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运用机器视觉技能实时在线检测筒子纱缺陷

2021-08-10

筒子纱是纺纱厂络筒工序的产出品,其质量直接影响后道工序的出产及纺织品质量。常见的缺陷有菊花芯、多层台、网纱、多源纱等。

解决方案:

该系统由2个工业相机、条形光源、照式光电开关和核算机组成,先是相机与同步光源分时搜集筒子纱顶面和周围面过曝方式及正常方式图像。系统自动搜集筒子纱的图像,并通过图像处理和针对筒子纱纹理的政策标识来判别筒子纱是否具有某种缺陷。

当待检筒子纱抵达系统作业方位后,遮盖对照光电开关的投光光束,进入受光器的光量削减到标准以下,光电开关宣布开关信号量。系统收到开关量后,各组相机与光源依照设置好的时序合作完结图像搜集的进程。图像搜集完结后,搜集相应的算法对图像进行处理,判别筒子纱是否存在缺陷并输出成果。

周围面图像处理

多层台缺陷体现为筒子纱周围面归纳的间断不连续。主要对周围面过曝图像进行归纳提取。然后分析提取的归纳特征,判别筒子纱是否多层台缺陷。周围面归纳提取选用阈值化切割确认筒子纱的像素区域。

检测多层台缺陷所需求的特征是筒子纱周围面的归纳线特征,因为筒子纱与布景之间相较于筒子纱外表纹理的灰度值差异较大,因而选用梯度边沿来进行切割政策。切割筒子纱周围面图像需求强化垂直方向边沿,选用水平方向的索贝尔梯度算子。

机器视觉检测设备.png

多层台缺陷辨认

多层台缺陷体现在周围面归纳呈现断层,以切割出的周围面归纳区域为政策,分析其周围面归纳是否连续。

顶面图像处理

在顶面分别搜集了过曝方式和正常方式的图像,其间过曝方式图像用于确认筒子纱中心方位及半径大小。然后,通过筒子纱方位参数将顶面正常方式图像翻开为极坐标图,并提取政策区域用于缺陷辨认。

网纱缺陷的筒子纱,其顶面散布有杂线。杂线在翻开图中体现为存在非切向的边沿,可运用水平方向的高斯滤波器对翻开图进行处理并与翻开图做差,然后核算部分方向直方图。若可信度参数满意条件,而且主梯度方向违背垂直方向较大则判别为网纱缺陷。

多源纱缺陷,将顶面纹理翻开图水平方向进行投影。分析投影曲线中对应筒子纱顶面纹理部分的曲线特征,核算平均偏差,依据偏差值判别是否多源纱。

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