CN108664588B - 布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，通过布匹型号区分过程来进行净色布与花型布的判断，以便于对应提取当前布匹的特征数据，然后与数据库进行对比以得出布匹型号，其便于整纬控制信号产生过程根据当前布匹型号而取得数据库中当前布匹型号所对应的纬斜要求数据，其具有突出的实质性特点和显著的进步，可省去通过人工设置在线布匹型号和/或纬斜要求数据的工作量，适用于不同型号布匹缝接在一起连续输送的情形；而在纬斜检测过程中通过判断布匹的宽度边界以屏蔽布匹以外区域的图像，其具有突出的实质性特点和显著的进步，有利于更好更准确的检测布匹纬斜数据，本案控制方法便于在线布匹的纬斜检测与整纬控制信号产生，有利于提高生产效率，降低人工成本。
Description
技术领域
本发明涉及纺织印染行业，具体是布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法。
背景技术
布匹类型多种多样，可分为针织布、梭织布、蕾丝布等。梭织布和针织布可以编织出格子，称为格子布，也可在上面印花，成为印花布。无论格子布、蕾丝布、印花布，在视觉上都可以看到花型图案，统称为花型布。如果上面没有图案或者布匹为单一颜色，称为净色布。
除人工检测布匹纬斜、偶尔人工整纬外，目前机器进行这项工作的就是“整纬器”。目前的整纬器存在下面几个弊端：
1、在布匹幅宽范围内，仅检测几个局部区域的纬斜，然后用这几个局部的纬斜代替整个幅宽内的纬斜，存在误差大的问题；
2、整纬器多使用光电方式，存在可检测纬斜范围窄的问题；
3、整纬过程自动化程度不够高，每次线上布匹种类改变时，都需要人工重新设定纬斜工艺要求数据。人工输入数据存在不及时和输入错误的问题，这直接影响布匹品质。
因此，如何克服上述存在的缺陷，使整个检测与控制过程自动化成为本领域技术人员亟待解决的重要课题。
发明内容
本发明克服了上述技术的不足，提供了布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法。
为实现上述目的，本发明采用了下列技术方案：
布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，包括有布匹图像摄像过程1、布匹型号区分过程21、纬斜检测过程22、以及整纬控制信号产生过程3，其中，
所述布匹图像摄像过程1具体如下：控制模块通过摄像模块对在线布匹进行实时摄像，并进行数据存储；
所述布匹型号区分过程21具体如下：控制模块根据布匹图像判断当前布匹种类，若判断当前布匹种类为净色布时，根据布匹图像提取当前净色布的特征数据，然后与数据库存中若干净色布的特征数据进行相似度对比，得到当前净色布型号，若判断当前布匹种类为花型布时，根据布匹图像提取当前花型布的特征数据，然后与数据库中若干花型布的特征数据进行相似度对比，得到当前花型布型号；
所述纬斜检测过程22具体如下：控制模块根据布匹图像判断布匹的宽度边界，以屏蔽布匹以外区域的图像，然后根据布匹宽度边界内的图像数据进行纬斜的检测，得到当前布匹实际纬斜数据；
整纬控制信号产生过程3具体如下：控制模块根据在布匹型号区分过程21中得到的当前布匹型号而取得数据库中当前布匹型号所对应的纬斜要求数据，然后与在所述纬斜检测过程22中得到的当前布匹实际纬斜数据进行对比，取得误差，计算出整纬控制信号以便于整纬控制。
如上所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，在布匹图像摄像过程1中还包括有如下步骤：控制模块根据布匹图像判断布匹与布匹之间的缝头，当检测到新缝头到来时，提高执行布匹型号区分过程21的频率，否则一段时间后，减小执行布匹型号区分过程21的频率。
如上所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，判断布匹与布匹之间缝头的过程具体如下：对布匹图像进行灰度处理，选取灰度超过预设值的阴影图案，判断该阴影图案是否沿布匹宽度方向延伸并且该延伸超过预设宽度，若是，则判断为缝头，否则不判断为缝头。
如上所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，在布匹型号区分过程21中，所述净色布的特征数据为净色布的CPI数据和颜色数据，所述花型布的特征数据为花型布的花型和/或色块间距数据。
如上所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，在布匹型号区分过程21中，判断当前布匹是净色布还是花型布的具体过程如下：在布匹图像中间宽度区域截取一段长条形图像，该长条形图像的长边与布匹运动方向平行，设该长条形图像的灰度图像矩阵为A，然后按行求灰度平均值B，有
其中A[i，j]为长条形图像上点[i，j]的灰度，然后求该列灰度和的梯度C，有C[i]＝B[i+t]-B[i]，其中t为自然数，5≤t≤13，当任一C[i]的值超过一定阈值时，即判断为花型布，否则判断为净色布。
如上所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，在纬斜检测过程22中，判断布匹的宽度边界具体如下：对布匹图像进行各列的灰度求和，然后检测各列的求和灰度在宽度方向的跳变情况来判断图像上布匹与外部背景的交界位置，最终确认布匹宽度左边界和布匹宽度右边界。
如上所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，在执行纬斜检测过程22时，得到一次又一次的布匹实际纬斜数据，检测前后次布匹实际纬斜数据的相似度，当相似度较高时采信这两次检测到的布匹实际纬斜数据，当相似度较低时忽略这两次检测到的布匹实际纬斜数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本案通过布匹型号区分过程来进行净色布与花型布的判断，以便于对应提取当前布匹的特征数据，然后与数据库进行对比以得出布匹型号，其便于整纬控制信号产生过程根据当前布匹型号而取得数据库中当前布匹型号所对应的纬斜要求数据，其具有突出的实质性特点和显著的进步，可省去通过人工设置在线布匹型号和/或纬斜要求数据的工作量，适用于不同型号布匹缝接在一起连续输送的情形；而在纬斜检测过程中通过判断布匹的宽度边界以屏蔽布匹以外区域的图像，其具有突出的实质性特点和显著的进步，有利于更好更准确的检测布匹纬斜数据，本案控制方法便于在线布匹的纬斜检测与整纬控制信号产生，有利于提高生产效率，降低人工成本。
2、控制模块根据布匹图像判断布匹与布匹之间的缝头，当检测到新缝头到来时，提高执行布匹型号区分过程的频率，否则一段时间后，减小执行布匹型号区分过程的频率。如此，一方面有利于在新缝头没有到来、布匹没变的情况下，适当减小布匹图像摄像过程的执行频率以减小运算量，另一方面有利于在检测到新缝头时，通过提高执行布匹型号区分过程的频率以检测到最新的布匹型号，以便于整纬控制信号产生过程及时的取得最新布匹型号所对应的纬斜要求数据，减小误差的发生，其具有突出的实质性特点和显著的进步。
3、在执行纬斜检测过程时，得到一次又一次的布匹实际纬斜数据，检测前后次布匹实际纬斜数据的相似度，当相似度较高时采信这两次检测到的布匹实际纬斜数据，当相似度较低时忽略这两次检测到的布匹实际纬斜数据。如此，其反应的是在检测同一布匹时，前后次布匹实际纬斜数据的相似度应该是很高的，当发现相似度较低时，应该是有错误检测结果，忽略它，使其不参与后续控制过程，有利于错误检测结果的排除，其具有突出的实质性特点和显著的进步。
附图说明
图1是本案的自动控制方法流程图。
图2是布匹与布匹之间通过缝头连接后的灰度图像，其中，图像中的粗横线位置为缝头。
图3是布匹在有背景下的灰度图像，其中，图像中左右两侧灰度突变位置为布匹的左右宽度边界。
具体实施方式
以下通过实施例对本发明特征及其它相关特征作进一步详细说明，以便于同行业技术人员的理解：
如图1至图3所示，布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，其特征在于包括有布匹图像摄像过程1、布匹型号区分过程21、纬斜检测过程22、以及整纬控制信号产生过程3，其中，
所述布匹图像摄像过程1具体如下：控制模块通过摄像模块对在线布匹进行实时摄像，并进行数据存储；
所述布匹型号区分过程21具体如下：控制模块根据布匹图像判断当前布匹种类，若判断当前布匹种类为净色布时，根据布匹图像提取当前净色布的特征数据，然后与数据库存中若干净色布的特征数据进行相似度对比，得到当前净色布型号，若判断当前布匹种类为花型布时，根据布匹图像提取当前花型布的特征数据，然后与数据库中若干花型布的特征数据进行相似度对比，得到当前花型布型号；
所述纬斜检测过程22具体如下：控制模块根据布匹图像判断布匹的宽度边界，以屏蔽布匹以外区域的图像，然后根据布匹宽度边界内的图像数据进行纬斜的检测，得到当前布匹实际纬斜数据；
整纬控制信号产生过程3具体如下：控制模块根据在布匹型号区分过程21中得到的当前布匹型号而取得数据库中当前布匹型号所对应的纬斜要求数据，然后与在所述纬斜检测过程22中得到的当前布匹实际纬斜数据进行对比，取得误差，计算出整纬控制信号以便于整纬控制。
如上所述，本案通过布匹型号区分过程21来进行净色布与花型布的判断，以便于对应提取当前布匹的特征数据，然后与数据库进行对比以得出布匹型号，其便于整纬控制信号产生过程3根据当前布匹型号而取得数据库中当前布匹型号所对应的纬斜要求数据，其具有突出的实质性特点和显著的进步，可省去通过人工设置在线布匹型号和/或纬斜要求数据的工作量，适用于不同型号布匹缝接在一起连续输送的情形；而在纬斜检测过程22中通过判断布匹的宽度边界以屏蔽布匹以外区域的图像，其具有突出的实质性特点和显著的进步，有利于更好更准确的检测布匹纬斜数据，本案控制方法便于在线布匹的纬斜检测与整纬控制信号产生，有利于提高生产效率，降低人工成本。
如图2所示，具体实施时，在布匹图像摄像过程1中还包括有如下步骤：控制模块根据布匹图像判断布匹与布匹之间的缝头，当检测到新缝头到来时，提高执行布匹型号区分过程21的频率，否则一段时间后，减小执行布匹型号区分过程21的频率。如此，一方面有利于在新缝头没有到来、布匹没变的情况下，适当减小布匹图像摄像过程1的执行频率以减小运算量，另一方面有利于在检测到新缝头时，通过提高执行布匹型号区分过程21的频率以检测到最新的布匹型号，以便于整纬控制信号产生过程3及时的取得最新布匹型号所对应的纬斜要求数据，减小误差的发生，其具有突出的实质性特点和显著的进步。
如上所述，具体实施时，判断布匹与布匹之间缝头的过程具体如下：对布匹图像进行灰度处理，选取灰度超过预设值的阴影图案，判断该阴影图案是否沿布匹宽度方向延伸并且该延伸超过预设宽度，若是，则判断为缝头，否则不判断为缝头。
如上所述，具体实施时，在布匹型号区分过程21中，所述净色布的特征数据为净色布的CPI数据和颜色数据，所述花型布的特征数据为花型布的花型和/或色块间距数据。另，申请人声明如何提取净色布的CPI数据和颜色数据、如何提取花型布的花型和/或色块间距数据不作为本案的保护重点，在布匹型号区分过程21中，也可以通过提取其它数据来确定净色布的型号、花型布的型号，本领域技术人员也可以预先在布匹上进行型号标记，然后通过检测布匹图像上的型号标记数据来确定净色布的型号、花型布的型号。
如上所述，具体实施时，在布匹型号区分过程21中，判断当前布匹是净色布还是花型布的具体过程如下：在布匹图像中间宽度区域截取一段长条形图像，该长条形图像的长边与布匹运动方向平行，设该长条形图像的灰度图像矩阵为A，然后按行求灰度平均值B，有
其中A[i，j]为长条形图像上点[i，j]的灰度，然后求该列灰度和的梯度C，有C[i]＝B[i+t]-B[i]，其中t为自然数，5≤t≤13，当任一C[i]的值超过一定阈值时，即判断为花型布，否则判断为净色布。另，在布匹型号区分过程21中，也可以通过其他方法来判断布匹是净色布还是花型布，本领域技术人员也可以预先在布匹上进行型号标记，然后通过检测布匹图像上的型号标记来确定布匹是净色布还是花型布。
如图3所示，具体实施时，在纬斜检测过程22中，判断布匹的宽度边界具体如下：对布匹图像进行各列的灰度求和，然后通过检测求和灰度在宽度方向的跳变情况来判断图像上布匹与外部背景的交界位置，最终确认布匹宽度左边界和布匹宽度右边界。
如上所述，具体实施时，在执行纬斜检测过程22时，得到一次又一次的布匹实际纬斜数据，检测前后次布匹实际纬斜数据的相似度，当相似度较高时采信这两次检测到的布匹实际纬斜数据，当相似度较低时忽略这两次检测到的布匹实际纬斜数据。如此，其反应的是在检测同一布匹时，前后次布匹实际纬斜数据的相似度应该是很高的，当发现相似度较低时，应该是有错误检测结果，忽略它，使其不参与后续控制过程，有利于错误检测结果的排除，其具有突出的实质性特点和显著的进步。
如上所述，本案纬斜检测过程22具体如何根据布匹图像得到当前布匹实际纬斜数据不作为本案的保护重点，因此，不具体描述更具体的过程。
如上所述，本案保护的是布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，一切与本案相同或相近的技术方案都应示为落入本案的保护范围内。
Claims (6)
1.布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，其特征在于包括有布匹图像摄像过程(1)、布匹型号区分过程(21)、纬斜检测过程(22)、以及整纬控制信号产生过程(3)，其中，
所述布匹图像摄像过程(1)具体如下：控制模块通过摄像模块对在线布匹进行实时摄像，并进行数据存储；
所述布匹型号区分过程(21)具体如下：控制模块根据布匹图像判断当前布匹种类，若判断当前布匹种类为净色布时，根据布匹图像提取当前净色布的特征数据，然后与数据库存中若干净色布的特征数据进行相似度对比，得到当前净色布型号，若判断当前布匹种类为花型布时，根据布匹图像提取当前花型布的特征数据，然后与数据库中若干花型布的特征数据进行相似度对比，得到当前花型布型号；
所述纬斜检测过程(22)具体如下：控制模块根据布匹图像判断布匹的宽度边界，以屏蔽布匹以外区域的图像，然后根据布匹宽度边界内的图像数据进行纬斜的检测，得到当前布匹实际纬斜数据；
整纬控制信号产生过程(3)具体如下：控制模块根据在布匹型号区分过程(21)中得到的当前布匹型号而取得数据库中当前布匹型号所对应的纬斜要求数据，然后与在所述纬斜检测过程(22)中得到的当前布匹实际纬斜数据进行对比，取得误差，计算出整纬控制信号以便于整纬控制。
2.根据权利要求1所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，其特征在于在布匹图像摄像过程(1)中还包括有如下步骤：控制模块根据布匹图像判断布匹与布匹之间的缝头，当检测到新缝头到来时，提高执行布匹型号区分过程(21)的频率，否则一段时间后，减小执行布匹型号区分过程(21)的频率。
3.根据权利要求2所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，其特征在于判断布匹与布匹之间缝头的过程具体如下：对布匹图像进行灰度处理，选取灰度超过预设值的阴影图案，判断该阴影图案是否沿布匹宽度方向延伸并且该延伸超过预设宽度，若是，则判断为缝头，否则不判断为缝头。
4.根据权利要求1所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，其特征在于在布匹型号区分过程(21)中，所述净色布的特征数据为净色布的CPI数据和颜色数据，所述花型布的特征数据为花型布的花型和/或色块间距数据。
5.根据权利要求1所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，其特征在于在纬斜检测过程(22)中，判断布匹的宽度边界具体如下：对布匹图像进行各列的灰度求和，然后检测各列的求和灰度在宽度方向的跳变情况来判断图像上布匹与外部背景的交界位置，最终确认布匹宽度左边界和布匹宽度右边界。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的布匹纬斜在线检测与控制的自动化方法，其特征在于在执行纬斜检测过程(22)时，得到一次又一次的布匹实际纬斜数据，检测前后次布匹实际纬斜数据的相似度，当相似度较高时采信这两次检测到的布匹实际纬斜数据，当相似度较低时忽略这两次检测到的布匹实际纬斜数据。
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