CN114264723A - 基于超声波检测的纺织品质量检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于超声波检测的纺织品质量检测系统及方法,属于产品检测技术领域,包括超声检测模块、传动模块、图像采集模块、控制处理模块。本发明通过逐行对待检测纺织品进行扫描检测,获取对应的能量‑位移曲线图,通过已训练的曲线识别模型对能量‑位移曲线图进行识别,输出能量‑位移曲线图的缺陷识别判断结果,进而初步得出缺陷类型、缺陷水平横向位置区间和水平纵向位置区间;然后再利用缺陷的类型通过对应视角下的待检测纺织品轮廓线的总长度数据再次定性判断缺陷是否存在,起到避免误检的作用,保证缺陷检出的准确率;同时大大降低了品控的人工成本、检测操作自动程度高,值得被推广使用。
Description
技术领域
本发明涉及产品检测技术领域,具体涉及一种基于超声波检测的纺织品质量检测系统及方法。
背景技术
针织品经过加工织造而成的产品称之为纺织品。按用途可分为衣着用纺织品、装饰用纺织品、工业用品三大类。衣着用纺织品包括制作服装的各种纺织面料以及缝纫线、松紧带、领衬、里衬等种纺织辅料和针织成衣、手套、袜子等。装饰用纺织品可分为室内用品、床上用品和户外用品,包括家居布和餐厅浴洗室用品,如:地毯、沙发套、椅子、壁毯、贴布、像罩、纺品、窗帘、毛巾、茶巾、台布、手帕等;床上用品包括床罩、床单、被面、被套、毛毯、毛巾被、枕芯、被芯、枕套等。户外用品包括人造草坪等。工业用纺织品使用范围广,针织品批发的品种很多,常见的有篷盖布、枪炮衣、过滤布、筛网、路基布等。
在纺织品加工生产过程中,供应链会对所有的工厂产品进行抽检,现有的抽检方式主要是借助人工来实现纺织品的质量检测的,上述方式存在一定的弊端,比如误检率高,大大增加了品控的人工成本,操作较为复杂,自动程度低等。上述问题亟待解决,为此,提出一种基于超声波检测的纺织品质量检测系统及方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于:如何解决现有的抽检方式主要是借助人工来实现纺织品的质量检测方式中存在误检率高、大大增加了品控的人工成本、操作较为复杂、自动程度低等问题,提供了一种基于超声波检测的纺织品质量检测系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的,本发明包括超声检测模块、传动模块、图像采集模块、控制处理模块;
所述超声检测模块,用于向待检测纺织品发射超声波信号和接收待检测纺织品反射回来的超声波信号,并通过处理后形成超声波信号的能量-位移曲线图,将曲线图传输给控制处理模块;
所述传动模块,用于带动超声检测模块按照设定检测顺序逐行对待检测纺织品的缺陷进行检测;
所述图像采集模块,所述图像采集模块包括三组,一组用于采集待检测纺织品俯视视角下的图像,另两组用于采集待检测纺织品两个相邻侧面视角下的图像,并将图像数据传输给控制处理模块;
所述控制处理模块,包括曲线识别判断子模块、图像预处理子模块、图像识别判断子模块;所述曲线识别判断子模块用于通过预先训练好的曲线识别模型对接收的超声波信号的能量-位移曲线图进行识别,判断待检测纺织品是否存在缺陷及缺陷类型;所述图像预处理子模块用于对图像采集模块采集到的三个视角的图像进行去噪、增强预处理,并将经过预处理后的三个视角下的图像传输至图像识别判断子模块;所述图像识别判断子模块用于根据三个视角下的待检测纺织品图像中的轮廓线数据确认纺织品的缺陷是否存在;
所述超声检测模块、传动模块、图像采集模块均与所述控制处理模块通信连接。
更进一步地,所述超声检测模块为超声波接近传感器,位于在待检测纺织品的上方,所述超声波接近传感器向待检测纺织品发射处竖直向下的超声波信号,并接收由待检测纺织品反射的超声波信号,
更进一步地,所述待检测纺织品的下方设置有吸波材料板,所述待检测纺织品在检测时置于所述吸波材料板的上表面,所述吸波材料板位于水平面上。
更进一步地,所述传动模块包括水平纵向传动机构,所述水平纵向传动机构包括Y轴槽杆、水平纵向驱动气缸、端部带有滑块的连接杆,所述连接杆与所述超声波接近传感器连接,所述Y轴槽杆与所述滑块滑动连接,所述水平纵向驱动气缸的缸体通过外部固定架固定,缸柱的端部与所述滑块连接,在水平纵向驱动气缸的驱动下,所述超声波接近传感器沿水平纵向运动。
更进一步地,所述传动模块包括水平横向传动机构,所述水平横向传动机构包括X轴槽杆、水平横向驱动气缸,所述水平横向驱动气缸通过外部固定架固定,所述水平横向驱动气缸通过竖直连接柱与所述Y轴槽杆连接,竖直连接柱贯穿所述X轴槽杆设置,并在其内部水平横向滑动,在所述水平横向驱动气缸驱动所述Y轴槽杆沿水平横向运动,进而驱动超声波接近传感器沿水平横向运动。
更进一步地,所述图像采集模块包括第一摄像模组、第二摄像模组、第三摄像模组,采集俯视视角下图像时所述第一摄像模组位于所述待检测纺织品的上方,其光轴在水平面上的投影与待检测纺织品的中心点重合;所述第二摄像模组、第三摄像模组分别设置在所述待检测纺织品相邻两个侧面的中间位置,用于采集待检测纺织品两个相邻侧面视角下的图像。
本发明还提供了一种基于超声波检测的纺织品质量检测方法,采用上述的检测系统对纺织品质量进行检测,包括以下步骤:
S1:超声波接近传感器逐行扫描获取多张能量-位移曲线图;
S2:接收能量-位移曲线图,利用曲线识别模型对能量-位移曲线图中的缺陷进行识别;
S3:识别到缺陷后,获取各视角下的待检测纺织品的图片,并对图片进行目标识别,获取待检测纺织品的轮廓数据,根据轮廓数据判断步骤S2中识别到的缺陷是否存在,输出最终识别结果。
更进一步地,在所述步骤S1中,具体过程如下:
S11:控制超声波接近传感器到达起始位置;
S12:控制超声波接近传感器逐行移动,同时发射并接收超声波信号,直到完成对整个待检测纺织品的扫描检测;
S13:对接收的超声波信号进行处理,形成多张按照Y轴排序的超声波信号的能量-位移曲线图,在曲线中,纵轴为回波信号能量,横坐标为超声波接近传感器沿待检测纺织品的X轴上的位移。
更进一步地,在所述步骤S2中,具体过程如下:
S21:接收各张超声波信号的能量-位移曲线图;
S22:将各张能量-位移曲线图分别输入曲线识别模型中,对三类缺陷对应的曲线图特征进行识别,并输出能量-位移曲线图的缺陷识别判断结果。
更进一步地,在所述步骤S3中,具体过程如下:
S31:在步骤S22识别出待检测纺织品存在缺陷后,通过已训练的纺织品识别网络模型对各视角下的待检测纺织品进行识别;
S32:在OpenCV中对待检测纺织品的轮廓进行检测,获取待检测纺织品轮廓线和轮廓线上各点的坐标信息;
S33:计算待检测纺织品轮廓线的总长度,根据缺陷的类型通过对应视角下的待检测纺织品轮廓线的总长度数据,再次确认缺陷是否存在,获取并输出最终识别结果。
本发明相比现有技术具有以下优点:通过逐行对待检测纺织品进行扫描检测,获取对应的能量-位移曲线图,通过已训练的曲线识别模型对能量-位移曲线图进行识别,输出能量-位移曲线图的缺陷识别判断结果,进而初步得出缺陷类型、缺陷水平横向位置区间和水平纵向位置区间;然后再利用缺陷的类型通过对应视角下的待检测纺织品轮廓线的总长度数据再次定性判断缺陷是否存在,起到避免误检的作用,保证缺陷检出的准确率;同时大大降低了品控的人工成本、检测操作自动程度高,值得被推广使用。
附图说明
图1是本发明实施例中基于超声波检测的纺织品质量检测系统的总体架构图。
图2是本发明实施例中基于超声波检测的纺织品质量检测系统的检测示意图。
图3是本发明实施例中第二摄像模组、第三摄像模组的位置示意图(俯视状态下)。
图4是本发明实施例中局部凸起缺陷的状态示意图(侧面视角状态下)。
图5是本发明实施例中局部凸起缺陷的状态示意图(侧面视角状态下)。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示,本实施例提供一种技术方案:一种基于超声波检测的纺织品质量检测系统,主要包括以下模块:超声检测模块、传动模块、图像采集模块、控制处理模块;
超声检测模块,用于向待检测纺织品发射超声波信号和接收待检测纺织品反射回来的超声波信号,并通过处理后形成超声波信号的能量-位移曲线图,将曲线图传输给控制处理模块,供控制处理模块识别比对;
传动模块,用于带动超声检测模块按照设定检测顺序逐行对待检测纺织品的缺陷进行检测;
图像采集模块,图像采集模块包括三组,一组用于采集待检测纺织品俯视视角下的图像,另两组用于采集待检测纺织品两个相邻侧面视角下的图像,并将图像数据传输给控制处理模块,供控制处理模块识别比对;
控制处理模块,包括曲线识别判断子模块、图像预处理子模块、图像识别判断子模块;曲线识别判断子模块用于通过预先训练好的曲线识别模型对接收的超声波信号的能量-位移曲线图进行识别,判断待检测纺织品是否存在缺陷及缺陷类型;图像预处理子模块用于对图像采集模块采集到的三个视角的图像进行去噪、增强等预处理工作,并将经过预处理后的三个视角下的图像传输至图像识别判断子模块;图像识别判断子模块用于根据三个视角下的待检测纺织品图像中的轮廓线数据确认纺织品的缺陷是否存在;
超声检测模块、传动模块、图像采集模块均与控制处理模块通信连接。
如图2、图3所示,在本实施例中,超声检测模块为超声波接近传感器1,安装在待检测纺织品2的上方,超声波接近传感器1向待检测纺织品发射处竖直向下的超声波信号,并接收由待检测纺织品反射的超声波信号。
在本实施例中,待检测纺织品2的下方设置有吸波材料板21,当超声波信号穿过待检测纺织品2时,会被吸波材料板21吸收,待检测纺织品2在检测时置于吸波材料板21的上表面,吸波材料板21设置在水平面上。
在本实施例中,传动模块包括水平纵向传动机构,水平纵向传动机构包括Y轴槽杆311、水平纵向驱动气缸、端部带有滑块的连接杆323,连接杆与超声波接近传感器1连接,Y轴槽杆311与滑块滑动连接,水平纵向驱动气缸的缸体3221通过外部固定架固定,缸柱3222的端部与滑块连接,在水平纵向驱动气缸的驱动下,超声波接近传感器1可沿水平纵向运动。
在本实施例中,传动模块包括水平横向传动机构,水平横向传动机构包括X轴槽杆321、水平横向驱动气缸312,水平横向驱动气缸312同样通过外部固定架固定,水平横向驱动气缸312通过竖直连接柱与Y轴槽杆311连接,竖直连接柱贯穿X轴槽杆321设置,并可在其内部水平横向滑动,在水平横向驱动气缸312驱动Y轴槽杆311沿水平横向运动,进而驱动超声波接近传感器1沿水平横向运动。
在本实施例中,图像采集模块包括第一摄像模组41,采集俯视视角下图像时第一摄像模组41位于待检测纺织品2的上方,其光轴在水平面上的投影与待检测纺织品2的中心点重合,第一摄像模组41上设置有电动伸缩杆,电动伸缩杆用于带动第一摄像模组41在水平纵向上进行伸缩运动,在超声检测工作完成后伸出,采集完俯视视角下图像后缩回,不会对传动模块的水平两轴运动产生干涉。
在本实施例中,图像采集模块包括第二摄像模组42、第三摄像模组43,第二摄像模组42、第三摄像模组43分别设置在待检测纺织品2相邻两侧面的中间位置,用于采集待检测纺织品2两个相邻侧面视角下的图像。
在本实施例中,第一摄像模组41、第二摄像模组42、第三摄像模组43的核心组件均为高清摄像头。
在本实施例中,待检测纺织品2的缺陷种类包括缺失、局部凸起、局部凹陷,需要说明的是,缺失是指整个待检测纺织品2中局部出现漏织的情况(如图3左上角的不规则孔洞),局部凸起是指待检测纺织品2中局部出现向外凸起的情况(如图4中的向外凸起),局部凹陷是指待检测纺织品2中局部出现向内凹陷的情况(如图5中的向内凹陷)。
在本实施例中,控制处理模块还包括传动控制子模块,传动控制子模块与水平纵向驱动气缸312、水平横向驱动气缸通信连接,控制两个气缸逐行对待检测纺织品2进行检测。
在本实施例中,控制处理模块还包括结果输出子模块,结果输出子模块用于将经过检测后纺织品是否存在缺陷、缺陷类型、缺陷位置信息(缺陷水平横向位置区间和水平纵向位置区间)输出,供操作人员对机器进行维修或维护参考,及时调整纺织品的加工工艺参数。
在本实施例中,以图3进行说明,超声波接近传感器1在检测时,从待检测纺织品2的左侧向右侧,自上而下的顺序进行逐行检测。
在本实施例中,超声检测模块的检测过程具体如下:
S11:控制超声波接近传感器1到达起始位置(即图3中待检测纺织品2的左上角);
S12:缓慢控制超声波接近传感器1逐行移动,同时发射并接收超声波信号,直到完成对整个待检测纺织品2的扫描检测;
S13:对超声波信号进行处理,形成多张按照Y轴排序的超声波信号的能量-位移曲线图(在曲线中,纵轴为回波信号能量,横坐标为超声波接近传感器1沿待检测纺织品2的X轴上的位移)。
在本实施例中,根据出现缺失、局部凸起、局部凹陷所对应的超声波信号能量-位移曲线图特征,采集各缺陷类型的多个能量-位移曲线图,对能量-位移曲线图样本进行人工标注,形成样本集对目标识别网络模型进行训练,经过多次训练后得到曲线识别模型,然后模型保存,供曲线识别判断子模块使用。
需要说明的是,各类缺陷的超声波信号能量-位移曲线图特征主要基于超声波信号的能量特征与对应的位置特征形成。比如待检测纺织品2出现缺失缺陷时,待检测纺织品2在缺失处无法形成反射界面,发射出的超声波信号会直接被下方的吸波材料板21,在能量-位移曲线图上则会形成短暂的能量曲线缺口;又比如待检测纺织品2局部凸起缺陷时,待检测纺织品2在局部凸起处会发生较强的漫反射,在能量-位移曲线图上则会形成短暂的能量曲线波谷(开口较小),即能量-位移曲线先下降后上升,直到回到标准状态;当待检测纺织品2局部凹陷缺陷时,待检测纺织品2在局部凹陷处会发生相对较弱的漫反射,在能量-位移曲线图上则会形成短暂的能量曲线波谷(开口较大),即能量-位移曲线先下降后上升,直到回到标准状态。
在本实施例中,能量-位移曲线图的标准状态即未出现缺陷的待检测纺织品2在检测时的能量-位移曲线,标准状态时的能量-位移曲线近似为一条水平直线。
在本实施例中,所述曲线识别判断子模块对能量-位移曲线图的识别判断过程如下:
S21:接收各张超声波信号的能量-位移曲线图;
S22:将能量-位移曲线图输入曲线识别模型中,对三类缺陷对应的曲线图特征进行识别,并输出能量-位移曲线图的缺陷识别判断结果。
在本实施例中,在所述步骤S22中,缺陷识别判断结果中包括是否存在缺陷、缺陷类型、缺陷水平横向位置区间和水平纵向位置区间信息。
在本实施例中,通过曲线识别判断子模块进行缺陷判断只是初步判断,为避免出现误检,再通过待检测纺织品2的多个视角下的图片进行检测。
在本实施例中,所述图像识别判断子模块对各视角下的待检测纺织品2的图片进行检测的过程:
S31:在步骤S22识别出待检测纺织品2存在缺陷后,通过已训练的纺织品识别网络模型对各视角下的待检测纺织品2进行识别,获取待检测纺织品2在图片中的box位置信息;
S32:在OpenCV中对待检测纺织品2的轮廓进行检测,获取待检测纺织品2轮廓线和轮廓线上各点的坐标信息;
S33:计算待检测纺织品2轮廓线的总长度,根据缺陷的类型通过单一视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度或联合多个视角下待检测纺织品2轮廓线的总长度数据,再次确认缺陷是否存在,获取并输出最终识别结果。
在本实施例中,最终识别结果包括经过确认后的缺陷类型、缺陷水平横向位置区间和水平纵向位置区间信息。
在本实施例中,在所述步骤S33中,在经过步骤S22识别出待检测纺织品2存在缺失缺陷后,利用俯视视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度进行对比,根据上述内容可知,当出现缺失缺陷后,俯视视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度等于外轮廓总长度加内轮廓总长度,大于无缺陷状态时俯视视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度,判定步骤S32识别出的缺失缺陷存在;当在经过步骤S22识别出待检测纺织品2存在局部凸起/局部凹陷缺陷后,利用两个侧面视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度进行对比,根据上述内容可知,当出现局部凸起/局部凹陷缺陷后,侧面视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度等于外轮廓总长度,大于无缺陷状态时侧面视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度,判定步骤S32识别的局部凸起/局部凹陷缺陷存在。缺失缺陷的二次判断依据俯视视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度数据实现,局部凸起/局部凹陷缺陷的二次判断依据两个侧面视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度数据实现。
简而言之,在通过步骤S22识别出缺陷后(未识别出现,则判断为合格纺织品,不进行后续的步骤S31-S33),根据缺陷的类型通过单一视角下的待检测纺织品2轮廓线的总长度或联合多个视角下待检测纺织品2轮廓线的总长度数据,定性判断缺陷是否存在,起到避免误检的作用,保证缺陷检出的准确率。
综上所述,上述实施例的基于超声波检测的纺织品质量检测系统,通过逐行对待检测纺织品进行扫描检测,获取对应的能量-位移曲线图,通过已训练的曲线识别模型对能量-位移曲线图进行识别,输出能量-位移曲线图的缺陷识别判断结果,进而初步得出缺陷类型、缺陷水平横向位置区间和水平纵向位置区间;然后再利用缺陷的类型通过对应视角下的待检测纺织品轮廓线的总长度数据再次定性判断缺陷是否存在,起到避免误检的作用,保证缺陷检出的准确率;同时大大降低了品控的人工成本、检测操作自动程度高,值得被推广使用。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种基于超声波检测的纺织品质量检测系统,其特征在于,包括:超声检测模块、传动模块、图像采集模块、控制处理模块;
所述超声检测模块,用于向待检测纺织品发射超声波信号和接收待检测纺织品反射回来的超声波信号,并通过处理后形成超声波信号的能量-位移曲线图,将曲线图传输给控制处理模块;
所述传动模块,用于带动超声检测模块按照设定检测顺序逐行对待检测纺织品的缺陷进行检测;
所述图像采集模块,所述图像采集模块包括三组,一组用于采集待检测纺织品俯视视角下的图像,另两组用于采集待检测纺织品两个相邻侧面视角下的图像,并将图像数据传输给控制处理模块;
所述控制处理模块,包括曲线识别判断子模块、图像预处理子模块、图像识别判断子模块;所述曲线识别判断子模块用于通过预先训练好的曲线识别模型对接收的超声波信号的能量-位移曲线图进行识别,判断待检测纺织品是否存在缺陷及缺陷类型;所述图像预处理子模块用于对图像采集模块采集到的三个视角的图像进行去噪、增强预处理,并将经过预处理后的三个视角下的图像传输至图像识别判断子模块;所述图像识别判断子模块用于根据三个视角下的待检测纺织品图像中的轮廓线数据确认纺织品的缺陷是否存在;
所述超声检测模块、传动模块、图像采集模块均与所述控制处理模块通信连接。
2.根据权利要求1所述的基于超声波检测的纺织品质量检测系统,其特征在于:所述超声检测模块为超声波接近传感器,位于在待检测纺织品的上方,所述超声波接近传感器向待检测纺织品发射处竖直向下的超声波信号,并接收由待检测纺织品反射的超声波信号。
3.根据权利要求2所述的一种基于超声波检测的纺织品质量检测系统,其特征在于:所述待检测纺织品的下方设置有吸波材料板,所述待检测纺织品在检测时置于所述吸波材料板的上表面,所述吸波材料板位于水平面上。
4.根据权利要求3所述的基于超声波检测的纺织品质量检测系统,其特征在于:所述传动模块包括水平纵向传动机构,所述水平纵向传动机构包括Y轴槽杆、水平纵向驱动气缸、端部带有滑块的连接杆,所述连接杆与所述超声波接近传感器连接,所述Y轴槽杆与所述滑块滑动连接,所述水平纵向驱动气缸的缸体通过外部固定架固定,缸柱的端部与所述滑块连接,在水平纵向驱动气缸的驱动下,所述超声波接近传感器沿水平纵向运动。
5.根据权利要求4所述的基于超声波检测的纺织品质量检测系统,其特征在于:所述传动模块包括水平横向传动机构,所述水平横向传动机构包括X轴槽杆、水平横向驱动气缸,所述水平横向驱动气缸通过外部固定架固定,所述水平横向驱动气缸通过竖直连接柱与所述Y轴槽杆连接,竖直连接柱贯穿所述X轴槽杆设置,并在其内部水平横向滑动,在所述水平横向驱动气缸驱动所述Y轴槽杆沿水平横向运动,进而驱动超声波接近传感器沿水平横向运动。
6.根据权利要求5所述的基于超声波检测的纺织品质量检测系统,其特征在于:所述图像采集模块包括第一摄像模组、第二摄像模组、第三摄像模组,采集俯视视角下图像时所述第一摄像模组位于所述待检测纺织品的上方,其光轴在水平面上的投影与待检测纺织品的中心点重合;所述第二摄像模组、第三摄像模组分别设置在所述待检测纺织品相邻两个侧面的中间位置,用于采集待检测纺织品两个相邻侧面视角下的图像。
7.一种基于超声波检测的纺织品质量检测方法,其特征在于,采用如权利要求6所述的检测系统对纺织品质量进行检测,包括以下步骤:
S1:超声波接近传感器逐行扫描获取多张能量-位移曲线图;
S2:接收能量-位移曲线图,利用曲线识别模型对能量-位移曲线图中的缺陷进行识别;
S3:识别到缺陷后,获取各视角下的待检测纺织品的图片,并对图片进行目标识别,获取待检测纺织品的轮廓数据,根据轮廓数据判断步骤S2中识别到的缺陷是否存在,输出最终识别结果。
8.根据权利要求7所述的基于超声波检测的纺织品质量检测方法,其特征在于:在所述步骤S1中,具体过程如下:
S11:控制超声波接近传感器到达起始位置;
S12:控制超声波接近传感器逐行移动,同时发射并接收超声波信号,直到完成对整个待检测纺织品的扫描;
S13:对接收的超声波信号进行处理,形成多张按照Y轴排序的超声波信号的能量-位移曲线图,在曲线中,纵轴为回波信号能量,横坐标为超声波接近传感器沿待检测纺织品的X轴上的位移。
9.根据权利要求8所述的基于超声波检测的纺织品质量检测方法,其特征在于:在所述步骤S2中,具体过程如下:
S21:接收各张超声波信号的能量-位移曲线图;
S22:将各张能量-位移曲线图分别输入曲线识别模型中,对三类缺陷对应的曲线图特征进行识别,并输出能量-位移曲线图的缺陷识别判断结果。
10.根据权利要求9所述的基于超声波检测的纺织品质量检测方法,其特征在于:在所述步骤S3中,具体过程如下:
S31:在步骤S22识别出待检测纺织品存在缺陷后,通过已训练的纺织品识别网络模型对各视角下的待检测纺织品进行识别;
S32:对待检测纺织品的轮廓进行检测,获取待检测纺织品轮廓线和轮廓线上各点的坐标信息;
S33:计算待检测纺织品轮廓线的总长度,根据缺陷的类型通过对应视角下的待检测纺织品轮廓线的总长度数据,再次确认缺陷是否存在,获取并输出最终识别结果。
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