路文紀，鄒 鯤，舒 暢，胡小榮

(東華大學紡織裝備教育部工程研究中心，上海 201620)

0 引言

目前，國內(nèi)外生產(chǎn)人造草坪的主要設備為割絨簇絨機[1]。影響人造草坪質量的主要因素為漏紗，即在人造草坪生產(chǎn)線上，由于草絲從紗架經(jīng)牽引系統(tǒng)到簇絨織機過程中的斷裂、簇絨機織針的崩斷及其他因素，導致草坪局部草絲的缺失。

隨著機器視覺技術的發(fā)展，機器視覺被廣泛應用于缺陷的檢測[2]。某人造草坪生產(chǎn)線的幅寬約為3.2 m，采用傳統(tǒng)人工檢測簇絨漏紗，漏紗檢測不及時、工人勞動強度大、生產(chǎn)效率低。本文基于機器視覺，設計了一種漏紗實時檢測，并在檢測到漏紗時使簇絨機自動停機的方法，以減少工人工作量、提高生產(chǎn)效率。

1 檢測系統(tǒng)

檢測系統(tǒng)結構如圖1所示。四個相機均布在草坪生產(chǎn)線上，檢測到漏紗后，通過通信轉換電路控制接入簇絨機控制電路的繼電器使其停機。工控機的配置為：Intel奔騰雙核B970，主頻 2.2 GHz，內(nèi)存2 GB；相機選用浙江華睿科技提供的A5201CG50型彩色相機，鏡頭選用華睿科技提供的MH0824M型鏡頭。

圖1 檢測系統(tǒng)結構圖

2 感興趣區(qū)域的選擇

在選擇圖像感興趣區(qū)域(region of interest,ROI)時，使其靠近簇絨織針針腳的位置；且考慮到漏紗檢測時可能需要大量計算，在檢測到盡可能多的紗線列數(shù)的前提下，使感興趣區(qū)域面積盡可能小。由于ROI區(qū)域較大，此處將其等分為左右兩部分展示。ROI大小為1 900 pixel×100 pixel，圖像的實際大小約為8 500 mm×80 mm。從圖2可以看出，紗線存在一定程度畸變；實際中紗線為等間距、互相平行分布。

圖2 ROI示意圖

3 顏色空間的選擇

圖像處理中，顏色空間的選擇尤為重要，合理、有效的選擇能更為準確也更易處理最終結果[3-4]。常用的顏色空間包括RGB、HIS和YUV等[5-6]。

RIO轉換到YUV、HIS、2G-R-B顏色空間，各顏色空間分量如圖3所示。由圖3可知，ROI中實際表面在圖像中的畸變沿圖像中心呈左右對稱分布。H分量2G-R-B分量和Cr分量均可以較好將紗線從基布中分離，但2G-R-B分量中紗線所占比例明顯較原圖向少，且部分出現(xiàn)不連續(xù)現(xiàn)象；而Cr分量中紗線雖能較好連續(xù)，其紗線和基布的對比度較差。相比較而言，H分量中信息更加完整清晰，且紗線連續(xù)性好和基布的對比明顯，故選取H分量作為后續(xù)處理圖像。

圖3 各顏色空間分量圖

H分量圖中，由于基布是白相間的網(wǎng)格布，所以得到的圖像中存在一些孤立的黑色噪聲點，屬于噪聲。對于噪聲，比較有效的處理方式為中值濾波[7-8]。中值濾波后H分量如圖4所示。中值濾波后的圖像基布與紗線區(qū)別明顯，且其灰度分布存在明顯的波峰波谷，有利于后續(xù)處理。

圖4 中值濾波后H分量圖

4 畸變校正算法的設計

被檢測的紗線數(shù)量較多且形態(tài)不一致，無法進行統(tǒng)一處理。因此，需對圖像進行畸變校正，使紗線的形態(tài)統(tǒng)一。

4.1 基于滅點和透視原理建立畸變校正模型

相機與物面夾角原理如圖5所示。當相機中軸線與物面(物面為平面)的垂線夾角α=0°時，相機成像的實際物面為矩形，物距L1=L2，物面在像平面中縮小比例相同，基本不存在畸變；當α≠0時，L1≠L2，物面距離像平面較近的部分的像大于距離物面較遠的部分，使得所成圖像產(chǎn)生畸變，這種現(xiàn)象叫做透視畸變[9-12]。在人造草坪漏紗檢測時，由于簇絨機機架、相機視野等因素的影響，相機與物面的角度α≠0，導致獲得的圖像產(chǎn)生透視畸變。

圖5 相機與物面夾角原理圖

對于透視畸變，實際中平行的線在透視畸變圖像中匯聚于一點，該點稱為滅點。滅點的個數(shù)可以分為一個、兩個和三個的情況[11]。通用透視變換矩陣為：

(1)

式中：T1為圖像線性(旋轉)變換矩陣；T2為圖像透視變換矩陣；T3為圖像平移變換矩陣[12]。

本系統(tǒng)中，圖像的畸變僅由于成像面與物面不平行導致，符合一個滅點的情況。ROI中滅點示意圖如圖6所示。矩形R1R2R3R4表示ROI所在區(qū)域，以圖像底邊為X軸、中線為Y軸建立坐標系。圖像中任一點P(x,y)所在的實際直線為MN，圖像中線未傾斜，所以MN的延長線與Y軸的交點Q(0,L)即為滅點，圖像符合一個滅點的變換。

圖6 ROI中滅點示意圖

由于物面為平面，相對于物面與相機成像面平行的情況，以相機為中心建立空間坐標系。相機僅在一個維度上存在傾斜，并且根據(jù)實際情況，只需考慮二維坐標變換即可。

即：

(2)

可得：

(3)

式中：(X,Y)為P點在圖像中理想點的坐標。求得L即可得到變換矩陣。

4.2 模型解法

若已知底邊R1R2任意一點的所在直線在圖像中的畸變角度，即可由幾何函數(shù)關系求得L。由此，根據(jù)面陣相機拍攝圖像的原理，使用3D草圖工具繪制相機成像原理圖，相機成像原理如圖7所示。圖7中：面ABCD為有效像場，a1B1C1D1為物面，兩面的夾角為∠OG1F1的余角對應圖7中的α，O為投影中心點。依據(jù)有效像場尺寸可確定矩形ABCD，依據(jù)鏡頭的視野范圍可基本確定O點距面ABCD的距離。在面a1B1C1D1上作a1E1垂直于C1D1，線段AE為其投影。由于物面與成像面間的不平行，導致實際中垂直于上下兩邊的線段a1E1在成像面上與對應成像邊的夾角小于90°。確定影響該夾角的因素及其與夾角大小的關系，即可根據(jù)相關條件確定圖像畸變角度。

圖7 相機成像原理圖

由圖7中幾何關系可知：

(4)

(5)

(6)

(7)

HE=OHtan∠HOE

(8)

(9)

聯(lián)立式(4)～式(9)，解得：

(10)

由式(10)可知，圖像畸變角度與物距無關，只與相機、鏡頭的參數(shù)及相機成像面相對物面的角度有關。選定相機及鏡頭的型號后，畸變角度僅受相機成像面與物面夾角的影響。實際操作中，使用量角器即可測得該夾角α。

(11)

對ROI進行逐點校正，即可得到理想圖像。

檢測的目標體為紗線。紗線呈垂直于X方向平行分布。為簡化程序減小計算量，只需針對X方向存在的畸變進行校正。由式(3)和式(11)可得：

(12)

鏡頭視場角H=58.1°、V=44.5°、D=70.2°，可得AB=8.8 mm、AD=6.6 mm、OG≈7.3 mm；由ROI尺寸可得OR1=928 pixel；測量的∠OG1F1≈ 40.5°。畸變校正后的ROI圖像如圖8所示。由圖8可知，目標體紗線經(jīng)預處理后多為黑色，每個像素點對應灰度值偏小；基布多為白色，每個像素點對應灰度值偏大。在進一步檢測時，為減小基布對紗線的干擾，增強圖像處理魯棒性，對圖像灰度值進行翻轉操作，并且舍去邊緣部分不完整紗線。

圖8 畸變校正后的ROI圖像

5 漏紗檢測

5.1 漏紗檢測算法

校正后的RIO中：紗線呈白色且相互平行；基布呈黑色。根據(jù)圖像的特點，得到的ROI灰度值縱向加和波形圖如圖9所示。圖9中，波峰所處區(qū)域對應紗線在ROI中的位置。

圖9 ROI灰度值縱向加和波形圖

根據(jù)波形圖的特點可知，若某列發(fā)生漏紗，則該列紗線所在區(qū)域，灰度值加和的結果將減小，利用這一特點即可進行漏紗判斷。程序流程如圖10所示。根據(jù)紗線位置，將每列紗線所在區(qū)域內(nèi)灰度值加和的結果記錄在數(shù)組中，通過與第N次前獲得的數(shù)據(jù)對比的差值大小即可判斷是否發(fā)生漏紗。

圖10 程序流程圖

經(jīng)測試，本算法執(zhí)行一次時間約為100 ms，針對的簇絨機轉速為600 r/min即每針間隔100 ms。所取的ROI中紗線長度約8針。經(jīng)實際試驗，算法中關鍵參數(shù)N的取值偏小時，易發(fā)生誤報；當N取值偏大時，漏紗量偏多；當取N=4時，即在簇絨機正常運轉情況下，若某列紗線發(fā)生漏紗且漏紗數(shù)量達到4針及以上時，工控機向通信轉換板發(fā)送特定停機信號，從而改變繼電器狀態(tài)使簇絨機自動停機。

5.3 實際生產(chǎn)線應用

產(chǎn)線完整檢測系統(tǒng)中，4臺相機均布置在人造草坪生產(chǎn)線上，通過網(wǎng)線分別和控制柜中4臺工控機相連?？刂乒裰?，每臺工控機通過RS-232接口和通信轉換板相連，通信轉換板通過控制繼電器的通斷，控制簇絨機停機。

生產(chǎn)線運行一周時間內(nèi)，平均生產(chǎn)每200 m人造草坪約發(fā)生32次漏紗；漏紗檢成功率測率為100%，但偶爾有誤報，即系統(tǒng)檢測到漏紗使簇絨機停機而實際卻并沒有漏紗發(fā)生。每生產(chǎn)200 m的試驗結果如表1所示。發(fā)生誤報，可能是因為簇絨機運行時造成相機振動，或是外界自然光因某些原因發(fā)生驟變?？傮w而言，簇絨機的啟動時間較短，7.2%的誤報率對人造草坪生產(chǎn)線生產(chǎn)效率影響不大。

表1 試驗結果

6 結束語

大多數(shù)生產(chǎn)線因受自然光干擾嚴重，難以應用機器視覺系統(tǒng)。本文針對人造草坪生產(chǎn)線設計的檢測算法中，參數(shù)設置少、對光源要求低；避免了使用多數(shù)機器視覺系統(tǒng)中依賴性高的閾值分割、腐蝕膨脹等需設置參數(shù)過多、對光源要求高的算子，具有較強的魯棒性；使用一定時間段內(nèi),圖像紗線區(qū)域灰度值加和對比的方法判斷漏紗，克服了一天內(nèi)自然光變化的影響，

具有較強的魯棒性。該方法可有效應用于受自然光干擾的人造草坪生產(chǎn)線，大幅提高草坪質量、生產(chǎn)效率、減少了工人工作量，具有極高的實用價值。