人造草坪生产线簇绒机漏纱实时检测方法

路文纪，邹 鲲，舒 畅，胡小荣

(东华大学纺织装备教育部工程研究中心，上海 201620)

0 引言

目前，国内外生产人造草坪的主要设备为割绒簇绒机[1]。影响人造草坪质量的主要因素为漏纱，即在人造草坪生产线上，由于草丝从纱架经牵引系统到簇绒织机过程中的断裂、簇绒机织针的崩断及其他因素，导致草坪局部草丝的缺失。

随着机器视觉技术的发展，机器视觉被广泛应用于缺陷的检测[2]。某人造草坪生产线的幅宽约为3.2 m，采用传统人工检测簇绒漏纱，漏纱检测不及时、工人劳动强度大、生产效率低。本文基于机器视觉，设计了一种漏纱实时检测，并在检测到漏纱时使簇绒机自动停机的方法，以减少工人工作量、提高生产效率。

1 检测系统

检测系统结构如图1所示。四个相机均布在草坪生产线上，检测到漏纱后，通过通信转换电路控制接入簇绒机控制电路的继电器使其停机。工控机的配置为：Intel奔腾双核B970，主频 2.2 GHz，内存2 GB；相机选用浙江华睿科技提供的A5201CG50型彩色相机，镜头选用华睿科技提供的MH0824M型镜头。

图1 检测系统结构图

2 感兴趣区域的选择

在选择图像感兴趣区域(region of interest,ROI)时，使其靠近簇绒织针针脚的位置；且考虑到漏纱检测时可能需要大量计算，在检测到尽可能多的纱线列数的前提下，使感兴趣区域面积尽可能小。由于ROI区域较大，此处将其等分为左右两部分展示。ROI大小为1 900 pixel×100 pixel，图像的实际大小约为8 500 mm×80 mm。从图2可以看出，纱线存在一定程度畸变；实际中纱线为等间距、互相平行分布。

图2 ROI示意图

3 颜色空间的选择

图像处理中，颜色空间的选择尤为重要，合理、有效的选择能更为准确也更易处理最终结果[3-4]。常用的颜色空间包括RGB、HIS和YUV等[5-6]。

RIO转换到YUV、HIS、2G-R-B颜色空间，各颜色空间分量如图3所示。由图3可知，ROI中实际表面在图像中的畸变沿图像中心呈左右对称分布。H分量2G-R-B分量和Cr分量均可以较好将纱线从基布中分离，但2G-R-B分量中纱线所占比例明显较原图向少，且部分出现不连续现象；而Cr分量中纱线虽能较好连续，其纱线和基布的对比度较差。相比较而言，H分量中信息更加完整清晰，且纱线连续性好和基布的对比明显，故选取H分量作为后续处理图像。

图3 各颜色空间分量图

H分量图中，由于基布是白相间的网格布，所以得到的图像中存在一些孤立的黑色噪声点，属于噪声。对于噪声，比较有效的处理方式为中值滤波[7-8]。中值滤波后H分量如图4所示。中值滤波后的图像基布与纱线区别明显，且其灰度分布存在明显的波峰波谷，有利于后续处理。

图4 中值滤波后H分量图

4 畸变校正算法的设计

被检测的纱线数量较多且形态不一致，无法进行统一处理。因此，需对图像进行畸变校正，使纱线的形态统一。

4.1 基于灭点和透视原理建立畸变校正模型

相机与物面夹角原理如图5所示。当相机中轴线与物面(物面为平面)的垂线夹角α=0°时，相机成像的实际物面为矩形，物距L1=L2，物面在像平面中缩小比例相同，基本不存在畸变；当α≠0时，L1≠L2，物面距离像平面较近的部分的像大于距离物面较远的部分，使得所成图像产生畸变，这种现象叫做透视畸变[9-12]。在人造草坪漏纱检测时，由于簇绒机机架、相机视野等因素的影响，相机与物面的角度α≠0，导致获得的图像产生透视畸变。

图5 相机与物面夹角原理图

对于透视畸变，实际中平行的线在透视畸变图像中汇聚于一点，该点称为灭点。灭点的个数可以分为一个、两个和三个的情况[11]。通用透视变换矩阵为：

(1)

式中：T1为图像线性(旋转)变换矩阵；T2为图像透视变换矩阵；T3为图像平移变换矩阵[12]。

本系统中，图像的畸变仅由于成像面与物面不平行导致，符合一个灭点的情况。ROI中灭点示意图如图6所示。矩形R1R2R3R4表示ROI所在区域，以图像底边为X轴、中线为Y轴建立坐标系。图像中任一点P(x,y)所在的实际直线为MN，图像中线未倾斜，所以MN的延长线与Y轴的交点Q(0,L)即为灭点，图像符合一个灭点的变换。

图6 ROI中灭点示意图

由于物面为平面，相对于物面与相机成像面平行的情况，以相机为中心建立空间坐标系。相机仅在一个维度上存在倾斜，并且根据实际情况，只需考虑二维坐标变换即可。

即：

(2)

可得：

(3)

式中：(X,Y)为P点在图像中理想点的坐标。求得L即可得到变换矩阵。

4.2 模型解法

若已知底边R1R2任意一点的所在直线在图像中的畸变角度，即可由几何函数关系求得L。由此，根据面阵相机拍摄图像的原理，使用3D草图工具绘制相机成像原理图，相机成像原理如图7所示。图7中：面ABCD为有效像场，a1B1C1D1为物面，两面的夹角为∠OG1F1的余角对应图7中的α，O为投影中心点。依据有效像场尺寸可确定矩形ABCD，依据镜头的视野范围可基本确定O点距面ABCD的距离。在面a1B1C1D1上作a1E1垂直于C1D1，线段AE为其投影。由于物面与成像面间的不平行，导致实际中垂直于上下两边的线段a1E1在成像面上与对应成像边的夹角小于90°。确定影响该夹角的因素及其与夹角大小的关系，即可根据相关条件确定图像畸变角度。

图7 相机成像原理图

由图7中几何关系可知：

(4)

(5)

(6)

(7)

HE=OHtan∠HOE

(8)

(9)

联立式(4)～式(9)，解得：

(10)

由式(10)可知，图像畸变角度与物距无关，只与相机、镜头的参数及相机成像面相对物面的角度有关。选定相机及镜头的型号后，畸变角度仅受相机成像面与物面夹角的影响。实际操作中，使用量角器即可测得该夹角α。

(11)

对ROI进行逐点校正，即可得到理想图像。

检测的目标体为纱线。纱线呈垂直于X方向平行分布。为简化程序减小计算量，只需针对X方向存在的畸变进行校正。由式(3)和式(11)可得：

(12)

镜头视场角H=58.1°、V=44.5°、D=70.2°，可得AB=8.8 mm、AD=6.6 mm、OG≈7.3 mm；由ROI尺寸可得OR1=928 pixel；测量的∠OG1F1≈ 40.5°。畸变校正后的ROI图像如图8所示。由图8可知，目标体纱线经预处理后多为黑色，每个像素点对应灰度值偏小；基布多为白色，每个像素点对应灰度值偏大。在进一步检测时，为减小基布对纱线的干扰，增强图像处理鲁棒性，对图像灰度值进行翻转操作，并且舍去边缘部分不完整纱线。

图8 畸变校正后的ROI图像

5 漏纱检测

5.1 漏纱检测算法

校正后的RIO中：纱线呈白色且相互平行；基布呈黑色。根据图像的特点，得到的ROI灰度值纵向加和波形图如图9所示。图9中，波峰所处区域对应纱线在ROI中的位置。

图9 ROI灰度值纵向加和波形图

根据波形图的特点可知，若某列发生漏纱，则该列纱线所在区域，灰度值加和的结果将减小，利用这一特点即可进行漏纱判断。程序流程如图10所示。根据纱线位置，将每列纱线所在区域内灰度值加和的结果记录在数组中，通过与第N次前获得的数据对比的差值大小即可判断是否发生漏纱。

图10 程序流程图

经测试，本算法执行一次时间约为100 ms，针对的簇绒机转速为600 r/min即每针间隔100 ms。所取的ROI中纱线长度约8针。经实际试验，算法中关键参数N的取值偏小时，易发生误报；当N取值偏大时，漏纱量偏多；当取N=4时，即在簇绒机正常运转情况下，若某列纱线发生漏纱且漏纱数量达到4针及以上时，工控机向通信转换板发送特定停机信号，从而改变继电器状态使簇绒机自动停机。

5.3 实际生产线应用

产线完整检测系统中，4台相机均布置在人造草坪生产线上，通过网线分别和控制柜中4台工控机相连。控制柜中，每台工控机通过RS-232接口和通信转换板相连，通信转换板通过控制继电器的通断，控制簇绒机停机。

生产线运行一周时间内，平均生产每200 m人造草坪约发生32次漏纱；漏纱检成功率测率为100%，但偶尔有误报，即系统检测到漏纱使簇绒机停机而实际却并没有漏纱发生。每生产200 m的试验结果如表1所示。发生误报，可能是因为簇绒机运行时造成相机振动，或是外界自然光因某些原因发生骤变。总体而言，簇绒机的启动时间较短，7.2%的误报率对人造草坪生产线生产效率影响不大。

表1 试验结果

6 结束语

大多数生产线因受自然光干扰严重，难以应用机器视觉系统。本文针对人造草坪生产线设计的检测算法中，参数设置少、对光源要求低；避免了使用多数机器视觉系统中依赖性高的阈值分割、腐蚀膨胀等需设置参数过多、对光源要求高的算子，具有较强的鲁棒性；使用一定时间段内,图像纱线区域灰度值加和对比的方法判断漏纱，克服了一天内自然光变化的影响，

具有较强的鲁棒性。该方法可有效应用于受自然光干扰的人造草坪生产线，大幅提高草坪质量、生产效率、减少了工人工作量，具有极高的实用价值。