基于聲音檢測與分析的環錠紡細紗斷頭檢測

呂漢明，呂 鑫

(天津工業大學紡織學院，天津 300387)

基于聲音檢測與分析的環錠紡細紗斷頭檢測

呂漢明，呂 鑫

(天津工業大學紡織學院，天津 300387)

環錠紡細紗斷頭的低成本自動檢測一直是紡紗企業急需解決的一個問題，針對該問題利用定向拾音頭做傳感器采集5個周期的鋼絲圈轉動產生的聲音信號，根據正常紡紗與紡紗斷頭時聲音信號較高波峰的分布是否均勻判斷紗線是否發生斷頭。結果表明，正常紡紗時采集到的聲音信號都具有分布均勻的5個較高波峰，而發生紡紗斷頭時采集到的聲音信號不具有該特點，所采用的檢測與分析方法能精準地識別出發生斷頭的錠位，是實現環錠紡細紗斷頭檢測的一種低成本、非接觸檢測方法。

環錠紡;斷紗檢測;聲音傳感器;嵌入式

環錠紡細紗斷頭降低了生產效率、增加了擋車工勞動強度［1］、增加了物料消耗，其斷頭自動檢測技術得到了許多公司的關注，現有的細紗斷頭檢測系統主要有光電檢測及電磁檢測［2］。

瑞士立達的ISM系統采用光電傳感器監測鋼絲圈運動;比利時巴可公司設計了導紗鉤紗條運動光路遮斷監測系統［3］;上海紡織研究院研制了基于邏輯計數電路的光電式細紗斷紗檢測裝置［4］;王賢潔［5］利用光電發射頭和硅光電池光電檢測方法檢測細紗斷頭;光電式方法檢測準確性較高，但安裝精度要求較高，每個錠位都需安裝1個傳感器，成本較高。瑞士烏斯特公司的 Ring Expert系統、德國Zinser公司的Fila Guard系統及印度普美瑞公司的RingI/Ringeye系統在監測頭中設置1個固定的永磁磁場和感應線圈，當鋼絲圈高速運動切割該磁場的磁力線時，感應線圈產生感應電勢獲得鋼絲圈運動信息;該方案結構簡單、工作可靠、壽命長［6］，但對傳感器的靈敏度、精度及安裝要求均較高，傳感器的成本較高。

朱惠華［7］將細紗斷頭檢測裝置安裝在落紗機軌道上往復逐錠檢測是否發生了斷頭，該方式可以降低硬件成本。

本文利用定向型聲音傳感器采集鋼絲圈運動產生的聲音信號并分析該信號判斷是否發生了細紗斷頭，因將檢測系統安裝在沿鋼領板分布的導軌上往復檢測，成本較低，相對于光電及電磁式傳感器降低了對傳感器的安裝精度要求。

1 基于聲音斷頭檢測的原理與方法

環錠細紗機紡紗時鋼絲圈在鋼領上高速轉動，如果細紗發生斷頭，鋼絲圈則在鋼領上停止或以較低的速度繼續運動，因此，可以利用聲音傳感器采集鋼絲圈轉動產生的聲音信號，并根據聲音信號的特征判斷細紗是否發生了斷頭。

鋼絲圈的轉動速度在紡紗過程中隨著細紗卷繞半徑的變化僅產生微小的變化，因此，鋼絲圈的運動呈近似周期性的變化。如果采用安裝在鋼領附近的聲音傳感器檢測鋼絲圈轉動時的聲音，聲音傳感器采集到的聲音信號會周期性地出現短時的波峰，該波峰對應于鋼絲圈每轉先接近、然后遠離聲音傳感器的過程。測量錠子轉動若干轉內鋼絲圈的聲音信號，如果采集到的聲音信號中存在相應數量及分布情況的波峰，則認為該錠位細紗紡紗沒有斷頭，否則發生了斷頭。

2 硬件系統架構及實驗方法

本文提出的基于聲音信號檢測的斷紗檢測系統硬件主要包括聲音傳感器、控制器、采樣模塊及觸摸屏，其中聲音傳感器為電容式PK-01D定向型數字拾音器，電容傳感器具有測量范圍大，精度高，動態響應時間短，適應性強等優點［8］，采用定向型聲音傳感器可以減小與被測錠位相鄰錠位的聲音對被測錠位聲音信號檢測產生的影響?？刂破鞑捎糜揺m9170工控板構建嵌入式檢測系統，選用eta108采樣模塊進行聲音信號采集，該采集模塊單極性輸入量程為0～4 V，AD轉換精度為12 bit，AD最高采樣速度為100 ksps，與傳統的基于PCI卡數據采集系統相比，可以滿足嵌入式應用需求，現場施工簡單［9］。觸摸屏用于輸入紡紗時的設計錠速等參數，簡化了計算機輸入方式［10］。

聲音傳感器在采集某錠位聲音信號時，其傳聲孔應位于該錠位相對應的鋼領外側、且與鋼領保持水平的位置;在垂直于鋼領板長度的水平方向，定向拾音頭的拾音孔安裝在距離鋼絲圈最大外徑約5mm的位置;在鋼領板長度方向上，采集聲音信號時拾音孔正對鋼領軸心。

3 自適應細紗斷頭檢測算法

3.1 聲音信號測試結果及數據處理原理

在錠速為9000 r/min的細紗機紡紗過程中利用前述采集裝置采集到的聲音信號如圖1所示。圖中橫坐標為按時間序列排列的采樣點序號，縱坐標為聲音傳感器輸出的模擬量電壓。其中圖1(a)～(c)示出正常紡紗時采集到的聲音信號，圖1(d)～(e)為紡紗過程中發生了細紗斷頭時采集到的聲音信號。由圖可見，正常紡紗時聲音傳感器采集到的聲音信號具有5個近似均勻分布的較高波峰。對于這種特征的信號，為了提取正常紡紗時聲音信號的特征，一般情況下可以用1個閾值截取5個較高波峰，計算波峰間距的均勻性，如果分布均勻，就是正常紡紗時的聲音信號;不均勻就是紡紗斷頭時的聲音信號。

3.2 自適應動態閾值計算與有效波峰提取

由于環境噪音、細紗機不同錠位差異等因素的影響，造成采集到的聲音信號電壓幅值產生差異，因此，應該采用能夠自適應聲音信號幅值變化的動態閾值截取波峰。

設xk(k=1～2 000)為2 000個采樣點的值序列，設 xk的最大值為 vmax，令初始閾值 v0=0，x'1(k=1～2 000)為二值化序列，遞歸閾值vi+1=vi+(i=0，1，2……)，對每個 vi，將 xk中的所有數據依次與閾值 vi比較，如果 xk＜vi，令 x'k=0，反之，則令x'k=1;對將二值化處理后序列x'k依次計計算dk=x'k+1－x'k(k=1～1999)，dk中元素的值大于0即為上升沿，統計上升沿的數量ni并將其作為較高波峰的數量。

圖1 聲音信號測量結果Fig.1 Measurement results of sound signals.(a)Sound signal 1;(b)Sound signal 2;(c)Sound signal 3;(d)Sound signal 4;(e)Sound signal 5

1個vi對應1個上升沿(較高波峰)數量的統計值ni，隨著i的增加，vi逐漸遞增，因此ni逐漸減小。由于聲音信號是錠子轉動5圈采集到的，理論上講，應當在上升沿數量ni=5時停止遞歸，此時得到的vi即是所求動態閾值，但是，采集到的聲音信號中會出現如圖1(c)中的第2個較高波峰中間“斷開”的情況，“斷開”處的局部圖如圖2所示。這種情況將導致計算的上升沿數量偏多;另一方面，也會出現如圖1(b)所示的干擾信號波峰偏高的情況，導致計算上升沿數量時保留了干擾信號的上升沿，而丟失了有效波峰的上升沿，因此上述遞歸過程在上升沿數量不大于10時停止遞歸，此時vi的即為所求動態閾值，用vi截取該聲音信號即可得到用1表示該聲音信號較高波峰起始位置的二值序列x'k，在后續的數據處理中合并和剔除干擾波峰后再保留5個有效波峰。

圖2 波峰“斷開”圖Fig.2 Breakage of peak

3.3 波峰合并與波峰剔除

由于前述處理過程得到的二值序列中包含10個波峰，其中含有噪音及干擾造成的波峰，需要將它們去除。PK-01D拾音器拾音范圍為30°，假定鋼領直徑為45mm，聲音傳感器的拾音頭直徑為10mm，拾音頭前端距離鋼絲圈運動軌跡的最大外徑為5mm，因此鋼領圓周上34°角范圍內被采集到的數據表現為波峰。由于錠子轉動1周采樣400個數據點，所以1個完整波峰大約有38個(400×34°/360°)數據點。當2個上升沿間距小于38時，說明是一個完整的波峰中間出現了“斷開”的情況，由于在二值化序列x'k中用1表示波峰的起始上升沿，因此將相鄰上升沿之間間隔數據點數量小于38的2個上升沿之間的數據都置1來實現“斷開”波峰的合并。

針對圖1(b)中存在的干擾波峰，需要將其剔除。計算去除“斷開”影響后每個波峰中所含采樣點數量，取采樣點數量較多的前5個波峰進行后續計算，其余波峰為干擾數據將其中的數據賦值為0。

如果某個采集到的聲音信號在波峰合并后波峰的數量小于5，可以判斷該聲音信號即是紡紗斷頭時的聲音信號，不再需要繼續進行波峰剔除及后續處理，如圖3所示信號。

圖3 處理結果圖Fig.3 Results figure

3.4 較高波峰分布的均勻性判斷

用經波峰合并與剔除后的二值化序列再次計算dk=x'k+1－x'k(k=1～1999)，dk大于0處為上升沿位置，令Qi為波峰間距，yi為上升沿坐標位置，則

正常紡紗時的聲音信號波峰間距的標準差通常在5以內，但由于鋼絲圈運轉中有時會出現短暫的不勻速現象，使波峰間距發生微小變化，導致波峰間距的標準差略超過5，但是這種現象引起的差異很小;而紡紗斷頭時的聲音信號波峰間距的標準差都在100以上，因此標準差以20為閾值，當上升沿間距的標準差小于20時，判斷為正常紡紗時的聲音信號，否則為紡紗斷頭時的聲音信號。

3.5 處理結果

采用3.2、3.3、3.4所述的方法處理圖2中的聲音信號數據得到的上升沿分布圖及其標準差計算值分別如圖3所示。由圖中可見，應用本文的算法分析聲音信號可以正確地判斷細紗是否斷頭。

4 結論

本文利用定向型聲音傳感器檢測鋼絲圈運動產生的聲音信號，并對其進行了分析，根據在正常紡紗時鋼絲圈聲音信號的近似周期性特點實現了對環錠細紗機紡紗斷頭的檢測。實驗結果證明，所選的聲音傳感器能夠在極大的環境噪音下，有效地采集到判斷細紗是否斷頭的鋼絲圈聲音信號。本文采用的算法可以利用采集到的聲音信號判斷細紗在紡紗過程中是否發生了斷頭，系統運行穩定。

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Detection of ring spun yarn breakage based on detecting and analyzing sound signal

Lü Hanming，Lü Xin
(School of Textile，Tianjin Polytechnic University，Tianjin 300387，China)

Low-cost automatic detection of ring spinning yarn breakage has been an urgent problem of spinning.In view of the problem，use directional pick up head is used as a sensor to collect 5 cycles'sound signal produced by friction of a traveler and a ring.According to the distribution of five peaks of sound signals，which produced by normal spinning and spinning breakage，whether the yarn is broken ends is judged.The results show that the sound signals collected by normal spinning has 5 higher uniform distributed main peaks，whereas the sound signals collected by spinning breakage does not have the characteristics.The detection and analysis method in this paper can precisely identify the spindle which has broken ends，and it's a low-cost non-contact detection method for breakage detection of ring spun yarn.

ring spinning;broken yarn detecting;sound sensor;embedded

TS 103.7

A

10.13475/j.fzxb.20140502305

2014－05－14

2015－03－23

國家自然科學基金資助項目(51003075)

呂漢明(1970—)，男，副教授，博士。主要研究方向為數字化紡織。E-mail:lvhanming@tjpu.edu.cn。