基于机器视觉的织物整纬方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的织物整纬方法，图像采集设备采集织物全幅图像，全部间隔截取或部分间隔截取织物全幅图像获得

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的织物整纬方法


[0001]本专利技术涉及一种织物整纬方法，特别是涉及一种基于机器视觉的织物整纬方法，属于纺织印染工艺

。

技术介绍

[0002]在织物织造以及后整理的水洗
、
漂染等工艺过程中，由于张力不匀
、
设备精度误差
、
各种机械运动以及人为操作的影响，经常会出现纬斜
、
弓纬等纬纱变形，影响织物后序加工工艺，从而影响成品面料质量，降低纺织品使用价值，因此，需要使用整纬机对纬纱变形进行矫正
。
[0003]现有的基于图像处理技术的整纬机，通常采用数个面阵相机，如采用5～
10
个面阵相机沿织物幅向间隔布置，数个面阵相机同步拍摄，获得织物幅向各段织物图像，使用图像拼接融合技术并计算处理，最终获得织物全幅纬纱的纬斜角度，由整纬机矫正机构对织物纬纱变形进行矫正
。
[0004]例如，中国技术专利
ZL201920010684.1
公开了一种用于摄像整纬机的图像检测装置，该图像检测装置将多组面阵相机和光源沿织物的宽度即织物幅向均匀分布，通过多组面阵相机同步拍摄织物图像，对织物变形进行检测及矫正
。
可见，该技术就是一个多相机纬纱检测系统，多相机先同步采集织物幅向各段织物图像，而后系统再对各段图像拼接融合
、
运算处理，最终得到织物全幅图像纬纱的纬斜角度，由整纬机矫正机构对织物纬纱变形进行矫正
。
现有整纬机使用的整纬方法在实际应用中存在以下弊端：多相机纬纱检测系统并没有一个通用的系统，故在构建多相机纬纱检测平台过程中，需要根据实际工况中的不同的织物组织结构
、
织物的幅宽及纬纱矫正检测矫正要求，综合平衡相机与光源的数量
、
相机角度
、
视场深度
、
相机视野间的重叠
、
场景拼接等因素，不仅如此，由于多相机系统对相机的位置以及角度要求较高，因此还需要配合高精度的的机械支撑及调整装置，因此，多相机视觉整纬系统硬件投资大
、
相机部件之间的匹配调整复杂，日后维护费用高昂，不适合染整企业推广使用
。
[0005]多相机纬纱检测系统从
n
个相机采集
n
个织物图像，到图像的预处理
、
拼接融合，到织物全幅向图像的特征向量的提取
、
对织物纹理进行分类识别，再到织物纹理的跟踪与纹理运算处理，得到纬斜角度；上述实时图像处理过程中，底层的信号数据量巨大，涉及巨量图像处理
、
复杂的算法和计算，处理速度较慢，实时运行速度难以满足整纬机工艺车速的要求，且纬斜角度计算结果偏差大，导致整纬精度低，无法有效地改善纬纱变形，影响织物品质，降低织物的使用价值
。
[0006]多相机纬纱检测系统需要复杂的硬件驱动程序和图像处理，要占用巨大的内存空间，即使有一定的图像的缓存来加大缓冲的时间，也时常构成丢帧卡顿的现象，不能可靠地保证多相机纬纱检测系统高速
、
稳定
、
可靠的数据传输，容易造成纬纱变形的漏检，并且设备投资大
、
成本高，使用时耗电量大，能耗高
。

技术实现思路

[0007]本专利技术要解决的技术问题是提供一种矫正速度快速
、
稳定并能满足矫正准确率要求，并且能大幅降低生产成本和节能降耗的基于机器视觉的织物整纬方法
。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术采用这样一种基于机器视觉的织物整纬方法，包括以下步骤：
S1: 图像采集设备采集运行的织物全幅图像，所述织物全幅图像的宽度为
a
，高度为
b
，
10mm≤b≤300mm
；
S2: 全部间隔截取或部分间隔截取所述织物全幅图像获得
K
个子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
，
E
i
表示第
i
个子图像， i=1,2
，3…
，
K
，且
6≤K
＜
100
，所述子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
在织物幅宽方向的宽度分别为
A1，
A2，
…
， A
i
，
…
，
A
k
， A
i
表示第
i
个子图像的宽度，所述子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
的高度分别为
B1，
B2，
…
，
B
i
，
…
，
B
K
，
B
i
表示第
i
个子图像的高度，所述子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
相互之间的间隔距离分别为
D1，
D2，
…
，
D
j
，
…
，
D
K
‑1，
D
j
表示第
j
个相邻子图像的间隔距离，
j=1,2
，3…
，
K
－1，其中，
10mm≤A
i
≤200mm
， 10mm≤D
j
≤500mm
，且
i
＋
j
≤a
，
B
i
≤b
；
S3: 计算各子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
纬纱或针织横列的纬斜角
θ1，
θ2，
…
，
θ
i
，
…
，
θ
K
，或者纬斜率
S1，
S2，
…
，
S
i
，
…
，
S
K
，和
/
或弓纬率
R1，
R2，
…
，
R
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于机器视觉的织物整纬方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1: 图像采集设备采集运行的织物全幅图像，所述织物全幅图像的宽度为
a
，高度为
b
，
10mm≤b≤300mm
；
S2: 全部间隔截取或部分间隔截取所述织物全幅图像获得
K
个子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
，
E
i
表示第
i
个子图像， i=1,2
，3…
，
K
，且
6≤K
＜
100
，所述子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
在织物幅宽方向的宽度分别为
A1，
A2，
…
， A
i
，
…
，
A
k
， A
i
表示第
i
个子图像的宽度，所述子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
的高度分别为
B1，
B2，
…
，
B
i
，
…
，
B
K
，
B
i
表示第
i
个子图像的高度，所述子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
相互之间的间隔距离分别为
D1，
D2，
…
，
D
j
，
…
，
D
K
‑1，
D
j
表示第
j
个相邻子图像的间隔距离，
j=1,2
，3…
，
K
－1，其中，
10mm≤A
i
≤200mm
， 10mm≤D
j
≤500mm
，且
i
＋
j
≤a
，
B
i
≤b
；
S3: 计算各子图像
E1，
E2，
…
，
E
i
，
…
，
E
K
纬纱或针织横列的纬斜角
θ1，
θ2，
…
，
θ
i
，
…
，
θ
K
，或者纬斜率
S1，
S2，
…
，
S
i
，
…
，
S
K
，和
/
或弓纬率
R1，
R2，
…
，
R
i
，
…
，
R
K , 并对各子图像的纬斜角或者纬斜率和
/
或弓纬率进行数据融合，将融合结果作为织物全幅纬斜角或者纬斜率和
/
或弓纬率；
S4: 根据各子图像的纬斜角或者纬斜率和
/
或弓纬率，通过整纬机矫正装置对织物纬纱变形进行矫正，所述整纬机矫正装置包括至少三个沿织物幅向布置具有独立驱动转动件的矫正机构，所述转动件包括套筒或者外转子电机的外转子或者矫正带，所述套筒由驱动机构驱动转动，所述矫正带安装在主动轮与被动轮之间，所述主动轮与电机相连，所述驱动机构
、
外转子电机
、
电机受控于中央处理器；或者根据织物全幅纬斜角或者纬斜率和
/
或弓纬率，通过整纬机矫正装置对织物纬纱变形进行矫正，所述整纬机矫正装置包括矫正直辊和
/
或矫正弯辊，所述矫正直辊和
/
或矫正弯辊的运动受控于中央处理器；所述图像采集设备采用至少一个相机，所述相机与中央处理器连接，所述中央处理器是整纬机的中央处理器或独立设置的中央处理器
。2.
根据权利要求1所述的基于机器视觉的织物整纬方法，其特征在于：在步骤
S3
中，将所述织物全幅图像中未截取部分的纬纱状态参与计算或不参与计算，当参与计算时，以其相邻的子图像纬纱数据进行融合计算，将融合结果作为织物全幅纬斜角或者纬斜率和
/
或弓纬率
。3.
根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾金华，顾丽娟，
申请(专利权)人：常州宏大智能装备产业发展研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：