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    基于紅外線(xiàn)的針織白色布面疵點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法的研究

    2017-07-25 08:15:30張翠華張?zhí)稞?/span>王帥石家莊市學(xué)森自動(dòng)化科技有限公司河北石家莊050081
    關(guān)鍵詞:誤報(bào)疵點(diǎn)布面

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    基于紅外線(xiàn)的針織白色布面疵點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法的研究

    張翠華,張?zhí)稞?,王?br/>(石家莊市學(xué)森自動(dòng)化科技有限公司,河北 石家莊 050081)

    針織布匹生產(chǎn)過(guò)程中,容易產(chǎn)生“壞針、打針”現(xiàn)象,發(fā)現(xiàn)不及時(shí),缺陷延伸至整匹布,造成布匹浪費(fèi),而這種缺陷,微小,不容易發(fā)現(xiàn)。針對(duì)壞針漏針疵點(diǎn)信號(hào)變化幅值小、速度快的特點(diǎn),將對(duì)應(yīng)信號(hào)進(jìn)行了分流耦合濾波,提高了微小疵點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確度,通過(guò)上下限隨動(dòng)異常信號(hào)的離散積分算法優(yōu)化了對(duì)微小疵點(diǎn)的識(shí)別,改進(jìn)了掃描探頭外形結(jié)構(gòu),提高了產(chǎn)品的穩(wěn)定性。

    分流;耦合濾波;離散積分

    0 引言

    目前針織布生產(chǎn)線(xiàn)主要依靠人工監(jiān)管,一名工人最多時(shí)需負(fù)責(zé)四臺(tái)圓緯機(jī),受工人的經(jīng)驗(yàn)、熟練程度、眼部疲勞程度等因素影響,即使最有經(jīng)驗(yàn)的工人,也只能發(fā)現(xiàn)約70%的缺陷。尤其是對(duì)于漏針的檢測(cè),因其特征不夠明顯,工人在巡檢時(shí)很容易漏檢,沒(méi)有及時(shí)停機(jī),容易造成大面積缺陷,從而嚴(yán)重降低布匹品級(jí),甚至成為廢布。因此筆者設(shè)計(jì)研究了一種自動(dòng)監(jiān)測(cè)漏針的方法,來(lái)避免該現(xiàn)象的發(fā)生[1]。

    1 針對(duì)隨機(jī)信號(hào)漂移的硬件設(shè)計(jì)

    一般的測(cè)量方法是通過(guò)傳感電壓的起伏變化量判斷瑕疵類(lèi)型,大的瑕疵變化幅度大,小的變化幅度小(圖1)。布面較大的漏洞(O型)與細(xì)小的漏針(I型)采用同一信號(hào)判別,而細(xì)小的漏針(I型)產(chǎn)生的變化量相對(duì)于漏洞(O型)較小,但信號(hào)變化的速度快。這一特性導(dǎo)致,在系統(tǒng)長(zhǎng)期使用過(guò)程中,信號(hào)緩慢偏移時(shí),容易引起細(xì)小的漏針(I型)導(dǎo)致的誤報(bào)[2]。

    圖1 一般測(cè)量方法誤報(bào)情況示意圖

    圖2 分流后電路示意圖

    我們將處理電路將信號(hào)分為兩部分(圖2):直流部分(檢測(cè)破洞或條狀瑕疵)和交流部分(檢測(cè)細(xì)小的漏針壞針)。實(shí)現(xiàn)了布面較大的漏洞(O型)與細(xì)小的漏針(I型)兩種不同特征的信號(hào)的分別處理[2]。

    其中,為保證細(xì)小的漏針(I型)缺陷的穩(wěn)定檢測(cè),利用細(xì)小的漏針(I型)產(chǎn)生的信號(hào)變化量變化速度快的特點(diǎn),用耦合電容隔離直流信號(hào),再經(jīng)過(guò)放大電路的高倍放大,提取了有效信號(hào)。另外,增加波形改善電路,對(duì)采集到的有效信號(hào)與干擾信號(hào)進(jìn)行偵別處理,增加了信號(hào)的可信性。用硬件放大電路的靜態(tài)工作點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整,利用飽和電壓附近放大電路的衰減特性來(lái)削弱干擾信號(hào),而不影響有效信號(hào),如剖布線(xiàn)信號(hào)(圖3、圖4)、漏針信號(hào)、油污信號(hào)等[3]。

    圖3 信號(hào)分流處理前 圖4 信號(hào)處分流處理后

    2 瑕疵偵別軟件設(shè)計(jì)

    由于壞針、漏針導(dǎo)致的布面瑕疵十分微小,傳感器采集到的信號(hào)變化量小,同時(shí)大圓機(jī)布面的線(xiàn)速度很快,導(dǎo)致外界的干擾很容易影響系統(tǒng),引起誤報(bào)[4]。

    圖5 壞針、漏針導(dǎo)致的布面瑕疵

    圖5中,箭頭指示的是兩條壞針對(duì)布面造成的瑕疵大小與成人手指的對(duì)比圖,可以看出瑕疵很細(xì),容易造成傳感器誤報(bào)、漏報(bào),需要高精度的傳感器與更加合理的軟件算法來(lái)判斷瑕疵。

    (1)無(wú)剖布線(xiàn)檢測(cè)狀態(tài)下(圖6),電容隔離后處理好的信號(hào)有3路,當(dāng)檢測(cè)到有大于等于2路值變化量同時(shí)大于Y時(shí),記作一次事件A。(Y≥1V)

    由于壞針有一定的寬度,可能連續(xù)出現(xiàn)A事件,所以,每發(fā)生一次A事件后延遲0.2s再監(jiān)測(cè)A事件。

    發(fā)生一次A事件,開(kāi)始計(jì)時(shí),如果10s內(nèi)又出現(xiàn)A則標(biāo)志位bb+1,再次出現(xiàn)A時(shí),距離上次A事件時(shí)間大于10s,則bb=0;否則bb+1.

    當(dāng)bb≥4,報(bào)警,說(shuō)明出現(xiàn)了壞針或漏針,停機(jī)。

    圖6 無(wú)剖布線(xiàn)檢測(cè)狀態(tài)算法示意圖

    (2)有剖布線(xiàn)檢測(cè)狀態(tài)下(圖7),電容隔離后處理好的信號(hào)有3路,當(dāng)檢測(cè)到有大于等于2路值變化量同時(shí)大于Y時(shí),記作一次事件A。(Y≥1V)

    由于壞針有一定的寬度,可能連續(xù)出現(xiàn)A事件,所以,每發(fā)生一次A事件后延遲0.3s再監(jiān)測(cè)A事件。(剖布線(xiàn)是雙線(xiàn)時(shí)記成一個(gè)事件)

    如果連續(xù)出現(xiàn)三次A事件,時(shí)間間隔按順序分別為a1,a2。如果|a1-a2|大于特定值Z(Z為大圓機(jī)周期的1/100),標(biāo)志位cc+1,否則cc=0。

    cc>3時(shí),報(bào)警。

    圖7 有剖布線(xiàn)檢測(cè)狀態(tài)算法示意圖

    軟件算法,更好地減少了誤報(bào),保證了生產(chǎn)效率。允許傳感器在1min內(nèi)產(chǎn)生2~5次誤測(cè)量(改進(jìn)前0次)。

    3 結(jié)論

    文中所述方法能夠比較準(zhǔn)確的檢測(cè)出“壞針、打針”的缺陷,但是在具體的儀器安裝過(guò)程中還存在不能適應(yīng)所有大圓機(jī)型號(hào),需要對(duì)紅外探頭的安裝裝置進(jìn)行進(jìn)一步的研究設(shè)計(jì)。

    [1] 柯維,張長(zhǎng)勝.織物經(jīng)緯密度測(cè)量的研究進(jìn)展[J].現(xiàn)代絲綢科學(xué)與技術(shù),2010,(4):27-29.

    [2] 曾健.坯布檢驗(yàn)方法淺析[J].四川紡織科技,2001,(3):38-41.

    [3] 孔垂山,劉艷芬.論美標(biāo)4分制對(duì)紡織面料的質(zhì)量要求[J].天津紡織科技,2001,(2):57-64.

    [4] 譚磊.針織物的尺寸特性[J].紡織學(xué)報(bào),2004,(6).

    Study of white knitting surface defects monitoring method based on Infrared

    ZHANG Cui-hua,ZHANG Tian-long,WANG Shuai
    (ShijiazhuangAutomationTechnologyCo.,Ltd.,ShijiazhuangHebei050081,China)

    In the production knitted fabric,"Bad needle injections" phenomenon is easy to produce.If not found in time,the defect extends to the whole cloth, cloth caused by waste, and such defects, small, not easy to find. The characteristics of needle leakage defect signal amplitude is small, fast speed, the corresponding signal of the shunt coupled filter, improve tiny defect detection accuracy, through the upper and lower limits with abnormal signal discrete integral algorithm to optimize the recognition of micro defects, improve the scanning probe shape structure, improve the product stability.

    Shunt;Coupled filter;Discrete integral

    2017-03-25

    張翠華(1982-),男,河北石家莊人,助理工程師,主要從事自動(dòng)控制類(lèi)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)研究.

    1001-9383(2017)01-0024-04

    TP391

    A

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