一种长码拉链的缺陷检测系统技术方案

本发明专利技术涉及拉链检测技术领域，公开一种长码拉链的缺陷检测系统，包括：长码拉链设备，人机交互设备，高速摄像机，图像分析模块，缺陷判断模块，以及缺陷学习模块；长码拉链以300m/min以下的传送速度在流水线上传送，高速摄像机以每分钟3000帧以下的帧率采集流水线上的长码拉链图像；当图像分析模块和缺陷判断模块识别到缺陷时，控制长码拉链设备停机并把缺陷部分传动到指定位置进行标注，标注完成后，长码拉链继续进行传送和缺陷检测。当发现新的缺陷信息时，根据学习指令对新的缺陷信息进行采集、学习，丰富缺陷判断模块的缺陷类别。本发明专利技术能够满足传送速度为300m/min或以下的生产流水线连续检测需求、且检测精度高。且检测精度高。且检测精度高。

【技术实现步骤摘要】
一种长码拉链的缺陷检测系统


[0001]本专利技术涉及拉链缺陷检测
，尤其涉及一种长码拉链的缺陷检测系统。

技术介绍

[0002]拉链又称拉锁，其生产成本低，市场需求大，应用范围广。大型拉链生产企业平均每条生产线年产拉链近千万米，但是生产过程中不可避免地会出现某些残次品，比如拉链缺齿、断线等状况，为了保证下游市场的正常运营， 减少因缺陷拉链造成的下游市场产品缺陷，必须对拉链缺陷进行质量检测。目前的拉链质量检测主要是人工抽样检测，平均每检测一次需要耗费大量时间及人力成本，而且人工抽检存在较大的偶然误差，致使拉链的检测结果可靠性不高。据相关公司表示，拉链质量的检测问题已经成为了公司发展的一个主要瓶颈和利润提升的重要障碍。
[0003]一篇公开号为CN102495076A的中国专利技术专利申请公开一种基于机器视觉的拉链金属链牙缺陷检测方法，利用由送料机构、物料位置传感器、图像传感器、步进电机/伺服电机、光源控制系统、传送皮带、分拣机构、不锈钢滑轨、控制器和控制系统构成的检测装置进行检测，待检测拉链经送料机构送到检测装置的皮带平台上，经物料位置传感器检测定位，启动图像传感器，获取拉链图像，然后将图像传输至控制系统，控制系统对图像进行处理，根据处理的结果与判别标准比较，判断拉链是否存在缺陷。
[0004]又一篇公开号为CN102495069A的中国专利技术专利申请公开一种基于数字图像处理的拉链链带缺陷检测方法，利用由目标定位触发装置、图像采集传感器、传送带驱动装置、背景光源装置、传送皮带、分拣装置和PC机或嵌入式控制系统构成的检测装置进行检测，待检测拉链产品被送入检测装置的传送皮带平台上，再由驱动装置的驱动送至检测区域，然后，由目标定位触发装置对拉链产品进行目标定位，由图像采集传感器获取拉链链带数字图像，然后将图像传输至PC机或嵌入式控制系统，PC机或嵌入式控制系统对目标图像进行处理，根据处理的结果和判别标准比较判断拉链链带区域是否存在缺陷。
[0005]现有的这些拉链缺陷检测方法虽然也能代替人工进行快速检测，但也只是简单的定点检测，即待检测物料到位后定位抓拍图像进行识别，难以满足长码拉链、尤其是生产流水线传送速度达100m/min以上时的连续检测需求。另外，随着人类社会经济和科学技术的发展，拉链由最初的金属材料向非金属材料，单一品种、单一功能向多品种、多规格综合功能发展，由简单构造到如今的精巧美观，五颜六色等等。面对拉链精细度、种类及颜色越来越多的情况下，其缺陷样式也越来越多，只是利用一些现有的数据模型进行比较判断也容易出现漏检，导致检测精度难以满足产业化需求。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种能够满足传送速度为300m/min以下的生产流水线连续检测需求、且检测准确率高的长码拉链缺陷检测系统。
[0007]为达到以上目的，本专利技术采用如下技术方案。
[0008]一种长码拉链的缺陷检测系统，包括：长码拉链设备，具有连续输送长码拉链的流水线；人机交互设备，与长码拉链设备连接、用来控制流水线的启停；其特征在于，还包括：高速摄像机，与流水线对应设置、用来对输送过程中的长码拉链进行连续抓拍；图像分析模块，用来对高速摄像机抓拍到的图像进行算法分析；缺陷判断模块，用来对算法分析后的图像进行缺陷比较判断；缺陷学习模块，用来根据学习指令对显示屏上显示的缺陷信息进行采集、学习、并上传到数据库中存储，进而丰富缺陷判断模块的缺陷类别。
[0009]实际工作时，长码拉链以300m/min以下的传送速度在流水线上传送，高速摄像机以每分钟3000帧的帧率以下采集流水线上的长码拉链图像；当图像分析模块和缺陷判断模块识别到缺陷时，控制长码拉链设备停机并把缺陷部分传动到指定位置进行标注，标注完成后，长码拉链继续以300m/min以下的传送速度在流水线上进行传送和缺陷检测。
[0010]当发现新的缺陷信息时，发出学习指令，通过缺陷学习模块对新的缺陷信息进行采集、学习、并上传到数据库中存储。
[0011]更为优选的是，所述长码拉链设备具有若干导轮，所述长码拉链在所述导轮的承托下沿流水线方向连续输送。
[0012]更为优选的是，所述长码拉链设备具有瑕疵冲孔工位，通过所述瑕疵冲孔工位对缺陷部分进行冲孔标注。
[0013]更为优选的是，所述人机交互设备实时显示高速摄像机连续抓拍到的图像、以及缺陷判断模块的判断结果。
[0014]更为优选的是，所述长码拉链为尼龙、聚脂、金属及塑钢拉链。
[0015]更为优选的是，所述缺陷的种类包括：布带的色差、脏污、跳纱、布带缺口、皱带、粘染料、布带两边弧度、压布带、布带色花、破洞，以及牙齿的缺牙、小米、半边牙、割齿不净、压牙、接模空位。
[0016]更为优选的是，所述图像分析模块和所述缺陷判断模块的工作流程包括以下步骤：1）基于深度学习方法对拉链缺陷特征进行提取检测；2）基于机器视觉和模式识别的方法对拉链缺陷特征进行提取检测；3）基于多元融合模型对步骤1）和步骤2）的检测结果进行调整，调整时，多元融合模型赋予步骤1）的检测结果和步骤2）的检测结果相应的比重。
[0017]更为优选的是，在步骤1）中，利用特征提取网络对推理图像的深度特征进行提取，进而对缺陷部位进行响应，从而实现拉链缺陷特征的提取检测；所述特征提取网络具有多尺度特征融合模块、用来提取多尺度特征，多尺度特征通过FPN结构进行融合。
[0018]更为优选的是，在步骤2）中，对链牙缺陷进行检测识别时，先利用预处理模块将检测区域从背景中提取出来，再用灰度投影分布异常检测和时频域模板匹配对链牙间距进行分析；所述预处理模块采用大津阈值法和形态学处理的方法将检测区域从背景中提取出来。
[0019]更为优选的是，在步骤3）中，多元融合模型采用正确率排名正则化的方法赋予步骤1）的检测结果和步骤2）的检测结果相应的比重值。
[0020]更为优选的是，所述缺陷学习模块基于深度学习方法对缺陷信息进行采集、学习；通过特征提取网络提取到缺陷信息的普适特征，保存为模型文件；所述模型文件中的模型采用深度可分离卷积进行体积缩减；先针对不同通道做单独卷积，再通过1
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1卷积来降低通道数；在形成模型文件时，引入的基于 squeeze and excitation 结构的轻量级注意力
模型，该模型结构考虑通道之间的关系，以此来提升网络性能，能够显式地建立特征通道之间地相互依赖关系，通过学习的方式来获得每个特征通道之间的重要程度，按照这个重要程度来提升有用的特征的权重并抑制对当前任务用处不大的特征。
[0021]本专利技术的有益效果如下。
[0022]一、通过在长码拉链设备上增加相应的高速摄像机、图像分析模块、缺陷判断模块、缺陷学习模块等，实现了长码拉链的在线连续检测；同时，高速摄像机以每分钟3000帧率以下采集流水线上的长码拉链的连续动态图像，可以满足传送速度为300m/min以下的生产流水线的高速生产检测要求；另外，缺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种长码拉链的缺陷检测系统，包括：长码拉链设备，具有连续输送长码拉链的流水线；人机交互设备，与长码拉链设备连接、用来控制流水线的启停；其特征在于，还包括：高速摄像机，与流水线对应设置、用来对输送过程中的长码拉链进行连续抓拍；图像分析模块，用来对高速摄像机抓拍到的图像进行算法分析；缺陷判断模块，用来对算法分析后的图像进行缺陷比较判断；缺陷学习模块，用来根据学习指令对显示屏上显示的缺陷信息进行采集、学习、并上传到数据库中存储，进而丰富缺陷判断模块的缺陷类别；实际工作时，长码拉链以300m/min以下的传送速度在流水线上传送，高速摄像机以每分钟3000帧以下的帧率采集流水线上的长码拉链图像；当图像分析模块和缺陷判断模块识别到缺陷时，控制长码拉链设备停机并把缺陷部分传动到指定位置进行标注，标注完成后，长码拉链继续以300m/min以下的传送速度在流水线上进行传送和缺陷检测；当发现新的缺陷信息时，发出学习指令，通过缺陷学习模块对新的缺陷信息进行采集、学习、并上传到数据库中存储。2.根据权利要求1所述的一种长码拉链的缺陷检测系统，其特征在于，所述长码拉链设备具有若干导轮，所述长码拉链在所述导轮的承托下沿流水线方向连续输送。3.根据权利要求1所述的一种长码拉链的缺陷检测系统，其特征在于，所述长码拉链设备具有瑕疵冲孔工位，通过所述瑕疵冲孔工位对缺陷部分进行冲孔标注。4.根据权利要求1所述的一种长码拉链的缺陷检测系统，其特征在于，所述人机交互设备实时显示高速摄像机连续抓拍到的图像、以及缺陷判断模块的判断结果。5.根据权利要求1所述的一种长码拉链的缺陷检测系统，其特征在于，所述长码拉链为尼龙、金属及塑钢拉链，所述缺陷的种类包括：布带的色差、脏带、跳纱、布带缺口、皱带、粘染料、布带两边弧度、压布...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明炎，梁子斌，刘伟立，王爱国，刘伟祥，
申请(专利权)人：佛山市煜丰机械有限公司，
类型：发明
国别省市：