[发明专利]一种基于机器视觉的网状织物网目长度偏差率检测系统在审
申请号: | 201710669061.0 | 申请日: | 2017-08-08 |
公开(公告)号: | CN107504905A | 公开(公告)日: | 2017-12-22 |
发明(设计)人: | 顾寄南;唐良颖;唐仕喜;洪后紧;王飞;朱林童;许悦;崔东慧;潘甜 | 申请(专利权)人: | 江苏大学 |
主分类号: | G01B11/03 | 分类号: | G01B11/03;G01N21/95 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 212013 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 视觉 网状 织物 网目 长度 偏差 检测 系统 | ||
技术领域
本发明涉及检测系统,尤其涉及一种基于机器视觉的网状织物网目长度偏差率检测系统。
背景技术
网孔织物是指在织物结构中产生有一定规律网孔的织物,目前已应用在汽车、医疗、卫生、运动休闲、过滤清洁、安全保护、航空航天等诸多领域。但是随着网孔织物的应用越来越广的同时,人们对其表面质量要求也越来越高,如何提高网孔织物的质量,实现网孔织物表面质量检测的自动化,成为制约其发展的关键因素。网状织物的表面质量主要由网目长度偏差率决定。长期以来,网目长度偏差率的测量是靠人工测量。然而这种方法有很多弊端,首先,人工测量严重降低了织网工艺流程的自动化程度;其次,人工检测一般不能实时的发现不合要求的网,一旦检测出偏差率不合要求,则整张网作废,增加了废品率;第三,人工检测增加了工人的劳动强度,且漏检率高,网的质量不能得到有效的保证。自动检测系统还未在网状织物检测领域使用的原因有以下几点,第一,自动检测系统需要一定的安装空间,目前织网机能提供的空间有限;其次,网目识别和偏差率计算需要一套适应性强大的算法支撑。因此有必要设计一种能解决安装空间不足且高效的基于机器视觉的网状织物网目长度偏差率检测系统。
发明内容
针对现有技术中存在不足,本发明提供了一种基于机器视觉的网状织物网目长度偏差率检测系统,该检测系统不仅降低了工人的劳动强度、提高检测准确率,而且解决了传统检测系统安装空间不足的问题。
本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
一种基于机器视觉的网状织物网目长度偏差率检测系统,包括工控机、显示器、光源、图像采集卡、可调式图像采集装置和报警器;
所述可调式图像采集装置包括CCD工业相机和移动装置,待测网安装在CCD工业相机和光源之间,所述CCD工业相机安装于移动装置上,移动装置能够使得CCD工业相机前后移动,CCD工业相机通过图像采集卡与工控机电连接,显示器、报警器分别与工控机通信连接,工控机通过设置定时触发信号控制CCD工业相机实时拍摄网目图像,并将采集的网目图像传输到工控机,工控机中设有基于图像处理的网目长度偏差率计算模块,所述基于图像处理的网目长度偏差率计算模块采用基于坐标的特征提取方法对采集的图像进行处理,同时计算每个网目的长度偏差率,得出偏差率的最值,判断结果是否在设置的偏差率的范围内,若超出设定的范围,则启动报警器。
优选地,所述移动装置包括底座和电机,所述底座的两端均设有导轨、滑块、丝杠支座、滚珠丝杠和支撑架,所述导轨安装在底座的上表面上,所述滑块与导轨滑动连接,所述滚珠丝杠位于滑块的上方,所述丝杠支座与滚珠丝杠螺纹连接,丝杠支座的底端与滑块固定连接,所述电机安装于底座的一侧,并与一个滚珠丝杠转动副连接,所述支撑架的底端安装在丝杠支座上,连接板固定连接两个滑块,两个支撑架之间固定有与底座平行的相机安装杆,所述CCD工业相机安装在相机安装杆上。
优选地,所述CCD工业相机的定时信号由出网速度确定,根据出网速度确定CCD工业相机间隔采集一次图像的时间,出网速度越快,CCD工业相机间隔采集一次图像的时间越短。
优选地,所述光源为LED光源。
优选地,所述基于坐标的特征提取方法包括下列步骤:
步骤a:图像预处理;
步骤b:网目图像处理和识别,获取每个结点的拟合圆和圆心坐标;
步骤c:基于坐标提取对象并计算网目长度偏差率,具体步骤如下:
c1、对步骤b中所获得的网目结点拟合圆的图像,根据各行结点圆心坐标值的row坐标相近的特点,选出各行的结点图像并计算各行的结点数,根据各行的结点数和图像中总的结点数,将每个网目所对应的三个结点找出并标记,计算相应结点图像圆心的距离即为该网目的一边长度,由此,计算出每个网目的邻边长度;
c2、根据步骤c1所获得的每个网目的邻边长度计算网目长度偏差率,公式为:
l0=l1+l2;
r=(l0-l)/l×100%
式中r为网目长度偏差率,l1、l2为网目纵向邻边的实测长度,l0为网片的实测网目长度,l为网片的公称网目长度。
优选地,所述图像预处理具体为:首先将采集到的RGB图像转换为灰度图像,再对灰度图像进行增强处理所述图像预处理的增强图像的高频区域:
res=round((orig-mean)*Factor)+orig
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