CN113148753A - 一种纱筒头线吸取检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种纱筒头线吸取检测装置及方法，包括桁架机器人，桁架机器人的底端设置有桁架底座，桁架底座的顶端连接有桁架，桁架一端的底部通过气缸支架连接吸嘴气缸，桁架一端的底端设置有转盘，转盘的底端设置有顶块，顶块的底端通过撑爪连接纱筒，纱筒的表面粘附有头线，纱筒的底端设置有尾线，吸嘴气缸位于纱筒一侧靠近头线位置，吸嘴气缸的一侧设置有一体成型的吸嘴和吸管连接口，吸管连接口的一端连接有软管，软管的一端通过连接头连接有透明硬管，透明硬管的中部安装有照明盒。本发明可以自动快速的吸取线头，以满足打结的要求，同时通过图像处理模块在HSV颜色空间下进行颜色识别，实现纱线颜色的判别与区分。

Description

一种纱筒头线吸取检测装置及方法

技术领域

本发明属于纺织行业智能制造领域，尤其是涉及一种纱筒头线吸取检测装置及方法。

背景技术

纺织业发展到今天依然是劳动密集型产业，尤其是在纱架上更换纱筒的工序仍然处于纯人工阶段。当纱架上出现空筒时，工人会将空筒取走回收，然后从备纱区取回同类型的满筒换上，再找到新换满筒的头线，以及纱架同一层纱筒的尾线，最后将头线和尾线打结，完成换筒续线全过程。

随着信息技术的不断发展，纺织工厂的机器换人、无人工厂、智能制造已经提上日程。目前，纱架自动换筒方面的研究仍处于起步阶段，因此在完全代替人工之前，仍有大量研究工作。现有设计了自动换筒机器人实验室样机，实现了在纱架上自动更换纱筒的测试，但是还需要实现机器寻找头线以及保证头线被拉出一定长度，才能用打结机械手模仿人工完成打结动作。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供一种纱筒头线吸取检测装置及方法，解决了还需要实现机器寻找头线以及保证头线被拉出一定长度，才能用打结机械手模仿人工完成打结动作的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明提供了一种纱筒头线吸取检测装置，包括桁架机器人，桁架机器人的底端设置有桁架底座，桁架底座的顶端连接有桁架，桁架一端的底部通过气缸支架连接吸嘴气缸，桁架一端的底端设置有转盘，转盘的底端设置有顶块，顶块的底端通过撑爪连接纱筒，纱筒的表面粘附有头线，纱筒的底端设置有尾线，吸嘴气缸位于纱筒一侧靠近头线位置，吸嘴气缸的一侧设置有一体成型的吸嘴和吸管连接口，吸管连接口的一端连接有软管，软管的一端通过连接头连接有透明硬管，透明硬管的中部安装有照明盒，照明盒的一侧电性连接有图像处理模块，透明硬管的另一端连接有软管，软管的一端连接有吸气风机。

优选的，所述照明盒包括底板、补光灯、工业相机、铰链和半封闭盒，照明盒的底部通过铰链连接有底板，照明盒通过铰链和底板配合使用安装在透明硬管上，照明盒的中部设置有半封闭盒，半封闭盒内部的顶端设置有工业相机，工业相机的两侧安装有补光灯。

优选的，所述底板内侧一半粘贴白色背景，一半粘贴黑色背景，半封闭盒左右两侧板的底部开孔，透明硬管从半封闭盒底部穿过，半封闭盒的内部厚度与透明硬管直径相同。

优选的，所述工业相机采用高清相机。

优选的，所述图像处理模块采用ARM单片机进行开发，由ARM单片机、OLED显示器、电源口、电源指示灯、纱线指示灯、开机按钮、复位按钮、加按钮、减按钮和安装孔组成，安装孔的数量为四个。

优选的，所述吸气风机为工业吸尘器风机，功率选择大于kW。

一种纱筒头线吸取检测方法，所述纱筒头线吸取检测方法为：在装置开始运行时，桁架机器人控制机械手伸入纱筒，然后撑开撑爪，顶出顶块抓取纱筒，接着控制转盘旋转带动纱筒往退线方向转动，同时打开吸气风机开始吸线，此时图像处理模块控制补光灯开启，工业相机抓拍图像，下一步进行图像处理，包括灰度化、二值化等，下一步根据图像二值化情况进行像素值的提取，分析，纱线穿过拍照盒的像素值是固定的，因此以像素值的变化量来判定图像中是否含有纱线可靠性高，以此可以判断纱线是否被成功吸取，由于图像处理计算量小，耗时短，检测灵敏度高，当透明硬管吸到头线的同时可以输出信号给桁架机器人控制纱筒继续旋转一定圈数，同时吸嘴气缸来回运动带着吸嘴运动，使吸嘴能尽可能大地接触纱筒表面，当达到头线长度要求后纱筒停止转动，吸气风机停止工作，补光灯关闭，吸嘴气缸回到初始位置，图像处理模块分析纱线图像在HSV颜色空间下进行颜色识别，判断纱线颜色，可以为验证抓取的纱筒颜色和型号是否正确，如果没有吸到纱线则持续纱筒旋转、吸嘴气缸持续运行。

优选的，所述图像处理主要包含图像预处理、图像分割、像素值提取、颜色识别等，其中图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性，一般的预处理步骤为灰度化、几何变换和图像增强。

本发明中采用加权平均法得到较合理的灰度图像，根据重要性及其它指标，将R、G、B三个分量以不同的权值进行加权平均。具体加权处理可以由公式(1)表示：

Gray(i,j)＝0.299*R(i,j)+0.578*G(i,j)+0.114*B(i,j) (1)

I(x,y)是最终得到的图像数据，先是由入射光照射，然后经由物体反射进入成像系统，最终形成我们所看到的图像。该过程可以用公式(2)表示：

I(x,y)＝L(x,y)*R(x,y) (2)

其中，I(x,y)代表被观察或照相机接收到的图像信号；L(x,y)代表环境光的照射分量；R(x,y)表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量；

将该式子两边取对数，可以得到物体原本的信息：

log[R(x,y)]＝log[I(x,y)]-log[L(x,y)] (3)

在本专利中，为了得到成像更好的图片，采用该理论用于图像增强，式中，R(x,y)表示为图像增强后的图像，I(x,y)为原始图像，在处理过程中L(x,y)常为I(x,y)高通滤波之后的结果。

本发明中，由于图像特征明显，因此图像分割采用最常用的灰度阈值分割法，它是图像分割中应用数量最多的一类，阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像F的如下变换：

其中，T为阈值，对于物体的图像元素F(i,j)＝1，对于背景的图像元素F(i,j)＝0；

由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。所以在嵌入式图像处理模块中设计了阈值调节按钮，方便设备调试，准确识别头线。

图像分割完成后，对图像进行像素值提取，并与头线吸取前的图像对比，为了避免误判，当像素值变化达到一定值时才认为头线吸取成功。

彩色图像的颜色模型有很多种形式，RGB、YUV、HSV、CMYK，其中在图像处理以RGB最为直观理解且显示器系统采用就是此类模型，而HSV更符合人眼的颜色分辨，因此图像处理中，通常在HSV颜色空间下进行颜色识别。

将彩色图像RGB转换至HSV空间模式H(色调)、S(饱和度)、V(亮度)，具体流程如下：

1)分解RGB三通道，通过亮度图反映色彩的明亮程度，利用饱和度图反映色彩的纯度；

2)将RGB空间转换至HSV空间；

3)颜色分割至HSV模型后，在HSV颜色空间中进行阈值分割连通域分析，首先在对比度比较明显的饱和度图中进行阈值分割，然后转至反映颜色基本属性的色调图中进行连通域分析并抠图处理出纱线颜色。

本发明与现有技术相比有益效果：

1)在装置上利用风机、透明吸管、吸嘴、气缸、拍照盒和图像处理模块等组成纱筒头线吸线、检测装置；利用半封闭盒安装工业相机、补光灯等组成光线稳定的拍照盒，通过设计铰链机构使拍照盒的安装十分便捷，同时底板分为黑白两种背景，图像处理模块安装在拍照盒背面，小巧灵活，安装在透明吸管的指定位置，可作为纱线有无检测和长度检测的专用传感器；

2)在方法上利用视觉检测技术对透明吸管内部实时拍摄，通过图像二值化处理，实现像素值的采集，利用像素值的变化量可快速、精准识别吸线情况，识别纱线后，图像处理模块输出信号给控制器，然后再旋转一定圈数来实现头线长度的要求，利用ARM图像处理模块实现深色线和浅色线的识别，以及通过HSV颜色空间下进行颜色识别，区分纱线颜色，以验证抓取的纱筒颜色和规格是否正确。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的结构示意图。

图2是本发明拍照盒正立安装的结构示意图。

图3是本发明图像处理模块的结构示意图。

图4是本发明半封闭盒底板打开状态示意图。

图5是本发明纱线检测装置工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图1-5对本发明的具体实施方式做进一步详细说明。

实施例，由图1-4给出，本发明提供了一种纱筒头线吸取检测装置，包括桁架机器人，桁架机器人的底端设置有桁架底座1，桁架底座1的顶端连接有桁架2，桁架2一端的底部通过气缸支架6连接吸嘴气缸7，桁架2一端的底端设置有转盘3，转盘3的底端设置有顶块4，顶块4的底端通过撑爪5连接纱筒10，纱筒10的表面粘附有头线11，纱筒10的底端设置有尾线12，吸嘴气缸7位于纱筒10一侧靠近头线11位置，吸嘴气缸7的一侧设置有一体成型的吸嘴9和吸管连接口8，吸管连接口8的一端连接有软管17，软管17的一端通过连接头16连接有透明硬管13，透明硬管13的中部安装有照明盒14，照明盒14的一侧电性连接有图像处理模块15，透明硬管13的另一端连接有软管17，软管17的一端连接有吸气风机18。

优选的，照明盒14包括底板19、补光灯20、工业相机21、铰链22和半封闭盒23，照明盒14的底部通过铰链22连接有底板19，照明盒14通过铰链22和底板19配合使用安装在透明硬管13上，照明盒14的中部设置有半封闭盒23，半封闭盒23内部的顶端设置有工业相机21，工业相机21的两侧安装有补光灯20。

优选的，底板19内侧一半粘贴白色背景，一半粘贴黑色背景，半封闭盒23左右两侧板的底部开孔，透明硬管13从半封闭盒23底部穿过，半封闭盒23的内部厚度与透明硬管13直径相同。

优选的，工业相机21采用高清相机。

优选的，图像处理模块15采用ARM单片机进行开发，由ARM单片机24、OLED显示器25、电源口26、电源指示灯27、纱线指示灯28、开机按钮29、复位按钮30、加按钮31、减按钮32和安装孔33组成，安装孔33的数量为四个。

优选的，吸气风机18为工业吸尘器风机，功率选择大于1kW。

实施例二：由图5给出，本发明提供了一种纱筒头线吸取检测方法，纱筒头线吸取检测方法为：在装置开始运行时，桁架机器人控制机械手伸入纱筒10，然后撑开撑爪5，顶出顶块4抓取纱筒10，接着控制转盘3旋转带动纱筒10往退线方向转动，同时打开吸气风机18开始吸线，此时图像处理模块15控制补光灯20开启，工业相机21抓拍图像，下一步进行图像处理，包括灰度化、二值化等，下一步根据图像二值化情况进行像素值的提取，分析，纱线穿过拍照盒14的像素值是固定的，因此以像素值的变化量来判定图像中是否含有纱线可靠性高，以此可以判断纱线是否被成功吸取，由于图像处理计算量小，耗时短，检测灵敏度高，当透明硬管13吸到头线11的同时可以输出信号给桁架机器人控制纱筒10继续旋转一定圈数，同时吸嘴气缸7来回运动带着吸嘴9运动，使吸嘴9能尽可能大地接触纱筒10表面，当达到头线11长度要求后纱筒10停止转动，吸气风机18停止工作，补光灯20关闭，吸嘴气缸7回到初始位置，图像处理模块15分析纱线图像在HSV颜色空间下进行颜色识别，判断纱线颜色，可以为验证抓取的纱筒10颜色和型号是否正确，如果没有吸到纱线则持续纱筒10旋转、吸嘴气缸7持续运行。

优选的，图像处理主要包含图像预处理、图像分割、像素值提取、颜色识别等，其中图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性，一般的预处理步骤为灰度化、几何变换和图像增强。

本发明中采用加权平均法得到较合理的灰度图像，根据重要性及其它指标，将R、G、B三个分量以不同的权值进行加权平均。具体加权处理可以由公式(1)表示：

Gray(i,j)＝0.299*R(i,j)+0.578*G(i,j)+0.114*B(i,j) (1)

I(x,y)是最终得到的图像数据，先是由入射光照射，然后经由物体反射进入成像系统，最终形成我们所看到的图像。该过程可以用公式(2)表示：

I(x,y)＝L(x,y)*R(x,y) (2)

其中，I(x,y)代表被观察或照相机接收到的图像信号；L(x,y)代表环境光的照射分量；R(x,y)表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量；

将该式子两边取对数，可以得到物体原本的信息：

log[R(x,y)]＝log[I(x,y)]-log[L(x,y)] (3)

在本专利中，为了得到成像更好的图片，采用该理论用于图像增强，式中，R(x,y)表示为图像增强后的图像，I(x,y)为原始图像，在处理过程中L(x,y)常为I(x,y)高通滤波之后的结果。

本发明中，由于图像特征明显，因此图像分割采用最常用的灰度阈值分割法，它是图像分割中应用数量最多的一类，阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像F的如下变换：

其中，T为阈值，对于物体的图像元素F(i,j)＝1，对于背景的图像元素F(i,j)＝0；

由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。所以在嵌入式图像处理模块中设计了阈值调节按钮，方便设备调试，准确识别头线。

图像分割完成后，对图像进行像素值提取，并与头线吸取前的图像对比，为了避免误判，当像素值变化达到一定值时才认为头线吸取成功。

彩色图像的颜色模型有很多种形式，RGB、YUV、HSV、CMYK，其中在图像处理以RGB最为直观理解且显示器系统采用就是此类模型，而HSV更符合人眼的颜色分辨，因此图像处理中，通常在HSV颜色空间下进行颜色识别。

将彩色图像RGB转换至HSV空间模式H(色调)、S(饱和度)、V(亮度)，具体流程如下：

1)分解RGB三通道，通过亮度图反映色彩的明亮程度，利用饱和度图反映色彩的纯度；

2)将RGB空间转换至HSV空间；

3)颜色分割至HSV模型后，在HSV颜色空间中进行阈值分割连通域分析，首先在对比度比较明显的饱和度图中进行阈值分割，然后转至反映颜色基本属性的色调图中进行连通域分析并抠图处理出纱线颜色。

本发明装置主要由风机、透明吸管和吸嘴串联组成，在透明吸管指定位置上安装拍照盒。换筒机械手抓取满筒后按退线方向旋转，同时开启风机，吸嘴开始吸取头线，拍照盒内的摄像头实时拍摄透明吸管内部图像，然后通过嵌入式图像处理模块实时处理图像，再根据图像像素值变化来确定检测结果，最后输出纱线吸取结果给桁架机器人，检测到纱线进入指定位置后，桁架机器人再控制换筒机械手旋转一定圈数可保证纱线吸出规定的长度，以满足打结的要求，同时通过图像处理模块在HSV颜色空间下进行颜色识别，实现纱线颜色的判别与区分。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种纱筒头线吸取检测装置，包括桁架机器人，其特征在于, 所述桁架机器人的底端设置有桁架底座（1），桁架底座（1）的顶端连接有桁架（2），桁架（2）一端的底部通过气缸支架（6）连接吸嘴气缸（7），桁架（2）一端的底端设置有转盘（3），转盘（3）的底端设置有顶块（4），顶块（4）的底端通过撑爪（5）连接纱筒（10），纱筒（10）的表面粘附有头线（11），纱筒（10）的底端设置有尾线（12），吸嘴气缸（7）位于纱筒（10）一侧靠近头线（11）位置，吸嘴气缸（7）的一侧设置有一体成型的吸嘴（9）和吸管连接口（8），吸管连接口（8）的一端连接有软管（17），软管（17）的一端通过连接头（16）连接有透明硬管（13），透明硬管（13）的中部安装有照明盒（14），照明盒（14）的一侧电性连接有图像处理模块（15），透明硬管（13）的另一端连接有软管（17），软管（17）的一端连接有吸气风机（18）。

2.根据权利要求1所述的一种纱筒头线吸取检测装置，其特征在于，所述照明盒（14）包括底板（19）、补光灯（20）、工业相机（21）、铰链（22）和半封闭盒（23），照明盒（14）的底部通过铰链（22）连接有底板（19），照明盒（14）通过铰链（22）和底板（19）配合使用安装在透明硬管（13）上，照明盒（14）的中部设置有半封闭盒（23），半封闭盒（23）内部的顶端设置有工业相机（21），工业相机（21）的两侧安装有补光灯（20）。

3.根据权利要求2所述的一种纱筒头线吸取检测装置，其特征在于，所述底板（19）内侧一半粘贴白色背景，一半粘贴黑色背景，半封闭盒（23）左右两侧板的底部开孔，透明硬管（13）从半封闭盒（23）底部穿过，半封闭盒（23）的内部厚度与透明硬管（13）直径相同。

4.根据权利要求2所述的一种纱筒头线吸取检测装置，其特征在于，所述工业相机（21）采用高清相机。

5.根据权利要求1所述的一种纱筒头线吸取检测装置，其特征在于，所述图像处理模块（15）采用ARM单片机进行开发，由ARM单片机（24）、 OLED显示器（25）、电源口（26）、电源指示灯（27）、纱线指示灯（28）、开机按钮（29）、复位按钮（30）、加按钮（31）、减按钮（32）和安装孔（33）组成，安装孔（33）的数量为四个。

6.根据权利要求1所述的一种纱筒头线吸取检测装置，其特征在于，所述吸气风机（18）为工业吸尘器风机，功率选择大于1kW。

7.一种纱筒头线吸取检测方法，其特征在于，所述纱筒头线吸取检测方法为：在装置开始运行时，桁架机器人控制机械手伸入纱筒（10），然后撑开撑爪（5），顶出顶块（4）抓取纱筒（10），接着控制转盘（3）旋转带动纱筒（10）往退线方向转动，同时打开吸气风机（18）开始吸线，此时图像处理模块（15）控制补光灯（20）开启，工业相机（21）抓拍图像，下一步进行图像处理，包括灰度化、二值化等，下一步根据图像二值化情况进行像素值的提取，分析，纱线穿过拍照盒（14）的像素值是固定的，因此以像素值的变化量来判定图像中是否含有纱线可靠性高，以此可以判断纱线是否被成功吸取，由于图像处理计算量小，耗时短，检测灵敏度高，当透明硬管（13）吸到头线（11）的同时可以输出信号给桁架机器人控制纱筒（10）继续旋转一定圈数，同时吸嘴气缸（7）来回运动带着吸嘴（9）运动，使吸嘴（9）能尽可能大地接触纱筒（10）表面，当达到头线（11）长度要求后纱筒（10）停止转动，吸气风机（18）停止工作，补光灯（20）关闭，吸嘴气缸（7）回到初始位置，图像处理模块（15）分析纱线图像在HSV颜色空间下进行颜色识别，判断纱线颜色，可以为验证抓取的纱筒（10）颜色和型号是否正确，如果没有吸到纱线则持续纱筒（10）旋转、吸嘴气缸（7）持续运行。

8.根据权利要求7所述的一种纱筒头线吸取检测方法，其特征在于，所述图像处理主要包含图像预处理、图像分割、像素值提取、颜色识别等，其中图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性，一般的预处理步骤为灰度化、几何变换和图像增强。

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