基于视觉的经编机纺纱断线检测技术研究

谢一首+华鑫炎+李庆+郑力新+潘书万

摘 要：针对传统人工肉眼检测纺纱断线的低效率与误检率问题，设计基于机器视觉的经编机纺纱断线在线检测系统，摒弃数根数的常规思想，提出以断纱缺口特征为研究，结合LINQ技术与统计思想的图像算法。通过测试表明，该算法具有高准确性与实时性，满足企业生产需求，具有良好的应用前景。

关键词：断纱检测；LINQ；统计；缺口特征

引言

在轻工业纺织生产中，经编机因生产效率高，对原料和织物品种的适应性广使其在纺纱领域起着举足轻重的作用。然而，在纺丝过程中，纱线的质量良莠不齐，当织针对纱线的拉力大于纱线可承受的最大拉力时，纱线就会出现断裂，通常称为“断纱”。目前，绝大部分纺织企业对“断纱”的检测仍停留在人工检测阶段。由于纺织机的电机在快速转动，针头也处在高频抖动状态，若出现“断纱”，肉眼几乎不可能直接从高速运转的织针上判别断线，通常工人们都是观察已织出的布匹，若布面上出现一定长度的裂痕，则判定该位置附近出现“断纱”。对于企业而言，这些裂痕带来的损失已是不可避免。因此，对于经编机纺纱断线的实时检测已成为纺纱企业的业内难题[1]。

针对该难题国内外学者也做了许多研究，目前对于“断纱”实时检测系统常见的有三种方法：第一种是利用机械传感器，通过接触检测纱线的强度判断是否断线。此方法机械结构设计复杂，准确率也较低[2]。第二种是利用红外激光检测装置，若出现断线，线头易飘出遮挡激光束，引发接收端传感器信号[3]。此种方法仅适用于弹性较大的纱线，且需借助外力如鼓风机等，增加不必要的开销。第三种是通过工业相机，利用图像处理的原理[4]，实时对采集的织针图像数据进行算法处理，若发现图像中出现符合判定准则的规律，认为出现断线。

此种方法机械结构简单，但要求图像处理算法有较强的鲁棒性与准确性。江南大学史鹏飞等将图像的二维信号转换为一维信号，从一维信号中自适应提取信号的极值，根据极值信号统计纱线根数，该方法适合于小型经编机系统[5]。大型经编机中，单个相机的视场无法涵盖全部纱线，数根数的方法不可用。吉林大学赵立阳采用线性CCD相机采集图像并处理，该系统实时性高，且仍未离开数根数的思想[6]，但由于线阵相机价格较高不适合于工业推广。本文研究亦是第三种方法，选用价格较为便宜的CMOS高分辨率相机。摒弃传统数根数的方法，通过一定预处理后判定缺口形态特征确定“断纱”位置。

1 系统原理

本设计采用基于PC的机器视觉系统，选用杭州微图公司CMOS摄像头灰度相机，分辨率。经实测经编机在电机转速为800转/min时，针头每秒上下抖动8个周期，故需至少保证相机帧率为20fps左右时，方可采集到清晰的图像。但由于CMOS相机分辨率较高，初始帧率仅在5fps左右，故实验采用相机开窗技术，借助相机SDK，保持拍摄窗口横向宽度不便，纵向高度调整为48。此时，相机的帧率可以达到50fps以上。为后续图像处理方便，滤掉一些不必要的可见光干扰，本设计选取可见光中波长最大的红光源，采用正面打光方案（图1），在镜头前加装滤波片过滤可见光，效果如图2。

系统上电运行前，可通过人机交互界面配置相机，设定系统阈值，统计基数，偏移量等参数，通过界面上的开始按钮开启系统，采集的每一帧纱线图像都会经过工控机处理，在没发现缺口异常时，界面上的报警指示灯为绿色，系统正常运行。一旦出现断纱，图像算法将实时准确找出缺口位置，并在图像中表示，界面指示灯变为红色并报警。同时，工控机控制下位机PLC停止经编机运行。待现场工人将断线接上确认后，方可重新启动系统。

2 系统软件核心

软件系统为纺纱断线实时陷检测的技术核心部分。交互界面采用.net平台C#开发，结合Emgucv图像处理函数库[7]，Access为后台数据库引擎。设计了用户管理模块，相机测试模块模块，方案测试模块，数据查询模块等（图3）。

2.1 图像算法

由于纺纱的布线方案不同，图像的算法将有所调整，不失一般性，先以最为常见的满线状态为研究，若出现“断纱”，断线处暂时处于空缺状态，会呈现一个类矩形的小缺口如（图4）。

为确定缺口位置，算法主要分为以下几个步骤：

（1）进行灰度展宽使图像获得更好的明暗对比，将关心的缺口区域“暗化”（图5a）。

（2）将对比度拉伸后的图像进行灰度取反。以便后续阈值分割操作（图5b）。

（3）采用核模板为1*h（h为图像高度）的线性模板进行均值滤波，此操作可以锐化纵向边缘，使线条更加清晰明朗（图5c）。

（4）采用OSTU阈值分割进行图像二值化，将所有白色区域作8邻域连通（图5d）。

（5）求取所有连通域的面积，宽度，及连通域的矩形度P=A/S。其中A为连通域面积，S为连通域最小外界矩形面积。

（6）根据经验法设定断线缺口判定准则，仅当某连通域满足一定宽度，面积，且矩形度大于一定比值时，判定为“嫌疑”位置。本次实验设定连通域宽度大于5个像素，面积大于30个像素，且矩形度比值大于0.8。检测效果如（图5e）。

2.2 Linq技术

实际生产中，由于客户不同需求，纺织厂的布线方案将有所调整。常见的布线方案就有几十种，若每一种布线方案都提供一种图像算法，显然工作量太大且不实用。笔者观察发现，这几十种布线方案出现“断纱”的情况可以统一归为两大类：断两侧与断中间。断两侧的情况，处理起来与上述满线状态一致，只需调整判定准则里的宽度与面积基值。而断中间的情况较为麻烦，下面以3空1布线方案为例（图6）。

图像算法前面6步与满线状態相同，不同的是，此时满足条件“嫌疑”连通域较多，且处于随机分布状态，我们需要对所有满足前6步的“嫌疑”连通域进行排序，排序准则为：以连通域外接矩形所在图像位置中的横坐标X为参照，从左至右顺序排序。语言集成查询操作LINQ，允许编写C#代码以查询数据库相同的方式操作内存数据。通过使用查询语法，甚至可以使用最少的代码对数据源执行复杂的筛选、排序和分组操作[8]。故本文采用LINQ排序操作简便并能很好的解决问题需求，核心代码如下：

IEnumerable> query = null；

query = from items in holes orderby items.BoundingRectangle.X select items；

其中holes为前6步获得的“嫌疑”区域集合。断线判定准则为：若有连续三个连通域坐标X的差值小于一定阈值，判定为断线缺口。本实验取阈值为10，算法流程与效果如（图7）。

2.3 缺陷统计

纱线在受到张力的情况下处于高速纺纱的状态，即便纱线在整经过程中左右晃动，其偏移量也比较小，一般不超过2mm[9]。为确保系统对断线检测的准确性，本设计引入统计的思想防止误判。以满线状态为例，设定初始偏移量与统计基数，若检测到“嫌疑”缺口，标记并开始计数，若后续帧处理在该位置左右偏移量范围内，继续检测到“嫌疑”缺口，计数加1，直到统计数大于给定的基数，则判定该位置出现“断纱”并停止机器。

3 结束语

本文摒弃传统数根数的算法思想，以缺口特征为研究对象，深入分析不同布线方案下的图像算法，引入LINQ技术和统计思想，检测准确率与实时性达到预期水准，在纺织业内成熟的4，5梭经编机中有较强的企业应用价值。

参考文献

[1]王铭铭.基于图像处理的纺纱断线监测嵌入式系统设计[D].厦门：华侨大学，2013：1-6.

[2]董威.基于线阵CCD的实时断纱检测系统的研究[D].福州：福建师范大学，2014：1-3.

[3]谈昆伦.纱线断线检测装置：中国，201320372076.3[P].2012-07-28.

[4]CHAN J P， PALMER G S. Machine vision application in industry[C]// Application of Machine Vision IEEE Colloquium，1995.

[5]史鹏飞，白瑞林，杨文浩，等. 基于机器视觉的整经机断纱檢测系统[J].东华大学学报，2011，37（6）：376-378.

[6]赵立阳.基于数字图像处理技术的智能纱线检测系统的开发与应用[D].长春：吉林大学，2014：19-44.

[7]谢一首，李庆，郑力新，等.基于机器视觉的胶囊缺陷检测系统设计[J].微型机与应用，2016，35（7）：69-71.

[8]陈娟，方亮，等.基于Framwork3.5的LINQ技术研究[J].微计算机信息，2010，26（4）：155-157.

[9]蒋沪生.基于FPGA的机器视觉研究及应用[D].无锡：江南大学，2013：25-27.