[发明专利]基于人工智能的纺织毛刷辊异常区域高速定位方法

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的纺织毛刷辊异常区域高速定位方法。该方法将毛刷辊的柱面图像分为多个子区域，在毛刷辊每次旋转90度后，获取每个子区域对应刷毛的纹理变化强度和负载序列；由纹理变化强度和负载序列计算每两个子区域之间的相似度距离以获取疑似异常子区域，当疑似异常子区域连续多次都为同一个子区域时，确认该子区域为异常子区域。对毛刷辊进行子区域划分，得到各子区域对应刷毛的纹理变化的各向异性响应和负载序列，以降低计算量、提高响应时间，进而由各向异性响应和负载序列确认异常子区域，并及时发出警告，避免布料损伤。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的纺织毛刷辊异常区域高速定位方法。

背景技术

工业毛刷辊是一种常见的毛刷类型，主要用于纺织、印染等行业，其类型有抛光刷、磨料毛刷、清扫类及清洗类毛刷辊、安全类毛刷辊等。

毛刷辊自身的毛刷是由一簇一簇的尼龙丝、马毛、猪鬃、羊毛等材料经过植毛工艺，植毛机将刷毛一束一束地植入刷辊中，从而得到质地均匀分布的毛刷。在工业毛刷辊的植毛工艺中，尼龙材料主要使用注塑成型来固定，动物毛发则通过弹簧、压片等工艺，无论是何种材料，刷毛的根部硬度都远大于刷毛本身。

纺织领域中，毛刷辊主要用于清扫和磨毛工艺中。在毛刷辊的工作过程中，刷毛会经历复杂的振动，其长时间的工作会导致固定结构的老化，从而出现刷毛向外脱落或歪斜的问题，进而导致毛刷的清理或打磨作用出现异常，轻则导致清理、打磨不充分，重则脱落。当刷毛尾部的钢丝、熔接的硬质塑料与布料直接接触，会刮伤织物，容易对布料造成损伤。

毛刷辊是一个高速旋转的机构，当刷毛出现歪斜或脱落时需要及时发现，目前暂无实时性高、正确率高的缺陷检测系统。主要问题在于目前基于图像检测毛刷辊的设备成本较高，对毛刷辊图像进行采集所需的刷新率较高。

因此传统的视觉检测方法无法实现在降低成本、提高计算效率的前提下，在刷毛出现歪斜、脱落的情况时立刻检测故障发生位置。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的纺织毛刷辊异常区域高速定位方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明实施例提供了一种基于人工智能的纺织毛刷辊异常区域高速定位方法，该方法包括以下具体步骤：

获取毛刷辊的柱面图像和每次旋转角度下对应的电机负载；将所述柱面图像切分为多个子区域，在所述毛刷辊每次旋转90度后，获取每个所述子区域对应刷毛的纹理变化强度，由所述电机负载获取每个所述子区域的负载序列；

由所述纹理变化强度和所述负载序列计算每两个所述子区域之间的相似度距离，基于所述相似度距离将多个所述子区域分为正常样本和异常样本；根据所述异常样本中的所述相似度距离获取疑似异常子区域；

当所述疑似异常子区域连续多次都为同一个所述子区域时，确认该子区域为异常子区域。

优选的，所述将所述柱面图像切分为多个子区域的方法，包括：

基于所述毛刷辊的柱体形状将所述柱面图像平均划分为多个子柱体对应的子柱面图像；

将每个所述子柱面图像根据所述子柱体的角度平均划分为多个所述子区域。

优选的，所述获取每个所述子区域对应刷毛的纹理变化强度的方法，包括：

根据所述子区域中新老纹理进行差分得到亮度差图像，所述亮度差图像表示旋转角度变化前后所述子区域的亮度变化值；

对所述亮度差图像分别进行X方向和Y方向的Sobel算子处理后，由处理后的所述亮度差图像中的像素值分别得到刷毛横向和纵向的所述纹理变化强度，其中，X方向表示所述毛刷辊的轴向，Y方向表示所述毛刷辊的旋转方向。