基于GA-BP神經網絡異纖分揀機檢測參數優化

岳 新 杜玉紅 蔡文超

（1.天津工業大學，天津，300387；2.北京大恒圖像視覺有限公司，北京，100085）

1 研究背景

目前，異纖檢測技術已經成為國內外相關高校及科研單位的主要研究課題。異纖檢測的實現主要利用圖像處理、超聲波原理、光譜特性等［1］。HP Singer型異纖分揀機以及FGY系列異纖分揀機應用光電式檢測，在異纖檢測過程中只能檢測出體積較大的有色異纖，檢出率不高，只適合粗檢異纖。CCH 700型異纖分揀機采用超聲波式檢測［2］，但由于超聲波傳播速度比光速慢，識別速度就非常慢，存在異纖已經從通道流出但未被檢測到的情況，并且類似于光電式檢測，超聲波檢測只對大體積異纖檢測效果明顯，所以檢出率也不是很高。國內外棉紡企業中普遍采用的檢測方法是圖像處理，即使用CCD異纖分揀機進行異纖檢測與剔除，如瑞士MPIX型異纖設備［3］、德國的SCFO型異纖設備以及北京的超越?600型異纖設備等都是采用圖像處理方法［4］，相對于前兩種檢測方式，圖像成像技術對不同種類的異纖都有不錯的檢測效果，且快速準確［5］。

60AT 4型異纖分揀機采用圖像處理技術進行異纖的檢查，通過對其結構和異纖分揀過程進行大量實踐和試驗，發現檢測參數對異纖檢測率影響大，需要使用BP（Back Propagation）神經網絡的預測功能來獲得最佳檢測參數，但是由于BP神經網絡自身的缺點，并不能準確地得到最佳檢測參數，所以本文對BP神經網絡進行了相應的優化，以最快的收斂速度獲得準確的檢測參數，從而提高異纖分揀機的實際異纖檢出率。

2 GA-BP神經網絡

2.1 BP神經網絡

BP神經網絡是根據誤差反向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，目前是應用最廣泛的神經網絡，如圖1所示。網絡在運行時，逐層前向（正向傳播）計算數據流，并通過誤差信號的反向傳播不斷調整權值和閾值，這兩個過程重復進行，直到神經網絡的輸出誤差達到預期范圍。其優點在于可以通過自主學習正確的實例集，輸出合理的數據間規則。

圖1 BP神經網絡結構示意圖

2.2 BP神經網絡存在的主要問題

首先，初始權值和閾值對BP神經網絡來說非常敏感，但是初始的權值和閾值是隨機分配給網絡的，在正向傳播過程中會陷入局部最小值，從而不能得到準確的最佳檢測參數。

其次，由于BP神經網絡算法本質上為梯度下降法，需要優化很復雜的目標函數，再加上BP網絡的學習速度相對固定，因此，網絡需要更長的訓練學習時間，更多的迭代次數以及較慢的收斂速度。

基于以上兩個問題，對神經網絡進行相應的改進，通過對遺傳算法（GA）進行分析，將兩種算法有機結合，可有效改善BP網絡性能。

2.3 基于遺傳算法優化的BP網絡

遺傳算法全局搜索的能力較強，搜索方向和搜索空間可以進行自適應調整，因此利用遺傳算法的優點可以在神經網絡構建時，優化連接閾值及權值，相較于在全局中使用單純的隨機生成結構，網絡的初始化結構更加優越。在此基礎上，再對訓練樣本運用BP算法對神經網絡進行訓練擬合，求得最佳檢測參數。GA?BP網絡模型算法流程如圖2所示。

圖2 GA?BP神經網絡流程圖

該算法計算步驟:

步驟1:確定網絡拓撲結構以及學習規則。隨機生成一組網絡權重值，完整的神經網絡權重值為 Wi=｛ω1i，ω2i，ω3i，b1i，b2i，b3i，i=1，2，…，P｝，此過程相當于產生P個染色體，也就是種群的大小。

步驟2:將每條染色體對應的初始權值和閾值代入BP神經網絡，計算相應的誤差ΔEi，得到適應值（fi）=M/ΔEi。式中，M 是一個比較大的數，目的是防止適應值太小，這樣會使適應值以增大的方向向前進化。

步驟3:計算出適應值后，將其中適應值最大的若干個體構成父輩樣本。選擇概率pk=f（i）/∑（fi），式中f（i）為第i個個體的適應值。

步驟4:經過交叉、變異，產生新一代群體。

步驟5:在兩條不同染色體上不同的基因進行變異。

步驟6:重復步驟2～步驟5，使權值分布不斷進化，一直到獲得在網絡允許范圍內誤差最小的一組初始權值和閾值。

3 設備結構及特點

3.1 工作原理

60AT 4型異纖分揀機主要工作過程為含有異纖的棉花從底部向上被風機吸入到棉流通道中。通過配備有日光燈管和紫外燈管的照明系統檢測異纖，然后通過CCD線陣相機采集圖像，并將采集到的圖像傳送給圖像處理系統，由工業計算機中的圖像處理系統有效處理采集來的信息，驅動剔棉系統，釋放高速高壓氣流，將異纖和少量正常棉花一同噴出，從而剔除異纖，原理如圖3所示。

圖3 60AT 4型異纖分揀機工作原理圖

3.2 設備結構特點

60AT 4型異纖分揀機主要包括有照明系統、圖像采集系統、圖像處理系統、剔除系統、輸棉系統以及電力系統。

在照明系統中，燈管的數量以及光源的位置會影響到CCD相機所接受的光強，從而會影響到檢測效果。

在圖像采集系統中，最重要的部件就是CCD相機，在進行圖像采集之前，需要調節相機的白平衡值，以獲得最佳的白平衡效果，在CCD相機采集圖像后，圖像信號通過接口快速存儲圖像采集卡，隨后圖像信息傳送至工控機。

采集來的圖像會傳送到圖像處理系統中［6］，棉花異纖可通過調節軟件靈敏度以及尺寸參數進行判斷，在檢測時，首先對分析軟件中數學模型輸出的信號進行分析，若信號強度高于預先設置的區域范圍，則系統會將該信號判斷為異纖。

輸棉系統是由一臺額定功率為0.75 kW、額定轉速為2 830 r/min的風機和具有一定彎曲度的輸棉管道組成。其中風機的頻率會影響到棉流的速度，太快會導致異纖來不及檢測被默認為是正常的棉花，太慢會導致原棉無法順利輸送到檢測區域，從而影響后續原棉的輸送，導致異纖分揀機無法檢測異纖。

剔棉系統主要是由控制板、儲氣罐、電磁閥、噴嘴組成。在檢測到異纖以后，工控機將驅動電磁閥通過高速高壓氣流將異纖剔除，最后進入廢棉袋。

電力系統主要由380 V電源和220 V電源組成，其中三相異步電機使用的是380 V電源，照明系統使用的是220 V電源，為使工控機和顯示器獲得穩定電壓，在220 V電源中配有濾波器。另外還配有一個24 V直流電源和相應的繼電器為控制板提供穩定電壓和保護電路。

3.3 設備調試檢測

在進行異纖分檢之前，需要進行兩部分的調試，分別是CCD相機的白平衡值和檢測軟件。

相機的白平衡調試主要是對相機的曝光和增益進行調試，使用白平衡值可以提高異纖辨別準確率。

異纖的辨別率也可通過調試測試軟件進一步提升，如圖4所示。界面主要分為模塊選擇和參數調節兩部分，不同的模塊對應不同的調節參數，通過改變參數數值的大小來進行調節，其中減小“參數”“尺寸”“面積”的數值或增大“靈敏度”的數值，可增加檢測的靈敏度，使得噴花增多。

圖4 檢測軟件參數調節面板示意圖

4 最優檢測參數的預測

GA?BP神經網絡相對于BP神經網絡，在性能上有了很大程度的改進。高玉明等應用改進后的BP神經網絡進行房價的預測，得到了高精度房價預測模型［7］；彭基偉等針對溫度可以輕易影響濕度傳感器精度的問題，使用了改進后的GA?BP 算法進行研究［8］，試驗結果表明，濕度傳感器的測量準確度有了很大的提高；羅建春等通過建立LVQ?GA?BP神經網絡，以光照強度和溫度作為輸入量，分季節對光伏出力進行預測，通過與傳統算法進行對比、分析［9］，結果表明，該預測模型具有高精度，收斂速度快等優點，且具有潛在的工程應用價值。

4.1 異纖分揀機檢出率試驗

試驗采用棉紡織行業中常用的色紙檢測法來檢測異纖分揀機的檢出率，因為色紙顏色齊全，可以模擬實際異纖的尺寸［10］。根據常見的棉花異纖，選取寬度為2 mm、長度20 mm的彩色試紙代替塊狀異纖進行試驗，選取寬度為2 mm、長度為45 mm的彩色試紙代替線狀異纖進行試驗，各個類別的異纖進行20次試驗，并記錄下每次試驗的相機白平衡值、檢測參數和風機頻率。

4.2 驗證

在進行最優檢測參數預測之前，首先需要確定網絡結構，由于輸入值為相機白平衡值、電機頻率和檢出率，預測值為檢測參數，所以輸入層有3個神經元，輸出層有1個神經元，中間的隱含層只需一層即可，節點數根據經驗公式n2=2n1+1（其中n2為隱含層節點數，n1為輸入神經元個數）可獲得節點數，即隱含層含有7個節點，故為 3?7?1的拓撲結構。

神經網絡學習率為0.01，訓練次數為200次，訓練精度為1×10?4，完成對神經網絡的訓練，兩種算法的訓練結果如表1所示。

表1 兩種網絡的訓練情況

由表1可見，對于同一組試驗數據，相同的網絡拓撲結構，BP神經網絡需要經過幾十次甚至上百次的計算才能輸出預測值，比如紅塊異纖105次，藍塊異纖127次，灰線異纖105次、紅線異纖133次，而在GA?BP神經網絡中，所有的參數只需經過3次左右即可輸出預測值。可見經過遺傳算法優化以后的BP網絡在收斂速度上有了很大的提高。

為了對比兩種算法的輸出準確性，每種類型異纖用兩種算法分別進行多次預測，并將每次的預測值記錄下來。圖5為各色塊狀異纖在兩種神經網絡下輸出的預測值。

圖5 塊狀異纖最優檢測參數預測圖

以黃塊異纖為例，在BP神經網絡下，預測曲線波動極大，每次的預測值都不一樣；在GA?BP網絡下，預測曲線很平穩，每次輸出的預測值基本一致。經過對比，在塊狀纖維的最優檢測參數預測中，GA?BP神經網絡要優于BP神經網絡。

圖6為線狀異纖最優檢測參數預測圖。由圖6可知，相同參數在兩種神經網絡下的預測曲線，基于BP神經網絡的曲線波動程度要大于基于GA?BP神經網絡的曲線波動程度。如黃線異纖的最優檢測參數在BP神經網絡下每一次輸出時都不相同，且預測曲線波動很大，因此很難確定準確的最優參數，但是在GA?BP神經網絡下，經過10次左右的預測以后就能輸出相同的預測值，也就能確定出最優檢測參數。因此，在線狀纖維的最優檢測參數預測中，GA?BP神經網絡的預測性能也優于BP神經網絡。

圖6 線狀異纖最優檢測參數預測圖

綜上，在使用GA?BP神經網絡進行最優檢測參數預測時，能夠在相對較短的時間內進行準確的預測。兩種神經網絡下得出的預測值如表2所示。

表2 兩種神經網絡下的最優檢測參數預測

由表2中可以看出，經過兩種神經網絡預測的最佳參數具有一定差別，除頭發異纖差距較大，其他類型異纖的檢測參數差值基本在1～4以內。

在預測的最優檢測參數下，得到兩種算法的實際檢出率的對比圖，如圖7所示。

圖7 最優檢測參數下兩種算法的實際檢出率

由圖7可以看出，由GA?BP神經網絡得出的檢測參數下，實際檢出率要比在BP神經網絡預測的最優參數條件下的高，即異纖檢出率得到了優化，說明GA?BP神經網絡預測模型是有效且可行的。

5 結論

本文通過對60AT 4型異纖分揀機進行分析，針對檢測異纖所用到的最優檢測參數不易確定的問題，在對GA算法和BP網絡進行分析的基礎上，對GA?BP神經網絡進行分析與探討。分別對兩種網絡的收斂速度、預測值進行了對比，并在兩種網絡的最優檢測參數下進行棉花異纖實際檢出率的對比。結果表明，基于GA?BP的最優檢測參數比基于BP網絡的最優檢測參數更為準確，說明GA?BP神經網絡預測模型具有更高的準確性和可靠性，對異纖分揀機的高效、準確使用具有一定的指導作用。