基于圖像處理的紗線張力測量系統設計

彭來湖, 蔣 靜

(1.浙江理工大學, 浙江 杭州 310000;2.浙江理工大學龍港研究院, 浙江 溫州 325000)

0 引言(Introduction)

紗線張力的穩定性影響紡紗到針織的每個流程,在紡紗工藝過程中,紗線張力大于紗線能夠承受的最大強力時就會發生斷紗現象,紗線張力過小則會出現紗線卷繞成型的問題[1-2];此外,在針織工業中紗線張力過大會出現織物起皺、皺褶和厚度不均等問題;紗線張力偏小則會導致織物不平整,影響織物的柔韌性和彈性,因此需要對紗線張力進行實時控制[3]。

隨著圖像處理技術的高速發展和高速攝像機的分辨率和幀率的提升,圖像處理識別紗線張力成為非接觸式紗線張力測量的主要研究方向之一。機器視覺技術近年得到快速發展,在測量振動頻率以及振幅上已有大量應用,KIM[4]使用普通佳能數碼相機采集設置了多個標靶的纜繩振動圖像,并通過多模板匹配算法實現了這多個纜繩振動頻率的提取,并通過相關計算得出纜繩的相關參數信息。

為了實現非接觸式紗線張力實時測量,本文基于紗線諧振頻率與紗線張力的關系,提出了基于圖像處理獲取紗線振動,從而實現紗線張力精準、快速及實時的測量方法。

1 基于機器視覺的紗線張力測量系統設計(Design of yarn tension measurement system based on machine vision)

現階段,市場上采用的大多為接觸式張力測量方案,雖然其成本低,但是接觸式測量方法會影響紗線的運行狀態,測量元件存在使用壽命短、維修成本高的問題,因此非接觸式紗線張力測量方法成為當前紗線張力測量的主要研究方向。目前使用的非接觸式張力檢測方法有紗線直徑陰影檢測法、氣圈形態理論、電渦流傳感器、光電傳感器以及噪聲分離檢測法等。這些檢測方案雖然可以實現非接觸式紗線張力測量,但是氣圈形態理論只能實現紡紗機械中存在氣圈的紗線張力測量,而電渦流傳感器會受到外界電流和磁場的干擾。綜上,非接觸式紗線張力測量系統由于發展時間短,存在受到外界環境影響、測量精度不高等問題,因此在實現非接觸測量的基礎上,需要提高測量速度和穩定性,減少外界環境對測量精度的影響。機器視覺作為新興發展方向,適用于非接觸式紗線振動頻率提取和紗線張力測量,并且測量精度高、速度快、可靠性強[5]。

本文采用高速攝像機采集紗線振動的時序圖像,并使用振動位移提取算法提取紗線振動的時變曲線,使用快速傅立葉變化將紗線振動的時域關系轉化為頻域關系,通過弦振動理論得出的紗線諧振頻率與張力之間的數量關系確定紗線張力。

1.1 紗線振動視覺測量系統構建

通過對紗線諧振情況的分析以及機器視覺提取紗線振動位移的試驗,提出一種以高速攝像機測量紗線張力的系統,紗線張力測量系統的功能結構圖如圖1所示。

圖1 紗線張力測量系統的功能結構圖Fig.1 Functional structure of the yarn tension measurement system

該紗線張力測量系統可以分成紗線激振模塊、圖像采集模塊和圖像處理部分。紗線激振模塊通過鼓風機壓縮空氣產生高速氣流讓兩個握持點之間的紗線振動,通過高速氣流持續引起的紗線振動屬于紗線的諧振情況,其諧振頻率與紗線自激振動頻率近似,紗線激振的方式如圖2所示[6]。圖像采集模塊是通過高速攝像機選擇合適的幀率采集施加外加激勵的紗線振動視頻,在拍攝過程中需要外加光源進行燈光補足,簡化圖像處理步驟,提高圖像處理速度;圖像處理部分通過算法提取紗線的振動位移,并繪制出紗線的時變曲線,使用快速傅立葉變化計算紗線的振動頻率,進一步通過紗線諧振頻率與紗線張力之間的關系得出紗線張力的變化情況。

圖2 紗線激振方式示意圖Fig.2 Diagram of yarn excitation method

1.2 紗線張力測量原理

紗線張力是紡織品生產中的一項重要參數。紡織品生產中,紗線在生產流程中大多處于軸向運動。許多學者針對軸向運動的弦線振動頻率做了研究,SACK[7]以在恒定速度和張力下的均勻弦為研究對象,得出可以用兩端夾緊的弦的共振頻率估算諧波頻譜共振頻率的結論。周泰[8]在理想弦振動的基礎上得出運動紗線的張力與紗線的諧振頻率的數學關系式。運動紗線的諧振頻率與紗線張力之間的關系式可以表示如下:

(1)

其中:ωn為紗線n次諧振頻率,單位為Hz;ld為支撐段紗線長度,單位為m;ρyarn為運動紗線的線密度,單位為kg/m;T為紗線受到的張力大小,單位為N;v為紗線軸向運動的速度,單位為m/s;n=1,2,3,…。

公式(1)提供了一種通過紗線的諧振頻率測量紗線張力的方法。由于紗線是一種黏彈性材料,受到外力作用時會產生微小形變,這些微小形變不會大幅度改變紗線的線密度,因此在運行過程中紗線線密度的理論值和實際值相差不大。在紗線運行過程中,生產和試驗環境保持一致時,紗線的線密度、運行速度等參數均不會發生突變,測量紗線張力可以通過公式(1)計算獲得[9]。非接觸式紗線張力檢測技術的核心為測量運動紗線的振動頻率,因此需要測量運動紗線的基頻,在計算時取n=1。

基于圖像處理的紗線張力檢測系統通過紗線振動圖像提取振動頻率,在參數不發生改變的情況下,可以通過紗線的自激振動頻率計算紗線的張力。根據系統采集的紗線振動視頻圖像特點設計對應的圖像處理流程,提取紗線振動位移,計算紗線的自激振動頻率,再通過數據對比將振動頻率轉換為紗線張力,實現紗線張力的動態測量,當紗線張力出現較大的波動時要進行記錄,以便在實際應用時及時報警處理。

2 振動紗線的圖像分析計算概述(Overview of image analysis calculations for vibrating yarns)

使用高速攝像機采集到的紗線振動視頻文件是以攝像機幀率的倒數為時間間隔的數字圖像序列,各幀圖像會展示紗線上各點的點位變化情況。本文所提紗線振動視覺測量系統采用的核心技術是對數字圖像序列進行處理與分析,提取紗線振動位移,計算紗線振動頻率,從而獲取紗線張力。

常規的圖像處理組合算法是針對不同的光照情況,進行不同圖像處理流程設計,對操作人員技術水平要求高?；诖?本文通過選擇規避需要設計不同流程的圖像處理算法,提出了基于可靠的模板匹配方法提取紗線振動位移。基于模板匹配的振動位移提取算法不需要設計新的處理流程,只需要進行合適的模板圖像選擇,就能實現不同圖像的振動位移提取,自動化程度高。

2.1 模板匹配

模板匹配[10](Template Matching)是一種常用的圖像處理算法,用于在一幅圖像中尋找與模板圖像最匹配或最相似位置,其主要步驟如下:選擇合適的匹配模板對需要匹配的圖像進行掃描,通過逐像素掃描找到相關程度最大或者誤差最小的位置,模板匹配過程如圖3所示。將需要尋找的部分設置為匹配模板T,假設其大小為w×h,而需要進行匹配的圖像I的大小為W×H,利用遍歷循環將模板在匹配圖像上進行掃描,同時計算相關系數,得到對應的匹配程度的相關性系數矩陣,匹配程度最高的部分是矩陣最大值出現的位置。如果相關性系數矩陣的最大值大于設定的閾值,則表示找到了在匹配圖像中最相似的部分。

圖3 模板匹配過程示意圖[7]Fig.3 Diagram of template matching process

2.2 NCC模板匹配

常用的相似度判別標準分為三種,分別為絕對誤差和法(Sum of Absolute Differences,SAD)、誤差平方和法(Sum of Squared Differences,SSD)和歸一化互相關法(Normalized Cross Correlation,NCC)[11]。SAD和SSD的操作步驟簡單,計算量小,程序處理速度快,容易實現,因此在高速視頻壓縮算法中應用廣泛,但是上述兩種算法在計算時沒有考慮光照變化對視頻圖像的影響,導致在光照發生變化時計算得出的相關系數存在偏差;而NCC算法是以圖像中的歸一化相關系數為衡量標準,計算時通過增加分母進行歸一化處理,能夠過濾光照對計算結果的影響。對比SAD、SSD算法,NCC算法雖然計算繁復,但是整體上魯棒性強,計算結果精確,故NCC算法成為模板匹配相似度判別最常用的算法,其公式如下:

(2)

由公式(2)可以看出,該算法計算出的結果NCC(x,y)的范圍為-1到1。計算出的結果數值越大,表示匹配度越高。由于采集圖像的過程中不可避免地存在噪聲干擾,如廣播干擾、低頻信號干擾等,所以在進行NCC模板匹配時,當相關性系數大于0.8時,即表示匹配成功。

NCC模板匹配算法可以有效地提取兩幀圖像中目標物體的位置偏移量且算法程序簡單。在進行模板圖像選擇時,選取小區域圖像作為模板,不僅可以減少該算法的計算量,提高算法速度,還能提高測量精度。因此,NCC算法可以用于提取振動位移。

2.3 紗線振動頻率提取流程

基于NCC的位移提取算法極少需要人工操作,自動化程度高,可以快速得到高精度的位移偏量,但是其公式復雜,遍歷循環導致程序耗時較長,因此在進行選擇匹配模板T時,需要注意振動目標物體的范圍,減少掃描過程,降低算法的計算量。由于紗線振動屬于微小振動,在圖像中振動范圍較小,需要進行匹配時計算量較少,因此在進行紗線振動位移提取時使用NCC算法可以提高提取紗線振動位移的速度和精度。

紗線振動位移提取的模板匹配算法流程如圖4所示,具體步驟如下。

圖4 紗線振動位移模板匹配算法流程圖Fig.4 Flowchart of yarn vibration displacement template matching algorithm

(1)圖像預處理。將采集到的視頻圖像通過程序進行逐幀保存,并選擇合適的命名方式進行命名;為了更好地實現模板匹配,將保存的數字圖像轉化為灰度圖像。

(2)選擇模板圖像。分析采集到的振動紗線視頻文件的特征,選擇第一幀圖像作為紗線原始狀態的圖像,并在第一幀圖像中選擇有紗線振動部分的區域作為匹配模板T。

(3)截取圖像。為了減少模板匹配的計算量,加快圖像處理速度,可以從后續數字圖像中截取與匹配模板相同位置的子圖像,這些子圖像即需要進行匹配的圖像。

(4)將模板與需要進行匹配的圖像進行掃描對比,同時計算NCC的相關系數,將計算結果保存在相關系數矩陣中。

(5)從相關性系數矩陣中找出最大值,該最大值對應的位置點坐標即對應各幀數字圖像中紗線上點位信息變化的偏移量(xi,yi)。

(6)提取振動頻率,將各幀圖像的位置偏移量與各幀圖像之間的時間間隔繪制成位移-時間關系曲線,使用快速傅立葉變化將位移-時間曲線轉化為頻率-幅度曲線,頻域曲線上的峰值為紗線振動頻率的測量值。

將NCC模板匹配應用于紗線振動位移測量中,將采集到的紗線振動視頻逐幀保存,使用OpenCV庫中的cvtColor函數將原來的圖像進行灰度化處理,方便進行模板匹配,第一幀圖像灰度化之后的圖像如圖5所示。在試驗中使用黑色墨水筆進行標記,方便在圖像處理時更好地進行區分。

圖5 第一幀灰度化圖像Fig.5 First greyscales image

由于紗線振動屬于弦振動,因此在整條紗線上任意點的振動頻率相同,根據NCC模板匹配的特點,選擇紗線上的一個標識點進行紗線振動位移提取。由于紗線兩端被固定,紗線的振動幅度在中間點位置較大,在模板匹配時位置偏移量較大,數據計算簡單,因此在選擇模板圖像時選取圖像中間位置的標識點作為第一幀圖像的匹配模板(圖6);為了繼續降低計算匹配量,截取后續幀數圖像中同一位置的圖像作為子圖像,這些子圖像成為需要進行匹配的目標對象(圖7),將匹配模板與后續的子圖像進行模板匹配操作,計算對應的相關系數矩陣,得到其位置偏移量并保存,繪制如圖8所示的標識點的位移-時間曲線。

圖6 第一幀圖像中的模板圖像Fig.6 Template image in the first frame image

圖7 后續時序數字圖像的子圖像Fig.7 Sub-images of subsequent time-series digital images

通過上述步驟獲取紗線上點位的位移-時間曲線,由于整根紗線上每個點的振動頻率都相同,因此通過快速傅立葉變化將該點的時域關系轉換成頻域關系,計算得到該點的振動頻率即握持點之間紗線段的諧振頻率,紗線振動的頻域圖如圖9所示。

圖9 紗線振動的頻域圖Fig.9 Frequency domain plot of yarn vibration

3 試驗與數據分析(Experimentation and data analysis)

3.1 試驗平臺搭建

根據紗線振動特征,搭建機器視覺測量的試驗平臺。試驗平臺選用的數字高速攝像機型號為pco.dimax HS4,該攝像機具有出色的高速采集能力和廣泛的動態范圍,內存容量大,其幀率為2 273 fps,即兩幀圖像之間的時間間隔為1/2 273 s,并且該攝像機的內核使用CMOS傳感器,處理速度快,圖像成像質量高。pco.dimax HS4具有靈活的配置選項和操作界面。為了增加紗線與背景之間的對比度,使用LED光進行拍攝補光,保證采集到的圖像視頻明亮、清晰,簡化圖像操作步驟,例如圖像去噪等預處理步驟,提升算法處理速度。

算法程序利用Qt編程實現,圖像處理部分使用OpenCV庫,運行環境的CPU為i7-12700H,其基頻為2.70 GHz,Windows 10操作系統。Qt可以實現界面編程和非界面編程,與OpenCV相同,可以跨平臺運行,支持多種操作系統,適用性高,能夠實現圖像處理和機器視覺處理,兼容性強。

3.2 紗線張力檢測試驗

紗線振動頻率測量試驗在圓緯機上進行,使用張力控制器控制紗線保持固定數值的張力,控制高速攝像機采集紗線振動視頻,判斷紗線振動是否符合諧振規律。試驗用的紗線的線密度為27.4 tex,使用的鼓風機功率為4 500 W,出風量為45 m3,擁有五擋調速功能,紗線的兩個握持點距離為1 m,圓緯機的轉速為20 r/s,測量得到紗線的運行速度為5 m/s。使用Y2301電子式張力傳感器測量紗線張力,精度為1%FS,量程為0～100 cN。為了提高試驗數據的準確性,需要進行多組試驗并取平均值,因此在試驗過程中共進行10次測量,將試驗測量得到的平均值與理論值進行比較。

將試驗所用紗線每隔5 cm用黑色墨水進行標記,減少匹配時的計算量,加快程序處理速度,更好地實現紗線張力的實時測量。為了更好地模擬車間生產環境,選擇試驗環境溫度為26 ℃,濕度為60%,通過張力控制器改變施加給紗線的張力大小進行試驗,將計算得到的紗線振動頻率與測量得到的紗線振動頻率進行對比,計算絕對誤差值,紗線振動頻率測量值與理論值及其絕對誤差如表1所示。

表1 紗線振動頻率測量值與理論值及其絕對誤差

不同張力之下的頻率平均值和理論值如圖10所示,紗線振動頻率的理論值和測量值之間的差距不大,兩者之間最大的絕對誤差不超過10%,但是當紗線張力偏小或者過大時,測量誤差較大,其原因可能是紗線張力過大導致紗線的形變不再是微小形變,當紗線張力過大時,采集到的圖像中紗線直徑明顯小于實際的紗線直徑,此時紗線的線密度實際值與理論值相差較大,導致測量得到的振動頻率實際值與理論值相差較大。

圖10 不同張力之下的頻率平均值和理論值Fig.10 Average and theoretical values of frequency at different tensions

將紗線張力和紗線振動頻率的平方進行線性擬合,得到如圖11所示的一次函數,可以將紗線振動頻率平方和紗線張力的關系表示為y=82.33x+201.71,其相關性系數為0.986 88,接近1,表示紗線振動頻率的平方與紗線張力之間的相關性很高,因此圖中的點都處于擬合的直線附近,可以得出結論:紗線張力與紗線振動頻率的平方成正相關。

圖11 頻率的平方和張力的擬合曲線Fig.11 Fitted curve of square of frequency and tension

4 結論(Conclusion)

在弦振動理論的基礎上,采用圖像處理技術中的NCC模板匹配算法,提出一種基于圖像處理的紗線張力測量系統。試驗選擇同種紗線在相同的試驗環境下,控制紗線以相同的速度運行,計算得到紗線振動頻率,將該振動頻率與通過計算得到的理論值進行比較,實現了紗線張力的非接觸式測量。該測量方案不會改變紗線的運行狀態,紗線張力測量的精度和穩定性高,測量速度快。由于是進行圖像處理得到的紗線振動頻率,因此可以通過圖像處理獲取紗線的直徑信息,同時根據紗線的直徑和線密度的關系制訂誤差處理方案,將紗線張力與紗線直徑發生變化導致的誤差考慮在內,進一步提高紗線張力測量的精度。