機器視覺技術在棉紡行業中的應用

一、前言

當今社會是一個科技如雨后春筍般涌現的社會??萍际墙^對的第一生產力,隨著光電技術、圖像識別技術、計算機及數字視頻技術的發展及日趨完善,紡織科技已突破傳統機械及簡單電氣傳動控制領域走向高度集成的小型化、數字化、智能化的道路。由于數字信號具有處理效率高、抗干擾能力強、控制準確,是傳統機電信號無法比擬的特點,因此,各種數字視頻技術得到了迅速的發展,傳統的異纖分揀系統已逐步轉向以圖像處理為核心的現代模式。

二、異纖分揀機優勢

在紡織行業競爭日益激烈的今天產品質量及產品 成本決定了企業的生存能力,在實際棉紡應用過程中機器視覺系統可以完成普通人工4-6人的工作量。普通人工分揀棉花,每噸棉花需增加成本500元左右,按照一天三班倒的工作制來計算,一臺異纖分揀機可以凈省人工12-18人,依照目前人工成本計算一年凈省人工成本為25萬元左右,同時帶來產品質量提高的附加值。所以綜合計算一臺異纖分揀機短時間即可完全回收成本。

在紡紗的生產過程中,像棉花雜質檢測這種有高度重復性和智能性的工作不能僅僅依靠人工檢測來完成, 對棉花質量的檢測是重復性勞動,工人容易疲勞導致出錯并且效率低。在現代化清梳聯流水線中常??煽吹胶芏嗟臋z測工人來執行這道工序,給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時,卻仍然不能保證“三絲”合格率。

生產自動化的改造,清梳聯流水線變成快速、實時、準確、高效的流水線。在紡織流水線上,所有棉花都要經過各種工藝開松除雜處理?,F在采用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的實際生產檢測中,用人工檢查產品質量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。

三、異纖分揀機與傳統分揀方式的區別


傳統分揀方法主要以人工分揀為主,近十年來出現一些智能檢測手段的各種嘗試,包括超聲波檢測、光電檢測、黑白CCD檢測和彩色CCD檢測。經過紡織企業實踐檢驗單一的檢測手段無法完全解決棉花中種類豐富的雜質,所以我們提出將超聲波檢測、彩色CCD檢測與黑白CCD檢測嫁接在一起的綜合檢測機構。各種檢測手段使用效果對比情況如表1所示。

表1 各種檢測方法的檢出效果對比

一般機器視覺檢測(自動識別)先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像,在此基礎上設定一定標準;然后拍攝被檢測的圖像,再將兩者進行對比。但是在棉花檢測工程中要復雜一些:

  1. 圖像的內容不是單一的圖像,每塊被測區域存在的雜質的數量、大小、顏色、位置不一定一致。

  2. 雜質的形狀難以事先確定。

  3. 由于棉花快速運動對光線產生反射,圖像中可能會存在大量的噪聲。

      4. 在流水線上,對棉花進行檢測,有實時性的要求。

由于上述原因,圖像識別處理時不能照本宣科,應采取相對應的算法,考慮到各種實際工作棉花品種和狀態,提取雜質的特征,進行模式識別,實現智能分析。


四、異纖分揀機的技術特點

異纖分揀機包括彩色線陣掃描CCD相機、黑白線陣掃描CCD相機、超聲波檢測裝置、白光及紫外光照明裝置、電磁閥噴氣裝置、計算機處理設備、異纖清除裝置的異纖分揀機。集CCD成像技術、超聲波掃描處理技術、自動化控制技術、光譜分析技術、圖像處理技術等高端技術為一體。針對不同種類雜質采用CCD相機成像檢測同超聲波檢測相結合的多種檢測手段的結構,提高了生產效率及生產質量,簡化了生產流程。同時由于采用集成模塊化的設計使安裝操作更為簡單,實際安裝過程中只需將在棉花通道內添加本設備即可,整機采用全屏蔽模塊化設計,具有很強的抗干擾能力。檢測過程無需另外添加其他設備配合,整機結構緊湊、外形尺寸小,具有很高的性價比。大大減少了傳統棉花檢測裝置所需檢測時間及工序,集成了多種傳統檢測手段為一體,增加了棉花內雜質的檢出效率,提高了棉紡企業成紗質量及速度。


1.CCD傳感器精確感應

      視覺、聽覺、嗅覺、味覺和觸覺是人體的基本五種感覺,其中視覺帶來的信息量遠遠大于其它四種,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布和亮度、顏色及形態等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。機器視覺同時具備我們人眼不具備的很多優勢。例如高速判斷,人眼1秒內只能分辨12幀圖像,超過12幀以上人眼即無法分辨但是機器視覺系統可以分辨50-80幀甚至更高幀數的圖像。

圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,如面積、數量、位置、長度,再根據預設的允許度和其他條件輸出結果,驅動廢棉清除系統,實現自動識別雜質并排除雜質的功能。


2.高速的圖像識別技術及整機控制系統

通過采用更高速度的處理器使我們對棉花雜質的處理時間基本都停留在毫秒級別,一秒鐘能處理圖像數量龐大。圖像處理算法中增加了我公司完全自主開發的圖像識別系統,包含顏色識別模塊,仿真形態學識別模塊,亮度自適應模塊,雜質校正模塊輸入輸出控制模塊。

系統采用高性能計算處理設備,保證系統性能。其分析能力強,控制精度高,整體控制能力強大。不但能完成高速采集圖像和分析圖像,同時還能驅動對應電磁閥組件及控制照明組件。中央處理器主頻超過2.4GHz(雙核),內存容量超過1GB,采用160GB以上高速硬盤,DVD光驅,自帶模擬量輸出單元、I/O控制單元、高速圖像采集單元。系統整體反應速度低于15ms,完全能夠滿足目前系統需求。


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