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    基于機器視覺的織物缺經(jīng)檢測系統(tǒng)

    2022-10-13 01:23:10宋志峰徐自立林富生余聯(lián)慶
    棉紡織技術(shù) 2022年10期
    關(guān)鍵詞:檢測

    石 全 宋志峰 徐自立 林富生 余聯(lián)慶

    (1.武漢紡織大學(xué),湖北武漢,430200;2.三維紡織湖北省工程研究中心,湖北武漢,430200;3.湖北省數(shù)字化紡織裝備重點實驗室,湖北武漢,430200)

    隨著現(xiàn)代紡織工業(yè)的發(fā)展,織機效率越來越高[1],然而機織物缺陷檢測的工作還是主要由人工完成,這就導(dǎo)致了缺陷檢測效率與織機效率不匹配[2]、工人勞動強度過大等問題[3]。為了使織物缺陷檢測工作與現(xiàn)代紡織工業(yè)的發(fā)展相適應(yīng)[4],需要更加高效可靠的織物缺陷檢測方法來代替人工檢測[5]。

    目前已經(jīng)有一些學(xué)者針對此問題進行研究,并取得了一定成果[6]。利用能量差對比法檢測織物缺經(jīng)缺緯[7],速度快,可行性較強,但由于織物邊緣位置與缺陷位置能量特征相似,采集圖像時應(yīng)避免采集到織物邊緣位置。利用小波變換檢測織物疵點[8-9],計算成本低,成功率較高,但如果邊緣周圍存在與疵點相似的痕跡,就容易造成算法的誤判。利用雙混沌機制粒子群算法檢測織物疵點[10],利于粒子群搜索最優(yōu)解,但是該算法較為復(fù)雜,檢測速度不高。深度學(xué)習(xí)算法也被應(yīng)用到織物疵點檢測中[11-12],但為了提高該算法的檢測精準度,前期需要大量的樣本進行訓(xùn)練,而且織物的生產(chǎn)過程較為復(fù)雜,出現(xiàn)的疵點隨機性較大,有時難以準確判斷。

    缺經(jīng)是織物疵點的主要類型之一[13-14],本研究提出了一種基于Halcon 的織物缺經(jīng)檢測系統(tǒng),首先通過預(yù)處理增強缺經(jīng)特征;然后構(gòu)造濾波器進行方向濾波提高缺經(jīng)部分與非缺經(jīng)部分對比度;最后通過灰度投影曲線差分判斷缺經(jīng)情況。該方法不僅可以區(qū)分出織物的邊緣部分和缺經(jīng)部分,而且針對不同光照條件下的織物圖像有較強的自適應(yīng)能力[15]。經(jīng)過試驗證明,該方法可有效檢測出織物的缺經(jīng)情況,檢測速度快,結(jié)果準確,有較強的魯棒性。

    1 檢測系統(tǒng)設(shè)計

    該系統(tǒng)由計算機、工控柜、傳送帶、光源、相機組成。計算機收發(fā)數(shù)據(jù)和圖像處理;工控柜控制傳送帶運動;傳送帶運送織物;相機采集織物圖片;光源增強織物特征。檢測系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

    1.1 采集圖像

    一般紗線顏色較淺,缺經(jīng)部分與非缺經(jīng)部分的對比度非常小,難以區(qū)分。因此采集圖像前,在織物下方通過紅色高頻率熒光燈光源進行打光處理[16],使缺經(jīng)部分與非缺經(jīng)部分的對比度提高,以便于后續(xù)檢測。使用工業(yè)CCD 相機對圖像進行三通道采集[17-18]。打光處理后采集到的缺經(jīng)織物樣本圖像如圖2 所示。

    圖2 缺經(jīng)織物圖像

    1.2 預(yù)處理

    雖然采集圖像時用紅色光源進行了打光,使缺經(jīng)部分與非缺經(jīng)部分的對比度有了一定提高,但此時仍然不能清晰區(qū)分。將原本的三通道圖像分解為三個單通道圖像即R、G、B 通道圖像,如圖3 所示??梢钥闯觯琑 通道的缺經(jīng)部分最為明顯,因此對R 通道圖像做后續(xù)檢測處理。

    圖3 單通道織物圖像

    R 通道圖像中,缺經(jīng)部分是白色,而以黑色為主的非缺經(jīng)部分占據(jù)了圖像大部分位置,缺經(jīng)部分仍然不易區(qū)分。因此,對R 通道圖像進行灰度反轉(zhuǎn)處理,如圖4 所示??梢悦黠@看出,缺經(jīng)處的灰度值與非缺經(jīng)處有明顯不同。

    圖4 灰度反轉(zhuǎn)后的織物圖像

    1.3 方向濾波

    方向濾波是利用卷積的方法對像素值進行梯度差分運算,增強灰度值突變處的特征,其原理如圖5 所示。方向濾波器從原圖像的左上角依次向右移動,對應(yīng)位置的數(shù)字相乘并相加,得到的值為新圖像在濾波器中心位置處像素點的灰度值。由水平方向濾波器的構(gòu)造可知,灰度值變化平滑的位置,濾波器中左右兩側(cè)像素點的灰度值發(fā)生了很大程度的抵消,卷積后灰度值變化不大。而灰度值變化劇烈的位置,左右兩側(cè)像素點的灰度值無法抵消,并對原灰度值進行了增幅。因此,可以使用方向濾波進一步增強缺經(jīng)特征。

    圖5 方向濾波原理示意圖

    為了獲得理想的濾波效果,構(gòu)造了不同階數(shù)的濾波器,并對濾波效果進行比較,如圖6 所示。濾波后的織物圖像如圖7 所示。

    圖6 不同階數(shù)的方向濾波器

    圖7 不同階數(shù)方向濾波后的織物圖像

    在后續(xù)試驗中發(fā)現(xiàn),經(jīng)3 階方向濾波的樣本,漏檢情況較多;7 階方向濾波的樣本,錯檢情況較多;而5 階方向濾波的樣本,效果較好。為了控制整體灰度值處于合適的范圍,使用5 階方向濾波器后,給濾波器賦予不同的權(quán)重,進行后續(xù)檢測試驗,濾波后的織物圖像如圖8 所示。

    經(jīng)過大量測試,權(quán)重為-1/4 時檢測準確率最高。因此,將濾波器確定為權(quán)重-1/4 的5 階方向濾波器。

    1.4 灰度投影

    為了準確得到灰度值分布情況,對織物圖像進行垂直灰度投影,方向濾波前后的灰度投影曲線如圖9 所示。

    圖9 方向濾波前后的垂直灰度投影曲線

    從圖9 中發(fā)現(xiàn),經(jīng)過方向濾波,缺經(jīng)特征得到了充分的增強,但織物邊緣部分的灰度值特征與缺經(jīng)部分難以區(qū)分。因此采用均值濾波進一步處理。

    1.5 均值濾波

    一方面,由于不同織物采集到的圖像整體灰度值有所不同,同一織物在不同光照條件下采集到的圖像整體灰度值也會發(fā)生變化。另一方面,由于織物邊緣的灰度值投影也會突然增大。因此,僅僅根據(jù)垂直灰度投影的值并不能準確判斷出缺經(jīng)的位置。為了使不同光照條件下圖像的檢測具有更強的魯棒性,以及消除將織物邊緣誤檢測為缺經(jīng)的情況,采用均值濾波平滑灰度投影曲線。

    均值濾波后的灰度投影曲線如圖10 所示??梢钥闯?,缺經(jīng)部分的灰度投影值大大減小,邊緣部分和其他非缺經(jīng)部分的灰度投影值和原曲線相差不大。

    圖10 均值濾波后的灰度投影曲線

    1.6 灰度投影曲線差分

    在相同坐標系下分別表示出均值濾波前后的灰度投影曲線,可以更加直觀地看出缺經(jīng)部分兩者的差值遠遠超過其他部分,如圖11 所示。其中,藍色曲線為均值濾波前的灰度投影曲線,紅色曲線為均值濾波后的灰度投影曲線。

    圖11 均值濾波前后的灰度投影曲線

    由于灰度投影曲線僅在缺經(jīng)部分發(fā)生了明顯變化,將均值濾波前后的灰度投影曲線差分,得到差值較大的部分,就可以判斷為缺經(jīng)部分。同時,由于織物邊緣部分的灰度投影值變化不大,經(jīng)過差分,就消除了將織物邊緣誤檢為缺經(jīng)的情況。另外,由于新曲線的整體灰度值與原曲線正相關(guān),通過差分也可以在一定程度上消除不同光照條件對檢測系統(tǒng)的影響,提高了檢測的魯棒性。

    差分后,通過差值來判斷缺經(jīng)情況。如果存在差值大于閾值,說明存在缺經(jīng),可根據(jù)橫坐標位置得到缺經(jīng)位置,并將其用紅色線條繪制在圖像中。如果不存在差值大于閾值,則表示織物完整,不存在缺經(jīng)情況。為了保證閾值選取的合理性,選取了不同的閾值進行檢測試驗,結(jié)果如圖12所示。

    經(jīng)試驗,閾值小于18 時,容易出現(xiàn)錯檢情況,如圖12(a)和圖12(b)所示;閾值大于22 時,容易出現(xiàn)漏檢情況,如圖12(d)所示;閾值為18~22時,檢測準確率最高。綜合考慮,將閾值定為20。

    圖12 不同閾值下的缺經(jīng)檢測情況

    2 結(jié)果分析

    本系統(tǒng)使用的計算機CPU 為Intel I7-9750H,GPU 為NVIDIA GTX 1660 Ti,相機為工業(yè)CCD相機,圖像分辨率為2 560 pixel×1 920 pixel。

    2.1 檢測準確率分析

    為了檢驗本系統(tǒng)的檢測準確性,采用了100組試驗樣本,按照上述方法分別在5 個不同的時間段按順序進行5 輪試驗,每輪試驗進行3 次重復(fù)采集并測試。其中1 組~50 組為合格織物,51 組~100 組為缺經(jīng)織物。試驗結(jié)果如表1 所示。

    表1 準確率檢測結(jié)果

    經(jīng)計算,該系統(tǒng)的平均檢測準確率為99.47%,其中合格織物的檢測準確率為99.20%,缺經(jīng)織物的檢測準確率為99.73%。

    2.2 檢測穩(wěn)定性分析

    在實際生產(chǎn)環(huán)境中,不同的光照條件可能會對檢測過程產(chǎn)生影響。為了測試系統(tǒng)的穩(wěn)定性,在不同光照條件下對1 號~10 號合格織物和11 號~20 號缺經(jīng)織物進行50 次重復(fù)檢測試驗,檢測結(jié)果如表2 所示??梢钥闯?,本系統(tǒng)對不同光照條件的適應(yīng)性良好,合格織物的平均檢測準確率為99.4%,缺經(jīng)織物的平均檢測準確率為99.6%,具有良好的魯棒性。

    表2 檢測穩(wěn)定性結(jié)果

    2.3 檢測效率分析

    20 次的檢測耗時統(tǒng)計結(jié)果如圖13 所示。其中,1 次~10 次為合格織物,11 次~20 次為缺經(jīng)織物??梢钥闯?,平均檢測耗時為164.5 ms,比人工檢測的效率提高了約1 倍,可滿足現(xiàn)代紡織工業(yè)的生產(chǎn)需求。

    圖13 檢測耗時統(tǒng)計

    3 結(jié)語

    本研究運用機器視覺軟件Halcon,將機器視覺運用到織物缺經(jīng)檢測系統(tǒng)上。該方法先運用一系列圖像處理手段增強缺經(jīng)部分,使缺經(jīng)部分與非缺經(jīng)部分的對比度提高以便于后續(xù)檢測處理;再利用灰度投影的方法得出投影曲線,并對其均值濾波處理;通過灰度曲線差分判斷是否超過閾值,得出缺經(jīng)情況和位置。試驗結(jié)果表明:該方法具有較高的檢測準確率和較快的檢測速度,并在不同光照條件下?lián)碛休^強的魯棒性。這也為缺緯、重經(jīng)、重緯等其他織物缺陷檢測提供了參考。

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