[發明專利]布匹表面瑕疵在線監測裝置及其監測方法

在審

• 申請號: 202010528134.6
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111707675A
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 許爾明
• 申請（專利權）人: 圣山集團有限公司
• 主分類號: G01N21/89
• 分類號: G01N21/89;G01N21/01
• 代理公司: 杭州龍華專利代理事務所(特殊普通合伙) 33302
• 代理人: 方琦

1.一種布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于，配置在布匹印染生產線上，包括識別用電腦、用于打設瑕疵標簽的標簽機、編碼器、正光源、背光源和識別相機，所述正光源配置在所述背光源的上方，所述正光源包括中心為矩形孔的回字形光源臺，光源臺的光源均勻布置在所述矩形孔的長邊兩側，所述識別相機配置在所述矩形孔的上方，所述識別相機、正光源和背光源形成與布匹垂直的直線，所述識別相機的輸出端與所述識別用電腦電連接，所述標簽機位于識別相機的后方且動作端對準布匹，所述標簽機的控制端與識別用電腦連接，所述編碼器用于檢測當前布匹的傳輸速度，所述編碼器的輸出端與識別用電腦連接。

2.根據權利要求1所述的布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于：所述識別相機為工業線陣CCD相機，所述正光源和所述背光源均為可調的LED線性聚光冷光源，所述正光源和所述背光源的寬度相等且大于所述布匹的寬度。

3.根據權利要求2所述的布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于：所述識別相機為兩臺相同的工業線陣CCD相機，且兩臺工業線陣CCD相機形成的直線與布匹垂直。

4.根據權利要求3所述的布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于：所述識別用電腦的輸出端還與布匹生產線上的修復裝置和報警裝置連接，所述標簽機、編碼器、正光源、背光源和識別相機均通過控制柜與識別用電腦連接，所述識別用電腦還配置有打印機。

5.根據權利要求1所述的布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于：識別用電腦在執行在線監測工作前通過大數據獲取臺進行大數據采集，所述大數據獲取臺包括帶有瑕疵的布匹、往復傳輸帶、正面可調光源、背面可調光源、抖動裝置和編碼器，編碼器安裝在往復傳輸帶上對往復傳輸帶傳輸距離進行編碼讀取，所述識別相機安裝在所述往復傳輸帶上，所述帶有瑕疵的布匹安裝在往復傳輸帶上，所述正面可調光源、背面可調光源和識別相機與帶有瑕疵的布匹相垂直形成直線，所述正面可調光源和背面可調光源的控制端均與所述識別用電腦的輸出端連接，所述抖動裝置對帶有瑕疵的布匹傳動，所述正面可調光源和背面可調光源的亮度可調范圍大于等于所述正光源的亮度調節范圍。

6.根據權利要求4所述的布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于：所述抖動裝置包括若干個吹氣管和/或抽風管，吹氣管和抽風管位于帶有瑕疵的布匹的附近，且吹氣管和抽風管與帶有瑕疵的布匹的夾角各不相同，所述若干個吹氣管和/或抽風管的控制端接收的控制信號為隨機控制信號。

7.根據權利要求6所述的布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于：所述往復傳輸帶包括一個主動輥和一個從動輥，所述抖動裝置中還包括有若干個偏心輥，所述主動輥與所述從動輥將往復傳輸帶張緊，所述若干個偏心輥與所述往復傳輸帶貼合。

8.根據權利要求5所述的布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于：所述大數據獲取臺還包括有一個標簽讀取裝置，所述帶有瑕疵的布匹側面對應瑕疵位置設置有瑕疵標簽，所述瑕疵標簽內包含瑕疵在布匹中的橫軸位置信息。

9.一種布匹表面瑕疵在線監測方法，適用于如權利要求5所述的布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于，

步驟一：布匹生產線運行，光源臺的光源啟動，編碼器檢測當前布匹生產線傳輸速度，識別用電腦根據編碼器數據確定當前布匹的位置；

步驟二：識別相機監測當前光源范圍內布匹的圖像并向識別用電腦進行傳輸，識別用電腦接收布匹的圖像信息；

步驟三：識別用電腦根據預定參數進行識別，識別中分為正常和瑕疵狀態，若存在瑕疵，則識別用電腦發送控制命令至標簽機，由標簽機根據設定的時間對布匹進行標記。

10.根據權利要求9所述的布匹表面瑕疵在線監測裝置，其特征在于：在執行所述步驟一前，首先執行大數據自學習步驟，

大數據自學習步驟一，將若干帶有瑕疵的布匹放置在大數據獲取臺上進行重復運行；

大數據自學習步驟二，抖動裝置運行將帶有瑕疵的布匹進行抖動，同時正面可調光源和背面可調光源進行隨機調節，由識別相機采集不同狀態下的帶有瑕疵的布匹圖像信息傳輸至識別用電腦，同時，由標簽讀取裝置將對應存在有瑕疵的圖像信息的編碼傳輸至識別用電腦；

大數據自學習步驟三，由識別用電腦進行大數據自學習；

大數據自學習步驟四，當識別用電腦的大數據瑕疵判斷正確率大于設定值，且識別用電腦的大數據瑕疵判斷所需時間小于傳輸帶將值布匹瑕疵從識別相機下方傳輸至標簽機位置所需時間時，完成大數據自學習步驟；

在所述步驟三中，識別用電腦根據預定參數進行初步識別，識別中分為正常、待定和瑕疵狀態，若存在待定圖片，則由識別用電腦啟動大數據瑕疵判斷方式對待定圖片進行判斷，判斷結果分為正常和瑕疵狀態。