020]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。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0021]如图1至图2所示的一种碳纤维断丝缺陷检测方法，包括以下步骤：设置检测区域，并采集图像数据；对图像数据进行灰度处理得到灰度图像数据；对灰度图像数据进行阈值分割，并提取出多个目标区域；求取目标区域的最小外接矩形；提取最小外接矩形的特征参数；将特征参数与预设的条件阈值进行比较，判断是否为断丝缺陷。
[0022]在检测区域的设置过程中，通过工业相机采集目标区域的视频，并将目标区域的背景设置为白色；间隔地从采集视频中提取至少一帧图片，将图像放入直角坐标系中，得到所述图像数据。
[0023]其中，将从视频中提取出的图片放入坐标系的第一象限中，得到所述图像数据，其中x轴沿碳纤丝束的输送方向设置。
[0024]在具体实施过程中，将采集到的图像数据设为f(x,y)，首先通过绝对阈值分割，提取碳纤维的部分，将目标检测区域的背景设置为白色，便于碳纤维部分的识别提取；若在图像数据中存在断丝情况，碳纤维的这块区域长度会短一部分，所以在图像处理上可以表现为该区域的最小外接矩形的长度会比其他区域的外接矩形长度要短，因此通过识别出的每个碳纤维区域后，进而求取他们的最小外接矩形的长，然后再通过最小外接矩形的长实现对断丝情况的判定。
[0025]其中，在目标区域的提取过程中，首先通过绝对阈值分割所述灰度图像，集合分割结果得到整体区域，再对所述集合区域进行分割连通域得到独立的多个所述目标区域；所述阈值设置为150，并根据如下公式分割所述灰度图像：；其中，f(x,y)表示灰度图像数据中各像素点的灰度值，G(x,y)表示集合分割结果后的整体区域。
[0026]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种碳纤维断丝缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：设置检测区域，并采集图像数据；对图像数据进行灰度处理得到灰度图像数据；对灰度图像数据进行阈值分割，并提取出多个目标区域；求取目标区域的最小外接矩形；提取最小外接矩形的特征参数；将特征参数与预设的条件阈值进行比较，判断是否为断丝缺陷。2.根据权利要求1所述的碳纤维断丝缺陷检测方法，其特征在于，在检测区域的设置过程中，通过工业相机采集目标区域的视频，并将目标区域的背景设置为白色；间隔地从采集视频中提取至少一帧图片，将图像放入直角坐标系中，得到所述图像数据。3.根据权利要求2所述的碳纤维断丝缺陷检测方法，其特征在于，将从视频中提取出的图片放入坐标系的第一象限中，得到所述图像数据，其中x轴沿碳纤丝束的输送方向设置。4.根据权利要求1所述的碳纤维断丝缺陷检测方法，其特征在于，在目标区域的提取过程中，首先通过绝对阈值分割所述灰度图像，集合分割结果得到整体区域，再对所述集合区域进行分割连通域得到独立的多个所述目标区域；所述阈值设置为150，并根据如下公式分割所述灰度图像：；其中，f(x,y)表示灰度图像数据中各像素点的灰度值，G(x,y)表示集合分割结果后的整体区域。5.根据权利要求1所述的碳纤维断丝缺陷检测方法，其特征在于，所述特征参数包括最小外接矩形的长度值，具体通过如下条件判定断丝缺陷：；若满足上述条件，则判定存在断丝缺陷，否则则没有...

【专利技术属性】
技术研发人员：谈源，史伟林，罗金，毛坤鹏，
申请(专利权)人：新创碳谷集团有限公司，
类型：发明
国别省市：