紡絲過程中非接觸式纖維張力檢測技術研究進展

張東劍， 甘學輝， 楊崇倡， 韓阜益， 劉香玉， 談 淵， 廖 壑， 王松林

(1.東華大學 機械工程學院， 上海 201620； 2.東華大學 資產管理處， 上海 201620； 3.浙江恒逸石化有限公司， 浙江 杭州 311215)

纖維材料廣泛應用于服裝、家紡、醫用衛生材料等領域，是航空航天、醫療健康、先進制造與智能裝備、安全與防護、新能源等領域的關鍵基礎材料[1]。但目前我國產業用纖維，特別是以高速紡絲為代表的聚酯纖維，與美、日、德等傳統纖維強國相比，缺乏對卷繞成形過程中纖維力學特征進行無損和實時檢測，難以在紡絲過程中調整工藝流程，控制產品質量，特別是軍工用高品質纖維的安全性和可靠性，在生產端無法100%保證，進一步限制了我國纖維行業開展與推廣生產全過程數字化質量控制的進程，延緩了智能化生產車間的發展。

紡絲過程中纖維張力是多個生產工序中都涉及的重要工藝參數[2]，其數值的均勻性與染色品質密切相關，是紡絲生產、產品質量穩定性的重要評價指標，是實現智能制造的數據基礎。纖維張力過大或過小時，會導致纖維大分子結構發生變化，強力受到損失，長絲的彈性和拉伸強度、應力-應變特性、表面性能、染色性能以及后續織物性能都會受到影響[3]。此外，由于紡絲過程中長絲是可變形體，纖維張力在實時變化，這就要求張力檢測應具有實時性。通過實時檢測纖維張力可以優化紡絲工藝過程，提高成品率和纖維服役性能。目前，國內外對高速紡絲成形工藝中纖維張力檢測停留在隨機抽檢階段，企業普遍做法是取筒子最外面約占總長度0.01%的絲進行檢驗，或通過染色試驗觀察纖維張力是否均勻，該抽檢方式難以判斷筒子內部所有絲條的質量，且染色試驗需要耗費大量的人力和物力，效率低，成本大，檢測準確性不高。另外根據纖維張力的實時檢測結果，還可以監測纖維的生產狀況，診斷紡織機械出現故障的原因和部位，實現紡織機械故障的智能識別[4]。

隨著紡速越來越高，對于纖維張力的實時檢測需要也愈加迫切。本文主要介紹了纖維張力檢測技術的發展，分別對接觸式和非接觸式檢測方法的特點，及其在紡絲過程中纖維張力檢測研究和應用現狀進行分析，并基于激光多普勒測振技術的優勢提出未來高速紡絲工藝條件下，非接觸式纖維張力檢測技術的發展趨勢，以期為解決目前高速紡絲過程中纖維張力檢測所面臨的關鍵技術問題提供新的參考。

1 接觸式纖維張力檢測技術

接觸式纖維張力檢測技術原理均是通過導紗輪將纖維張力傳遞給傳感器，傳感器由于受壓產生電信號，最終利用可被檢測的電壓或電流信號，通過對應關系即可獲得張力值[5]。根據敏感元件的不同，典型接觸式纖維張力檢測方法可分為：電阻式、磁電感應式、電容式和電壓式[6]。由于接觸式張力檢測技術穩定性好、成本低、適用于各種環境等優點，常用在紡絲、絡筒、整經以及織造中的張力檢測。Zhou等[7]采用三滑輪電阻式張力傳感器對紗線張力進行實時多路采集，并對紡絲張力的影響因素進行預測和優化。Chattopadhyay等[8]利用電容式紗線張力儀對轉杯紡紗過程中紗線張力進行動態檢測，研究了動態條件下氣流阻力對轉杯紡紗張力的影響。Podsiedlik等[9]對比了電阻式、電容式張力檢測傳感器與磁電感應式張力檢測傳感器的區別，并在磁電感應式張力檢測傳感器的張緊帶上安裝壓力板，既可減少導向系統由于電磁力變化導致的摩擦損失，又可減少由張力傳感器引起的紗線張力異常變化。

接觸式纖維張力檢測技術中由于纖維與傳感器長時間接觸，對纖維本身會產生附加損傷，使產品質量受到影響，傳感器測量頭也會因為長時間的接觸而導致磨損，影響檢測精度，更難以對超纖絲或者高性能纖維的絕對可靠性起到保障作用。同時，隨著紡織裝備技術的發展，紡絲速度逐漸從中低速邁向高速(大于5 000 m/min)，接觸式纖維張力檢測技術更難以達到無損和實時檢測的目的。

2 基于圖像處理的檢測技術

非接觸式纖維張力檢測技術不與纖維有任何接觸，通過建立纖維張力檢測數學模型，獲取計算張力所需的參數，然后進行進一步處理。該技術不損傷纖維，可減少紡絲過程中外部因素對產品質量的影響，能更準確地檢測紡絲過程中的纖維張力。目前，國內外研究重點多集中在基于圖像處理的纖維張力檢測技術，包括氣圈形態張力檢測法和振動特性張力檢測法[10]，該技術在實驗室條件下得到初步驗證。

2.1 氣圈形態張力檢測法

氣圈形態張力檢測法采用光電轉換原理，拍攝光學圖像并使其轉換為電子圖像信號，以此采集紡絲過程中的真實氣圈形態，總結氣圈形態幾何特征參數與張力的關系，建立氣圈模型[11-12]，經過圖像處理手段計算氣圈高度、半徑和夾角等參數即可計算張力[13]。

Hossain等[14]提出了檢測氣圈區域紗線張力的新方法，首先用高速相機記錄氣圈的形狀，然后通過數字圖像分析程序測得的紗線應變(發生在氣圈區)，與所生產紗線的應力-應變曲線進行比較，計算出紗線張力。Chen等[15]利用灰度線性變換曲線實現圖像增強，利用Canny邊緣檢測算子實現圖像分割，利用數學形態學和邊界跟蹤算法對電荷耦合器件(CCD)采集的紗線氣圈進行精確邊緣提取(見圖1)，最后提取紗線氣圈的圖案特征參數，檢測紗線張力。陳振等[16]提出一種非接觸式紗線氣圈張力檢測方法，利用MatLab計算得到紗線張力所需關鍵參數—氣圈最大半徑和氣圈頂角，通過圖像處理技術得到上述關鍵參數，即可實現紗線張力的檢測。

圖1 圖像邊緣提取過程Fig.1 Process of image edge extraction. (a) Target; (b) Transformed by gray scale; (c) Edge detection by Canny; (d) Transformed by morphology; (e) Edge tracking

氣圈形態張力檢測法適用于環錠紡、倍捻機、絡筒機退繞等工藝，但無法檢測聚酯紡絲過程的纖維張力，在實際生產中難以推廣。

2.2 振動特性張力檢測法

紡絲過程中2輥之間的纖維可以視作1根軸向移動的弦，在牽伸作用下弦的橫向振動引起2端張力的不斷波動，因此，采用CCD圖像傳感器采集2輥之間纖維的波動狀況，經圖像處理技術提取纖維振動波長[17]，即可通過弦振動理論計算2輥之間纖維的張力，檢測原理如圖2所示。Wang 等[18]使用激光照射運動紗線，利用線陣CCD相機進行圖像采集，在圖像處理上采用局部邊界差分算法搜索運動紗線的邊緣作為特征線，根據特征線的平均值，將采集到的圖像分為下垂圖像和振動圖像，通過變點檢測得到振動的峰值和波谷坐標，最后根據弦振動理論得到運動紗線的張力。

注：p為線密度，g/km；A為截面積，m2；T為張力，cN；v為牽伸速度，m/s。圖2 振動特性張力檢測法原理圖Fig.2 Schematic diagram of tension detection method based on vibration characteristics

從目前的研究現狀來看，基于振動特性的纖維張力檢測法可檢測低紡速纖維張力，但由于CCD相機需垂直于纖維運動方向，人工安裝易引入誤差，同時CCD光電陣列和圖像處理算法需要大量計算時間，降低了纖維張力的實時輸出頻率，在實際高速紡絲工藝應用上存在一定的局限性。

3 基于激光多普勒測振的檢測技術

激光多普勒測振技術是將頻率為f的激光照射到纖維上，從纖維表面反射回來的光會附加一個多普勒頻率fD，該頻率滿足

(1)

式中：λ為激光的波長，nm；V為待測物體速度，m/s；C為光速，m/s。結合紡絲過程中長絲振動特性，檢測纖維表面微小區域反射回的多普勒頻率fD[19-20]，通過弦振動理論即可計算紡絲過程中纖維張力。

3.1 激光多普勒在檢測振動方面的應用

國內外研究人員對激光多普勒測振方面的應用進行了大量研究并取得了一定的成果[21-22]。目前，激光多普勒測振儀在各種振動分析上己得到廣泛應用。主要包括表面粗糙度測量[23]、材料損傷探測[24]、偽裝目標識別[25]和激光語音偵聽[26]等。

文獻[27-28]搭建了一種基于激光多普勒測振的光學干涉測量表面粗糙度實驗平臺，通過檢測粗糙表面高度差引起的回波光相位變化量，即可實現表面粗糙度檢測。Pieczonka等[29]基于三維激光多普勒測振的損傷識別方法，對應用于空間探索的可重復使用的運載火箭箱體進行損傷識別。Yekutiel等[30]研制的激光多普勒語音偵聽試驗裝置，有效偵聽范圍為1～5 m，且為增強偵聽效果，研究人員將語音增強算法應用于信號處理過程中，不僅提高了語音偵聽裝置的探測距離，還可提升語音信號的辨識度。

目前，商用的激光多普勒測振儀產品，如德國的OptoMet和Polytec公司等[31-33]，可提供適應不同的應用領域的激光多普勒測振儀，如航空航天、生物醫療、汽車、軌道交通以及聲波檢測等[34-36]，包括單點式、面陣多點式、全場掃描式、顯微式等不同類型的激光測振儀。

3.2 激光多普勒在張力檢測中的應用

為研究激光多普勒測振技術在張力檢測中的應用可行性，科學家們利用該技術在纜繩張力、卷筒紙張力和基板張力等檢測中進行了有益的嘗試。Kroneberger等[37]利用激光測振原理設計了纜繩張力檢測裝置，通過檢測纜繩振動的瞬時橫向位置，然后根據位置測量序列確定電纜的振動頻率，并以此研究張力的變化情況。Vedrines等[38]提出了一種基于激光測振計算卷筒紙張力的試驗方法，其通過測量移動過程中卷筒位移變化，利用快速傅里葉變換(FFT)，可將這些振動分為受迫振動和自由振動，通過自由振動頻率與張力關系計算卷筒紙張力。湯奧斐等[39]建立了固結磨粒線鋸(FAW)加工過程中的橫向振動模型，采用激光多普勒測振儀測量線鋸的振動頻率，對影響線鋸橫向振動最重要的影響因素—線鋸張力進行了分析和標定。文獻[40-42]提出了一種基于激光測振檢測橫向振動頻率的基板張力估計方法，首先建立基板張力、運動速度及橫向振動頻率之間的關系，基于該關系，利用測量得到的基板橫向振動頻率及運動速度，即可快速估計基板張力。

總結上述文獻并結合紡絲過程中長絲振動特性，探索了一種基于激光多普勒測振原理的高速紡絲工藝下纖維張力檢測技術的可行性。根據紡絲過程中長絲振動特性，取輥1與輥2之間長度為dx的微元進行分析。設長絲截面積為A(m2)，密度μ(kg/m3)，初始張力為T(N)，軸向速度為V(m/s)，輥距為L(m)，如圖3所示?；谖⒄駝永碚揫43]BC段移動到B’C’段，X、Y分別代表在x、y上的位移，分別為軸向位移和橫向位移。

圖3 長絲受力圖Fig.3 Forces acting on chemical filament in spinning process

X=X(x,t)，Y=Y(x,t)

(2)

忽略長絲本身重力的影響，根據長絲在x和y方向的受力平衡，其橫向和軸向運動方程為：

(3)

研究發現，橫向振動的振幅遠大于軸向振動，對纖維質量的影響更為明顯[44]，因此，本文只考慮長絲的橫向振動。采用Kelvin本構模型描述化纖長絲蠕變現象及應力松弛特性，并利用三角函數二階泰勒級數展開式(3)的橫向振動部分，即可得到長絲的橫向振動動力學微分方程：

(4)

假設化纖長絲在初始張力T的作用下發生自由橫向振動，則長絲的橫向振動動力學模型為

(5)

根據自由振動方程，可推導長絲振動基頻f為

(6)

考慮到紡絲過程中輥溫度、側吹風風速、上油率等因素對張力的影響，構建非接觸式張力檢測數學模型：

式中：系數ki、kj、kij以及常數R與纖維的幾何結構、工藝參數和材料屬性有關；i、j、m、n為變量。利用激光多普勒測振原理，測量從纖維反射回的多普勒頻率，經信號處理獲取振動基頻，利用式(7)即可計算紡絲過程中纖維張力?；诩す舛嗥绽諟y振的纖維張力檢測系統如圖4所示。由于激光頻率遠超紡絲過程中纖維的振動頻率，因此，基于激光多普勒測振的張力檢測法更適合高速紡絲過程中纖維張力檢測。

圖4 基于激光多普勒測振的纖維張力檢測系統Fig.4 Fiber tension detection system based on laser Doppler Vibrometer

4 結束語

本文結合紡織工業的發展趨勢和高速紡絲工藝(大于5 000 m/min)對纖維張力檢測所提出的在線、實時和非接觸的需求，論述了接觸式纖維張力檢測的特點和局限性，分析了基于圖像處理的非接觸式纖維張力檢測技術在高速紡絲過程的不適性，展望了激光多普勒測振技術在纖維張力檢測中的應用可行性。

1)紡絲過程中接觸式纖維張力檢測手段仍是行業主流，其檢測方法也比較成熟。但隨著高速紡絲工藝發展趨勢和更嚴苛的檢測要求，接觸式纖維張力檢測方法難以對超纖絲或者高性能纖維的絕對可靠性起到保障作用。

2)基于圖像處理的非接觸式纖維張力檢測技術尚屬研發階段，僅在實驗室理想條件下得到驗證，但實際生產車間嘈雜，外部環境無法保證，且對于更高紡速的聚酯，紡絲過程中纖維抖動嚴重，具有高頻、非線性的特點，采集的圖像數據量極為龐大，因此，在實際高速紡絲工藝應用上會存在一定局限性。

3)基于激光多普勒測振的纖維張力檢測技術具有高頻響應快、抗干擾能力強，精度高的優點，已有學者利用該技術在纜繩、卷筒紙和基板等張力檢測中進行了有益的嘗試，可借鑒和參考作為研究的基礎。結合紡絲過程中長絲振動特性，基于激光多普勒測振技術檢測高速紡絲工藝下纖維張力具有可行性。

未來可開展的研究工作主要有：1)提高纖維張力檢測的普適性，研究聚酯纖維、碳纖維、對位芳綸和超高分子量聚乙烯纖維紡絲過程中纖維振動基頻與張力的內在機制，完善紡絲工藝數據庫以減少不同批次產品工藝差異對張力檢測精度的影響；2)優化纖維振動基頻提取技術，針對激光噪聲問題，研究數據采集過程中的噪聲干擾機制，開發最優基頻提取算法，保證不同噪聲狀況下張力檢測的準確度；3)完善產品質量評價數據庫，利用深度學習模型結合有效的特征提取機制和成熟的機器學習算法(包括分類算法和回歸算法)，對紡絲過程纖維張力與產品質量進行端對端學習的可行性，為纖維生產提供決策依據。