【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及浆纱机在线检测领域，特别是涉及一种基于图像处理算法的浆纱机筘齿区断纱故障检测方法。
技术介绍
1、经纱上浆是棉纺中的重要工序，目的是提高经纱的可织性。在经纱上浆过程中，浆纱机筘齿区断纱故障时有发生。而采用人工巡检的方式无法及时发现断纱故障问题，造成工厂时间和资源浪费；产线噪音大温度高，环境恶劣，工人工作条件差，工作效率低。目前一个纱线上浆流程中至少需要四到五个工人来回巡视检查，人工成本很高，在纺织行业利润已经很低的情况下，如何有效降低工人成本也是工厂重点关注的问题。另外，随着劳动力成本持续增加，技术工人流动速度不断加快，纺织企业对设备自动化、智能化水平的要求越来越迫切。
2、大力发展基于机器视觉的非接触式检测及控制技术，不仅能克服人工视觉及操作稳定性差的缺点，减少用工成本，还能有效提升纺织生产装备自动化和智能化水平，进而为稳定生产高品质产品提供必要条件。
技术实现思路
1、本专利技术的目的正是针对上述现有技术中所存在的不足之处而提供一种基于图像处理算法的浆纱机筘齿区断纱检测方法。
2、本专利技术的目的可通过下述技术措施来实现：
3、本专利技术基于图像处理算法的浆纱机筘齿区断纱检测方法包括如下步骤：
4、a、首先通过设置在浆纱机筘齿区域顶部的工业相机抓取浆纱机筘齿区域的图片，裁剪抓取的图片获取感兴趣区域，获取相减后图片的平均灰度值；
5、b、对图片前处理后利用小矩形遍历的方法确定纱线的左右边界，采用灰度共生矩阵
6、c、读取文件夹中的前十张图片，对文件夹中的十张图片使用均值滤波，并将后九张图片依次与第一张相减，对轮廓的高度，宽度和面积进行筛选，利用轮廓横坐标位置判定故障。
7、本专利技术步骤a中所述平均灰度值，选取故障检测区域两侧的小块区域作为吹灰检测的感兴趣区域，用抓取的最新图片减去第一张图片，由相减图的灰度变化反映筘齿区是否有工人使用吹灰枪吹走纱线飞絮；两块区域的平均灰度值有一处大于5则为有吹灰干扰，干扰造成的灰度变化会变成轮廓体现在图片上，影响对故障的判断；若经该吹灰算法检测为真，则删除此时文件夹中的所有图片。
8、本专利技术步骤b中所述确定纱线的左右边界的步骤如下：
9、(1)实时读取文件夹里抓取的每张图片；
10、(2)从原图中截取防手算法的感兴趣区域，设置在检测区域上方；
11、(3)对所截区域进行canny边缘检测；
12、(4)进行二值化处理，得到黑白图片；
13、(5)构造一个高度与感兴趣区域相等，宽度为5个像素的小矩形；
14、(6)从左到右用小矩形遍历感兴趣区域，记录每次移动时小矩形围成区域的平均灰度，数值放入数组中；
15、(7)数组下标从小到大遍历数组值，找到第一次出现连续三个值都大于10的位置下标，乘以5则大致为纱线的左边界；右边界则从大到小遍历，判断条件相同。
16、本专利技术步骤b中所述得到图片竖直方向的对比度值，用已知的纱线左右边界得到新的感兴趣区域，正常运行的纱线呈竖直状态，而出现人手的位置不再具有此特征；采用灰度共生矩阵的方法，得到竖直方向的对比度值，具体设置如下：
17、p(i，j|d，θ)＝{(x，y)|f(x，y)＝i，f(x+dx，y+dy)＝j} (1)
18、式中：i表示像素点的灰度值；j表示另一像素点的灰度值；d表示相对距离；θ表示方向，一般考虑四个方向，分别为0度，45度，90度，135度；p表示从灰度为i的像素点出发，距离(dx，dy)的另一个灰度为j的像素点的概率；
19、con＝∑i∑j(i-j)2p(i，j) (2)
20、式中：con表示对比度，它反应了图像的清晰度和纹理的深浅，纹理越清晰，对比度越大。
21、本专利技术步骤c中所述利用轮廓横坐标位置判定故障的步骤如下：(1)读取文件夹中的前10张图片，截取检测区域，并转为灰度图；
22、(2)进行均值滤波糊化图片；
23、(3)后九张图片依次与第一张图相减；
24、(4)进行canny边缘检测；
25、(5)进行二值化处理，得到黑白图片；
26、(6)区分图片中的各个轮廓后对轮廓的高度，宽度和面积进行筛选，输出满足阈值要求的轮廓的横坐标和面积数值；
27、(7)四次及以上相近横坐标位置处出现轮廓则判定为故障；显示器切筘齿区大屏并报警；若无故障，则删除第一张图片，抓拍下一张图片，进入下一轮判断。
28、本专利技术的有益效果如下：
29、本专利技术提出了一种基于图像处理算法的浆纱生产线筘齿区故障检测方法，该方法基于图像处理算法，获取相减图的平均灰度值判断故障检测区域是否发生了吹灰枪吹灰现象，排除吹灰干扰对故障检测的影响，再得到图片竖直方向的纹理对比度值，判断故障检测区域是否有人手介入，排除人手干扰。通过均值滤波进行图片糊化减少纱线抖动的干扰，结合故障特征，提出4次及以上相近横坐标位置处出现轮廓则判定为故障，提高筘齿区故障识别率，减少人力成本。
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1.一种基于图像处理算法的浆纱机筘齿区断纱检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理算法的浆纱生产线筘齿区故障检测方法，其特征在于：步骤a中所述平均灰度值，选取故障检测区域两侧的小块区域作为吹灰检测的感兴趣区域，用抓取的最新图片减去第一张图片，由相减图的灰度变化反映筘齿区是否有工人使用吹灰枪吹走纱线飞絮；两块区域的平均灰度值有一处大于5则为有吹灰干扰，干扰造成的灰度变化会变成轮廓体现在图片上，影响对故障的判断；若经该吹灰算法检测为真，则删除此时文件夹中的所有图片。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理算法的浆纱生产线筘齿区故障检测方法，其特征在于：步骤b中所述确定纱线的左右边界的步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于图像处理算法的浆纱生产线筘齿区故障检测方法，其特征在于：步骤b中所述得到图片竖直方向的对比度值，用已知的纱线左右边界得到新的感兴趣区域，正常运行的纱线呈竖直状态，而出现人手的位置不再具有此特征；采用灰度共生矩阵的方法，得到竖直方向的对比度值，具体设置如下：
5.根据权利要求1所述
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理算法的浆纱机筘齿区断纱检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理算法的浆纱生产线筘齿区故障检测方法，其特征在于：步骤a中所述平均灰度值，选取故障检测区域两侧的小块区域作为吹灰检测的感兴趣区域，用抓取的最新图片减去第一张图片，由相减图的灰度变化反映筘齿区是否有工人使用吹灰枪吹走纱线飞絮；两块区域的平均灰度值有一处大于5则为有吹灰干扰，干扰造成的灰度变化会变成轮廓体现在图片上，影响对故障的判断；若经该吹灰算法检测为真，则删除此时文件夹中的所有图片。
3.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：亓国红，邹鲲，韩爱国，崔运喜，代爱丽，赵晨，石晶晶，张磊，
申请(专利权)人：恒天重工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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