[发明专利]一种基于机器视觉的在线织物瑕疵检测与报警系统

说明书

技术领域

本发明属于检测系统领域，具体涉及一种基于机器视觉的在线织物瑕疵检测与报警系统。

 

背景技术

在纺织行业中，织物产品的瑕疵检测占有重要地位。提高织物瑕疵检测检测的准确率和效率，将有助于整个产品的顾客满意度和产品的整体效益。一般来说，有织物瑕疵造成织物成为残次品后，其价值将降低40％～50%，甚至更低。目前，织物瑕疵检测主要有一下两种方式：

人工检测，主要靠人的视觉来进行瑕疵检测，该方法主要是人力消耗大，瑕疵检测效率低，而且由于人的视觉疲劳等原因存在一定的漏检率。

自动检测方法，主要采用现代检测技术和图像处理技术结合，高速进行织物瑕疵检测，效率高。

但目前上述两种方法主要用于生产出的织物进行检测，定性，即仅能给出织物是否存在瑕疵，不能干预织物生产。

 

发明内容

为了解决上述存在的不足问题，本发明旨在提供一种基于机器视觉的在线织物瑕疵检测与报警系统，降低织物瑕疵率，降低生产成本。

为实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案是：

本发明的基于机器视觉的在线织物瑕疵检测与报警系统，选用高清晰度和高速的摄像头获取织物在线视频，获取的在线视频通过视频AD数字化处理后，由视频处理器进行采集和预处理，并通过视频处理器输出到视频终端；采集的视频由主处理器进行智能视频处理，采用多模式自适应瑕疵检测方法进行瑕疵的检测；如果发现存在瑕疵，主处理器通知控制设备停止机器生产，并通过报警模块向生产人员进行报警；如果出现误检，通过系统的人机交互接口界面通知织物生产设备继续生产，否则停止生产来减少出现瑕疵的织物量。

优选的，所述检测与报警系统主要采用高速摄像头进行视频获取，转换成数字视频后由视频预处理模块进行预处理，主要包括图像颜色空间转换、图像隔行/逐行扫描转换、图像增强、直方图计算、感兴趣区域提取等处理；然后通过主控模块对预处理后的视频进行采集，一方面可以进行视频输出，另一方面可以将数据暂存于双口DARAM中，实现与信号处理模块共享采集的视频。

进一步的，所述信号处理模块可以进行常见的织物瑕疵检测，主要包括破洞、跳花或跳纱、经缩、双经等等常见瑕疵的检测，同时可以进行印花瑕疵的检测。

更进一步的，在进行印花瑕疵检测之前，所述信号处理模块对印花进行训练和识别，然后可以根据印花特征进行印花瑕疵检测。

更进一步的，所述主控模块包括配置是否启用印花瑕疵检测、印花特征提取、印花特征识别等功能。

更进一步的，在检测人员发现系统出现误检，可以通过继续检测功能接口通知监控系统继续进行检测，主控模块通过控制接口通知产线继续生产并立刻结束报警。所述继续检测功能接口可以通过外接按键实现，也可以通过主控制模块的配置功能模块进行控制。

优选的，所述主控模块主要通过网络接口、无线接口和USB接口实现系统的配置功能；在信号处理模块中，提供训练学习功能接口。

相对于现有技术，本发明的基于机器视觉的在线织物瑕疵检测与报警系统，具有以下有益的技术效果：

本发明的一种基于机器视觉的在线织物瑕疵检测与报警系统，主要采用智能视频处理方法在织物生产线上进行在线的实时织物瑕疵检测。当发现有织物存在瑕疵时，立刻停止织物生产并报警等待处理，从而将损失降到最小。注意，系统应具有一定的容错性，即当出现误检时，可以恢复生产，误检率要控制在1%以下。

1）在织物瑕疵检测方法中，引入在线视频检测的方法，在生产过程中及时发现织物瑕疵，及时停止织物产线生产，从而降低织物次品率。

2）系统采用多模式自适应瑕疵检测方式，可以自适应的检测各种常见织物瑕疵，并可以进行印花瑕疵检测，提高瑕疵识别效率，降低次品率。

3）引入织物印花的训练和识别功能，可以识别织物印花的瑕疵，可以识别织物印花的瑕疵率，从而降低织物次品率。

4）在训练和识别功能中，具有自主学习和辅助学习两种功能，可以在系统通用功能的基础上，根据具体问题进行自主学习和辅助学习，提高系统的专用性，最终提高系统的瑕疵识别效率，降低织物次品率。

附图说明

图1为本发明的一种基于机器视觉的在线织物瑕疵检测与报警系统的织物瑕疵在线检测系统框图。

    图2为本发明的一种基于机器视觉的在线织物瑕疵检测与报警系统的系统

硬件模块示意图。

 

具体实施方式