基于红外线的针织白色布面疵点监测方法的研究

张翠华，张田龙，王帅(石家庄市学森自动化科技有限公司，河北 石家庄 050081)

基于红外线的针织白色布面疵点监测方法的研究

张翠华，张田龙，王帅
(石家庄市学森自动化科技有限公司，河北 石家庄 050081)

针织布匹生产过程中，容易产生“坏针、打针”现象，发现不及时，缺陷延伸至整匹布，造成布匹浪费，而这种缺陷，微小，不容易发现。针对坏针漏针疵点信号变化幅值小、速度快的特点，将对应信号进行了分流耦合滤波，提高了微小疵点检测的准确度，通过上下限随动异常信号的离散积分算法优化了对微小疵点的识别，改进了扫描探头外形结构，提高了产品的稳定性。

分流；耦合滤波；离散积分

0 引言

目前针织布生产线主要依靠人工监管，一名工人最多时需负责四台圆纬机，受工人的经验、熟练程度、眼部疲劳程度等因素影响，即使最有经验的工人，也只能发现约70%的缺陷。尤其是对于漏针的检测，因其特征不够明显，工人在巡检时很容易漏检，没有及时停机，容易造成大面积缺陷，从而严重降低布匹品级，甚至成为废布。因此笔者设计研究了一种自动监测漏针的方法，来避免该现象的发生[1]。

1 针对随机信号漂移的硬件设计

一般的测量方法是通过传感电压的起伏变化量判断瑕疵类型，大的瑕疵变化幅度大，小的变化幅度小(图1)。布面较大的漏洞(O型)与细小的漏针(I型)采用同一信号判别，而细小的漏针(I型)产生的变化量相对于漏洞(O型)较小，但信号变化的速度快。这一特性导致，在系统长期使用过程中，信号缓慢偏移时，容易引起细小的漏针(I型)导致的误报[2]。

图1 一般测量方法误报情况示意图

图2 分流后电路示意图

我们将处理电路将信号分为两部分(图2)：直流部分(检测破洞或条状瑕疵)和交流部分(检测细小的漏针坏针)。实现了布面较大的漏洞(O型)与细小的漏针(I型)两种不同特征的信号的分别处理[2]。

其中，为保证细小的漏针(I型)缺陷的稳定检测，利用细小的漏针(I型)产生的信号变化量变化速度快的特点，用耦合电容隔离直流信号，再经过放大电路的高倍放大，提取了有效信号。另外，增加波形改善电路，对采集到的有效信号与干扰信号进行侦别处理，增加了信号的可信性。用硬件放大电路的静态工作点进行调整，利用饱和电压附近放大电路的衰减特性来削弱干扰信号，而不影响有效信号，如剖布线信号(图3、图4)、漏针信号、油污信号等[3]。

图3 信号分流处理前 图4 信号处分流处理后

2 瑕疵侦别软件设计

由于坏针、漏针导致的布面瑕疵十分微小，传感器采集到的信号变化量小，同时大圆机布面的线速度很快，导致外界的干扰很容易影响系统，引起误报[4]。

图5 坏针、漏针导致的布面瑕疵

图5中，箭头指示的是两条坏针对布面造成的瑕疵大小与成人手指的对比图，可以看出瑕疵很细，容易造成传感器误报、漏报，需要高精度的传感器与更加合理的软件算法来判断瑕疵。

(1)无剖布线检测状态下(图6)，电容隔离后处理好的信号有3路，当检测到有大于等于2路值变化量同时大于Y时，记作一次事件A。(Y≥1V)

由于坏针有一定的宽度，可能连续出现A事件，所以，每发生一次A事件后延迟0.2s再监测A事件。

发生一次A事件，开始计时，如果10s内又出现A则标志位bb+1，再次出现A时，距离上次A事件时间大于10s，则bb=0；否则bb+1.

当bb≥4,报警，说明出现了坏针或漏针，停机。

图6 无剖布线检测状态算法示意图

(2)有剖布线检测状态下(图7)，电容隔离后处理好的信号有3路，当检测到有大于等于2路值变化量同时大于Y时，记作一次事件A。(Y≥1V)

由于坏针有一定的宽度，可能连续出现A事件，所以，每发生一次A事件后延迟0.3s再监测A事件。(剖布线是双线时记成一个事件)

如果连续出现三次A事件，时间间隔按顺序分别为a1，a2。如果|a1-a2|大于特定值Z(Z为大圆机周期的1/100)，标志位cc+1，否则cc=0。

cc>3时，报警。

图7 有剖布线检测状态算法示意图

软件算法，更好地减少了误报，保证了生产效率。允许传感器在1min内产生2～5次误测量(改进前0次)。

3 结论

文中所述方法能够比较准确的检测出“坏针、打针”的缺陷，但是在具体的仪器安装过程中还存在不能适应所有大圆机型号，需要对红外探头的安装装置进行进一步的研究设计。

[1] 柯维,张长胜.织物经纬密度测量的研究进展[J].现代丝绸科学与技术,2010，(4)：27-29.

[2] 曾健.坯布检验方法浅析[J].四川纺织科技,2001，(3)：38-41.

[3] 孔垂山,刘艳芬.论美标4分制对纺织面料的质量要求[J].天津纺织科技,2001，(2)：57-64.

[4] 谭磊.针织物的尺寸特性[J].纺织学报,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

张翠华(1982-)，男，河北石家庄人，助理工程师，主要从事自动控制类产品的开发研究.

1001-9383(2017)01-0024-04

TP391

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