基于機(jī)器視覺的筒子紗密度在線檢測(cè)系統(tǒng)

張建新，李 琦

(浙江理工大學(xué) 機(jī)械與自動(dòng)控制學(xué)院，浙江 杭州 310018)

筒子紗的卷繞密度為單位體積的紗線質(zhì)量[1]。筒子紗完成卷繞后的卷繞密度通常指平均卷繞密度。檢測(cè)筒子紗的平均卷繞密度對(duì)于保證筒子紗質(zhì)量具有重要意義。當(dāng)筒子紗卷繞密度過低時(shí)，紗線與筒管表面的摩擦力不足，生產(chǎn)出的筒子紗易松散形變；當(dāng)筒子紗卷繞密度過高時(shí)，紗線在繞線過程中的彈性能量過高，導(dǎo)致筒子易繃緊，使其在后續(xù)加工工序中斷頭率增加[2]。同批次不同卷繞密度的筒子在同一染缸中染色時(shí)易出現(xiàn)染色不均的現(xiàn)象。在筒子紗染色前測(cè)量筒子紗的卷繞密度可控制勻染率，優(yōu)化整個(gè)染色過程，提高生產(chǎn)效率。

目前筒子紗卷繞密度檢測(cè)方法主要有人工測(cè)量法和儀器測(cè)量法。儀器測(cè)量法中包括接觸式和非接觸式方法。國(guó)內(nèi)大部分紡織公司使用人工測(cè)量法和接觸式儀器測(cè)量法對(duì)筒子紗卷繞密度進(jìn)行抽檢。人工測(cè)量法主要依賴于工人的經(jīng)驗(yàn)判斷，比如通過分析染色后的勻染率來(lái)檢測(cè)筒子紗是否合格，或者使用游標(biāo)卡尺測(cè)得相關(guān)參數(shù)后根據(jù)公式得出筒子紗卷繞密度[3]；接觸式儀器測(cè)量法主要通過筒子紗緊密度測(cè)試儀進(jìn)行檢測(cè)，通過測(cè)試儀探針檢測(cè)筒子紗硬度間接測(cè)量筒子紗卷繞密度[4]，這種方法易破壞筒子紗的均勻結(jié)構(gòu)，且測(cè)量結(jié)果受測(cè)量點(diǎn)的影響較大。以上2種方法易對(duì)筒子紗內(nèi)部結(jié)構(gòu)造成破壞，檢測(cè)效率低，穩(wěn)定性較差，不適用于檢測(cè)生產(chǎn)線上大批量筒子紗的卷繞密度。國(guó)外一些公司使用非接觸檢測(cè)方法，如X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描法(XRCT)、激光測(cè)量?jī)x法等[5]。XRCT技術(shù)可以直觀地觀察和表征筒子紗的卷繞密度和卷繞情況，但X射線具有放射性，所以不適用于在線檢測(cè)。LDCS 100 TSY 015型激光測(cè)量?jī)x(THEMA SYSTEM公司)通過激光器檢測(cè)出筒子紗的輪廓，根據(jù)輪廓測(cè)出筒子紗的質(zhì)量、體積、密度和最大直徑，但該儀器依賴進(jìn)口且價(jià)格昂貴。

為兼顧筒子紗卷繞密度的檢測(cè)效率和檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，降低檢測(cè)設(shè)備成本，本文提出了基于機(jī)器視覺的筒子紗卷繞密度檢測(cè)方法，采用圖像法獲得筒子紗體積，通過運(yùn)算得到筒子紗卷繞密度。該方法屬于非接觸式檢測(cè)[6]，能實(shí)現(xiàn)快速和無(wú)損的筒子紗卷繞密度檢測(cè)。

圖1 檢測(cè)系統(tǒng)的組成Fig.1 Composition of detection system

1 在線檢測(cè)系統(tǒng)的組成和工作原理

本文提出的筒子紗卷繞密度在線檢測(cè)系統(tǒng)基于機(jī)器視覺技術(shù)[7]，分別使用機(jī)器視覺、質(zhì)量傳感器檢測(cè)筒子紗的體積質(zhì)量，從而得到筒子紗平均卷繞密度。檢測(cè)系統(tǒng)的組成如圖1所示。

可以看出，筒子紗臥式擺放在輸送機(jī)上，系統(tǒng)自動(dòng)采集待測(cè)筒子紗的質(zhì)量和側(cè)面圖像，通過圖像處理算法計(jì)算筒子紗體積、最大直徑，根據(jù)筒子紗卷繞密度計(jì)算公式得到筒子紗的平均卷繞密度。整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)確保無(wú)光源直射和鏡面反射。

圖2 筒子紗卷繞密度在線檢測(cè)系統(tǒng)整體流程圖Fig.2 Overall flow chart of on-line detection system for cheese yarn density

該檢測(cè)系統(tǒng)選用MA-CA050-10GM型黑白面陣相機(jī)(杭州海康威視有限公司)，可拍最大圖片為 2 448 像素×2 048像素，傳感器像元為3.75 μm×3.75 μm。 鏡頭選用尼康8 mm定焦鏡頭。光源為 P-FL-400-300-B 型藍(lán)色LED面光源(東莞銳視光電科技有限公司)，可使筒子紗的外形輪廓更加清晰，減少筒子紗材質(zhì)帶來(lái)的干擾信息，藍(lán)色光源波長(zhǎng)范圍為430～480 nm，適用于未染色的白色筒子紗。采用P-PS2-24 W-2T型光源控制器(東莞銳視光電科技有限公司)；L6D型稱重傳感器(中航電測(cè)儀器股份有限公司)，綜合誤差小于±0.02 FS；M6型對(duì)射激光傳感器(戴迪斯科有限公司)。PC為 AIIS-1240 型工控機(jī)(研華科技有限公司)，可適用于紡織和印染生產(chǎn)線上的高溫高濕環(huán)境。筒子紗卷繞密度在線檢測(cè)系統(tǒng)的整體流程如圖2所示。

測(cè)定像素當(dāng)量后[8]，將待測(cè)筒子紗臥式擺放在輸送機(jī)上，當(dāng)待測(cè)筒子紗到達(dá)質(zhì)量測(cè)量裝置處時(shí)，工控機(jī)接收到觸發(fā)對(duì)照式光電開關(guān)1發(fā)出的開關(guān)量，質(zhì)量測(cè)量裝置測(cè)量該筒子紗質(zhì)量，當(dāng)筒子紗到達(dá)圖像采集裝置處，工控機(jī)接收到觸發(fā)對(duì)照式光電開關(guān)2發(fā)出的開關(guān)量，工業(yè)相機(jī)與藍(lán)色面光源配合進(jìn)行圖像采集，通過圖像處理算法和數(shù)據(jù)處理，得到待測(cè)筒子紗的最大直徑、體積和平均卷繞密度并判斷該筒子紗是否合格。

2 圖像采集

系統(tǒng)工作時(shí)，筒子紗隨傳送裝置一起運(yùn)動(dòng)，當(dāng)筒子紗運(yùn)動(dòng)到指定位置時(shí)，會(huì)觸發(fā)光電傳感器并向工控機(jī)發(fā)出采集圖像的指令，采集筒子紗的側(cè)面靜態(tài)圖像。

圖像感興趣區(qū)域(ROI)[9]是從圖像中選擇的一個(gè)重點(diǎn)分析區(qū)域，可以減少處理時(shí)間。相機(jī)拍攝的圖像大小為2 448像素×2 048 像素，采集后選取使筒子紗面積約占整個(gè)圖像面積的3/4為ROI區(qū)域[9]，根據(jù)中心成像原理計(jì)算出相機(jī)的工作距離，計(jì)算公式如下：

(1)

式中：μ為像元大小，μm；N為物體成像在單個(gè)方向上所占的像素?cái)?shù)目；f為相機(jī)焦距，mm；l為物體在對(duì)應(yīng)方向上的實(shí)際尺寸，mm；d為待求的相機(jī)鏡頭與被測(cè)物體的距離，mm。

根據(jù)式(1)計(jì)算相關(guān)參數(shù)，確定相機(jī)的安裝位置，筒子紗臥式擺放，相機(jī)與筒子紗臥式最高點(diǎn)的距離為600 mm，鏡頭光心與筒子紗側(cè)面中心在同一垂線上，系統(tǒng)采集的原始圖像如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)采集的原始圖像Fig.3 Original image

3 圖像處理

通過對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到校正后無(wú)畸變的筒子紗側(cè)面圖像，結(jié)合質(zhì)量傳感器測(cè)得的筒子紗質(zhì)量并計(jì)算出筒子紗的最大直徑、體積、密度參數(shù)，可判定被測(cè)筒子紗是否合格。

3.1 圖像預(yù)處理

為圖像校正提供清晰的圖像與可行方案，須進(jìn)行圖像預(yù)處理：本文使用灰度投影法選取ROI區(qū)域[10]，將相機(jī)采集到的灰度圖像分別進(jìn)行水平與垂直方向上的投影，二者結(jié)合，最終選取的ROI大小為1 200像素×800像素。采用直方圖均衡化法進(jìn)行圖像增強(qiáng)[11]。增加筒子紗與背景的對(duì)比度，并使得筒子紗圖像邊緣更加清晰?？紤]到筒子紗材質(zhì)和外界環(huán)境對(duì)圖像質(zhì)量的影響，采用OTSU算法[12]對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割，該算法適應(yīng)性好，效率高。預(yù)處理之后的筒子紗側(cè)面圖像如圖4所示。

圖4 預(yù)處理之后的筒子紗側(cè)面圖像Fig.4 Side image of package yarn after preprocessing

3.2 筒子紗圖像輪廓校正

通常情況下的相機(jī)模型是理想化的小孔成像模型，實(shí)際成像時(shí)，通過相機(jī)采集的圖像總是有一定的非線性失真，這種非線性失真稱為幾何畸變[13]，為校正幾何畸變，需要對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，即計(jì)算相機(jī)的內(nèi)參和外參[14]。由于相機(jī)成像的關(guān)系，筒子紗輪廓上下邊界的直線特性失真較為嚴(yán)重，所以需要對(duì)筒子紗圖像進(jìn)行豎直方向上的校正[15]。根據(jù)透視投影理論，本文提出了一種基于相機(jī)標(biāo)定和圖像信息相結(jié)合的校正法，首先根據(jù)圖像采集裝置及標(biāo)定獲得本系統(tǒng)的相關(guān)固定參數(shù)，然后分析筒子紗圖像邊界直線特性丟失的原理，進(jìn)行逆向校正[16]。筒子紗側(cè)面圖像的成像坐標(biāo)示意圖如圖5所示。其中x軸、y軸及相機(jī)光軸z軸組成圖像坐標(biāo)系XO1Y、世界坐標(biāo)系XWYWZW。相機(jī)焦距f在本系統(tǒng)中為 8 mm，XW平行于筒子紗和x軸。該方法將筒子紗表面的點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系XO1Y上的投影校正至對(duì)應(yīng)平行切面上的點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系XO1Y上的投影。在圖像坐標(biāo)系中，所有的單位為像素。

圖5 模型示意圖Fig.5 Model Image

圖6 筒子紗表面上某一點(diǎn)Q的校正模型Fig.6 Correction model of a point on surface of cheese yarn

記世界坐標(biāo)系中點(diǎn)Q(XW，YW，ZW)的齊次坐標(biāo)為Q=(XW,YW,ZW,1)T，其映射點(diǎn)q(u,v)在圖像坐標(biāo)系中的齊次坐標(biāo)為q=(u,v)T，O1(u0,v0)為圖像坐標(biāo)系中的原點(diǎn)，數(shù)字相機(jī)中像素是長(zhǎng)、寬分別為dX、dY的矩形，相機(jī)在X軸和Y軸上的尺度因子為fX=f/dX，fY=f/dY[17]。因?yàn)橥沧蛹喗茷樾D(zhuǎn)體，所以筒子紗表面上的點(diǎn)滿足以下關(guān)系：

(2)

根據(jù)射影變換，將世界坐標(biāo)系中的點(diǎn)Q投影到圖像坐標(biāo)系上的點(diǎn)q，可由式(3)表示：

(3)

式中：M為相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)矩陣，見式(4)；H為相機(jī)的外部參數(shù)矩陣，H由相機(jī)和世界坐標(biāo)系的相對(duì)位置關(guān)系決定，本文中只與OOW有關(guān)，見式(5)、(6)。

(4)

OOW=d+2r

(5)

(6)

由式(4)～(6)可以得出該模型的變換矩陣

(7)

綜上，筒子紗表面一點(diǎn)Q與投影點(diǎn)q的關(guān)系可以由式(8)表示：

(8)

由式(8)可以求出校正后筒子紗圖像中所有點(diǎn)的坐標(biāo)，重置圖4中每個(gè)點(diǎn)的灰度值即可得到校正后的筒子紗圖像，校正后的筒子紗側(cè)面圖像如圖7所示。

圖7 校正后的筒子紗側(cè)面圖像Fig.7 Corrected side image of cheese yarn

4 筒子紗卷繞密度

4.1 像素當(dāng)量計(jì)算

像素當(dāng)量即圖像中1個(gè)像素點(diǎn)代表的實(shí)際物理尺寸，本文采用已知尺寸的光學(xué)標(biāo)定板來(lái)測(cè)算系統(tǒng)的像素當(dāng)量[18]，將正方形棋盤光學(xué)標(biāo)定板放置在離相機(jī)最近的筒子紗切面上，采集標(biāo)定板的清晰圖像，然后進(jìn)行濾波、畸變校正、棋盤格邊緣檢測(cè)，得到中心棋盤格的像素列數(shù)c，每個(gè)方形棋盤格的邊長(zhǎng)為L(zhǎng)，mm，由式(9)可計(jì)算出該條件下的像素當(dāng)量I。

(9)

4.2 筒子紗卷繞密度計(jì)算

對(duì)圖7逐行掃描，可求得該筒子紗的最大直徑所占像素列數(shù)，根據(jù)式(9)算出實(shí)際最大直徑。筒子紗近似為1個(gè)旋轉(zhuǎn)體[19]，校正后的筒子紗側(cè)面圖像相當(dāng)于該旋轉(zhuǎn)體的截面，本文用定積分的方法計(jì)算筒子紗體積V[20]，見式(10)。結(jié)合像素當(dāng)量I和質(zhì)量傳感器測(cè)得的質(zhì)量M，由式(11)可計(jì)算出筒子紗的平均卷繞密度ρ。

(10)

(11)

式中：H為某行像素對(duì)應(yīng)的筒子紗高度，mm；h為圖像中筒子紗高度的像素行數(shù)；R為某行像素對(duì)應(yīng)的筒子紗半徑，mm；r為圖像中某行半徑的像素列數(shù)；m為筒芯的質(zhì)量，g；v為筒芯的體積，cm3。

5 實(shí)驗(yàn)分析

本文軟件運(yùn)行環(huán)境為Windows7操作系統(tǒng)，使用VS2017 C++、OPENCVCV2.13運(yùn)行算法。設(shè)置工業(yè)相機(jī)幀率為18 FPS，曝光時(shí)間為50 000 ms,增益為 0 dB。 為驗(yàn)證本文提出的檢測(cè)方法是否有效，對(duì)浙江省海寧市某紡織公司生產(chǎn)的同批次150只筒子紗進(jìn)行檢測(cè)，待測(cè)筒子紗為松式棉筒子紗，平均卷繞密度的合格范圍為0.450～0.500 g/cm3。

5.1 準(zhǔn)確性驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文方法的準(zhǔn)確性，首先使用游標(biāo)卡尺和直尺對(duì)每只筒子紗各參數(shù)按規(guī)定進(jìn)行測(cè)量(每個(gè)參數(shù)測(cè)量3遍取平均值)，根據(jù)公式計(jì)算出其平均卷繞密度。使用本文提出的基于機(jī)器視覺的筒子紗卷繞密度在線檢測(cè)方法對(duì)150只筒子紗進(jìn)行密度檢測(cè)，每個(gè)筒子紗平均耗時(shí)893 ms，密度測(cè)量結(jié)果如圖8所示。相對(duì)應(yīng)的誤差在±3%以內(nèi)，相對(duì)誤差結(jié)果如圖9所示。

圖8 密度測(cè)量結(jié)果Fig.8 Density measurement results

5.2 穩(wěn)定性驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文方法的穩(wěn)定性，選取準(zhǔn)確性實(shí)驗(yàn)中的10只合格筒子紗，分別對(duì)每只筒子紗重復(fù)檢測(cè)10次，記錄結(jié)果和誤差，記錄穩(wěn)定性系數(shù)為10次誤差的平均值，該值越小系統(tǒng)越穩(wěn)定，穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

圖9 相對(duì)誤差情況Fig.9 Relative error

表1 穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Stablity experimental results

6 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種低成本的、非接觸式、高效準(zhǔn)確的筒子紗卷繞密度在線檢測(cè)方法，利用機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)了筒子紗卷繞密度的自動(dòng)檢測(cè)，設(shè)計(jì)了基于透視投影理論的筒子紗圖像失真模型和校正算法，還原了理想的筒子紗側(cè)面圖像，使用積分法求筒子紗體積，結(jié)合質(zhì)量傳感器測(cè)得質(zhì)量，計(jì)算出筒子紗的平均卷繞密度。筒子紗卷繞密度在線檢測(cè)系統(tǒng)可有效地檢測(cè)出筒子紗的質(zhì)量、最大直徑、體積和密度參數(shù)并判斷是否合格，具有較好的精確度和穩(wěn)定性。本文為筒子紗卷繞密度在線檢測(cè)提供了新的方法，可代替人工檢測(cè)方法，提高了紡紗和筒子紗印染生產(chǎn)過程中的自動(dòng)化水平，保證了產(chǎn)品質(zhì)量，具有一定的參考意義。