生絲抱合力機智能化測控系統研制

中圖分類號：TP273 文獻標識碼：A 文章編號：2096-3998（2025）03-0088-07

國家標準在支撐經濟高質量發展中發揮著基礎性、戰略性和引領性作用，必須加快實施國家標準化戰略，用標準化支撐數字化轉型，走好標準化推動形成新質生產力之路。1現行的國家標準，以生絲的抱合力檢測為例，受限于執行標準的檢測儀器自動化和智能化水平，亟需智能化改造。生絲作為絲綢和其他高端紡織品的生產與制造的纖維原料，由于其細長柔軟的特性，給其質量檢測帶來了諸多不便，尤其是檢驗過程中過于依賴人工辨識，使不同檢測者對相同批次生絲的評級結果可能存在差異，即使是同一檢測者在不同時間點也可能得出不同的結果。此外，人工檢測效率低、勞動強度高，制約了生絲評級體系中的生絲抱合力這一重要檢測指標檢測的精確度。雖然生絲抱合力檢測裝置為生絲抱合力的檢測提供了有效的解決方案，但高度的人工干預給檢測的結果帶來很多不確定性[2-5]。中國作為生絲及絲制品的生產、出口和消費大國，提高生絲抱合性能檢測的科學性、準確性和高效性具有重要的意義。

為了進一步實現生絲抱合力的智能化檢測，許多學者以生絲抱合力檢測為研究對象展開了相關研究。孫鴻文[6借助光電傳感器間接測量生絲開裂后的直徑，改進了生絲抱合性能檢測評價系統，同時引入虛擬儀器技術以提升檢測的效率和精確度，對提高生絲抱合性能檢測的精確度具有顯著意義，該方法需要進一步考慮光電系統對光透明度的敏感性和張力的影響。龐家柳等[7對傳統的生絲檢驗裝置進行了改進，研制出一種新型的生絲抱合自動檢驗機，提高了生絲抱合力檢測的效率。孫衛紅等[8在生產中開發了一種多絲錠生絲抱合性能自動檢驗系統，利用相機獲取抱合后生絲的圖像，進一步測量生絲的直徑，在此基礎上標記生絲開裂區域輔助人工判別。黃楊等[9開發了一種基于機器視覺的生絲抱合電子檢測系統，自動控制摩擦次數和獲取生絲圖像，結合裂絲信息完成生絲抱合檢測，提高了檢測效率和準確性。此外，王筠等[10]總結了生絲抱合力檢測的國外研究進展，分析了不同檢測方法的效果。當前，生絲抱合力檢測取得一定的研究成果，但針對生絲抱合力的智能化系統檢測和量化評價仍然是一個亟待解決的問題。

智能化生絲抱合力測控系統是在傳統的生絲抱合力機的基礎上引入自動化裝置、檢測裝置、信息處理裝置和檢測功能模塊，使系統具備高度的智能化和自動化水平，提升生絲抱合力機的檢測效率、精度和可靠性[11]。本文結合目前生絲抱合力機智能化的設計需求，聯合機器視覺和外圍設備，對Y731型生絲抱合力機采用智能化改造，設計測控系統，同時充分考慮抱合后生絲的開裂情況，基于LabVIEW搭建了開裂檢測算法進行相應的開裂情況辨識。并通過實驗驗證測控系統的性能。

1生絲抱合力檢測原理及設計需求

1.1 生絲抱合力機檢測原理

生絲抱合力反映了生絲在膠粘聚集下，繭絲單絲之間開裂的難易程度，是衡量繭絲質量的關鍵指標之—[12]。目前有很多設備檢測生絲抱合性能，核心的都是利用生絲與摩擦組件相互摩擦，觀察生絲開裂和斷絲情況，從而評價生絲樣品的抱合性能。我國現階段主要使用Duplan摩擦板摩擦方法進行生絲抱合力的檢測，其可控的實驗條件和高精度測量滿足當前生絲抱合力的檢測。Duplan摩擦板是由上下兩個鋼制刀片以梳狀排列的摩擦板組成，上側裝有6個刀片，重 300g ，下側裝有5個刀片，這11個刀片相互交叉排列。摩擦刀口咬合在一起，生絲受到上摩擦板的重力作用，呈彎曲狀態。根據國家標準GB/T1798—2008《生絲試驗方法》[5]，Y731型生絲抱合力機就采用了上述的摩擦方式，如圖1所示。

將絲條連續往復置于抱合力機框架兩邊的10個掛鉤之間。在恒定和均勻的張力下，使絲條的不同部位同時受到摩擦，直到半數以上絲條中出現 6mm 及以上的絲條開裂時，記錄摩擦次數，進而通過摩擦次數來反映抱合性能。再通過人工目測摩擦后的生絲狀態，完成生絲的抱合檢測的記錄。最后以20個絲錠的檢驗抱合次數的平均值判斷整批絲條的抱合結果是否達到生絲抱合力指標。

抱合力指標分別為抱合系數 h（cN/cm） 和抱合長度 L_h（η_m） ，計算公式為

h=F₁/l，

式中， F₁ 為抱合力（纖維間在法向壓力為零時做相對滑動時產生的切向阻力），I為纖維的長， F₃ 為纖維條的強力， N_tex 為纖維條的特數。

1.2 檢測系統設計需求

檢測結果依靠肉眼辨別生絲開裂程度，對檢測人員的經驗、操作能力要求很高，為檢測結果帶來了很多不確定性。因此，智能化改造后的生絲抱合力機需要滿足以下需求。

1）提高設備的自動化測量水平。改造后的抱合力檢測過程中，電機的轉停、摩擦刀片的開合、工業相機運動等動作全部由智能化測控系統自主運行。

2）實現對生絲開裂的智能化評估。傳統生絲的開裂情況主要依賴于人工觀察，準確性和可靠性難以保證。因此，須結合相關硬件與處理算法，捕捉生絲摩擦后的開裂狀態，精確測量生絲的直徑，智能判斷生絲的抱合狀態和開裂區域。

3）人機交互操作界面友好。需要考慮操作便捷性和系統整體的可用性，確保檢測人員能夠快速使用系統，實時掌握系統運行狀態，并對系統及時響應。

2 智能化生絲抱合力測控系統

2.1 硬件設計

根據檢測系統的設計需求，對Y731型生絲抱合力機進行硬件改造，圖2為改造后的三維模型及實物圖。將設備固定于采用蜂窩支撐的光學實驗平臺上，增強整個硬件系統的隔振性能，確保測量過程的穩定性。硬件還包括將原有的直流電機升級為伺服電機，配合上位機向可編程邏輯控制器（PLC）下發指令，實現對電機速度和摩擦刀片位置的精確控制。新增一個步進電機，控制摩擦刀片的開合。同時，在光學平臺上安裝多個直線模組，實現相機在 X，Y，Z 三個方向上的移動，從而獲取生絲的高質量圖像。每個直線模組的兩端都裝有限位開關，用于控制行程范圍。同時將手動推桿升級為電動推桿，通過反相器控制推桿狀態，從而控制生絲的松緊度。為檢測生絲是否發生斷裂，系統在活動排鉤一側安裝了一個接近傳感器。在通信方面，工控機與PLC通訊采用S7協議，實現數據交互功能，三色指示燈直觀顯示系統的狀態。相機的供電采用 12V 開關電源供電，PLC及其傳感器和外圍設備均采用24V開關電源供電。

為了滿足檢測要求，綜合考慮像素分辨率、對比度、景深（DepthofField，DOF）、光源、焦距、視場（Field of View，FOV）以及畸變（Distortion）對圖像質量的影響，相機設備選用了HIKROBOTCE系列面陣相機，型號為MV-CS200-10GM。光源選用能更好地突出生絲三維信息的海康MV-LRSS-H-160-W的白色LED環形光源，能夠提供多角度的光照照射。并且在刀片選擇上，選用了摩擦質量高、效率快的 Dup-lan摩擦板及其他硬件設備。系統硬件組成如圖3所示。

系統的軟件設計包括兩個部分，上位機的人機交互界面，具有隨動控制功能的PLC控制程序設計。上位機實現實驗員與測試儀器的信息交換，采用LabVIEW設計了測量過程中圖像處理的功能。下位機控制儀器，完成測量結果分析。PLC主要承擔相機的拍照觸發、抱合次數以及伺服電機速度、方向控制等。

2.2 算法設計

2.2.1測控系統算法設計

2.2.1.1 PLC程序設計

PLC控制的主要功能包括定位、報警、手動和自動運行功能。當測控系統上電后，PLC初始化運行參數，通過對伺服電機的準確控制，相機回到設置拍攝點位，此時自動進人自動運行狀態，對生絲進行抱合摩擦，當檢測到一半及以上生絲直徑小于 6mm 或者其他不良缺陷時，記錄當前抱合次數，并將數據傳輸給上位機。如果運行過程中出現意外事件，PLC觸發報警功能，立即切斷對電機發送的輸出信號，保障人員和設備安全。系統的PLC程序將各個功能模塊的程序代碼封裝成獨立的程序塊，提高了代碼的可維護性和可讀性，便于在主程序中調用。

2.2.1.2 上位機程序設計

選用LabVIEW上位機程序，由數據交互、定位控制、自動運行三個模塊組成。數據交互模塊根據PLC 數據按照傳輸規則實現發送指令，并讀取PLC寄存器信息，同時又能對相機拍攝圖像進行圖像處理，根據處理結果控制PLC 實現相應功能。數據交互模塊實現了上位機、PLC、相機三者之間通信連接。

2.2.1.3 數據交互模塊

數據的交互是測控系統的關鍵部分。上位機和PLC連接之前，需要配置IP地址、端口號等參數，選用 S7-1200PLC的開發庫，配置好PLC與上位機的參數，實現對PLC的連接、數據讀取、數據寫入和連接斷開功能，并測試上位機與PLC之間的數據交互功能，驗證數據交互功能的正確性和通信的穩定性。

2.2.1.4 定位控制模塊

在對三個伺服電機和一個步進電機的控制過程中，首要步驟是確立各電機的參考點。 X 軸和 Y 軸的伺服電機主要負責精確地定位相機，而驅動電機控制著摩擦刀頭的移動，刀頭電機則負責刀頭的升降動作。如圖4所示，軟件界面的左側部分展示了相機的實時圖像顯示，查看相機的定位是否準確。相機定位有三個主要位置，分別是位置1、位置4和位置5。位置1用于設定相機在 X 軸和 Y 軸上的初始位置，位置4和位置5分別標定相機在 X 軸和Y軸方向上的結束位置。通過這三個關鍵定位點，推算出相機在其他位置的具體坐標，也能手動進行操作以實現細節調整。

2.2.2開裂檢測算法設計

考慮到生絲抱合力檢測過程中需要結合生絲開裂情況進一步評估與判定，本文基于LabVIEW建立

了開裂檢測算法，實現對摩擦后生絲的開裂情況進行捕捉，結合開裂長度反饋出較為準確的生絲摩擦次數，完成生絲抱合性能的準確判定。基于LabVIEW的開裂檢測算法流程如圖5所示。

具體步驟如下：

第一步，讀取經過摩擦的生絲圖片，并顯示在界面上;

第二步，對采集到的圖像進行預處理，如去噪聲、平滑化和增強對比度等;

第三步，利用LabVIEW中的邊緣檢測函數來提取生絲的邊緣和中心骨架，再提取骨架法線與邊緣的交點，并通過計算對應點像素插值求得生絲直徑與直徑波形。

第四步，通過預設閾值檢測摩擦后的生絲開裂長度，當開裂情況達到規定的要求時，反饋并記錄摩擦次數。

3 系統實驗驗證

3.1 實驗驗證

為了驗證生絲抱合力檢測系統的測量精度和穩定性，選取符合國家標準GB/T1798—2008《生絲試驗方法》5」的生絲絲錠20只。點擊LabVIEW 測控系統主界面的抬刀電機正轉和推桿前進按鈕，分別控制刀片抬升、液壓推桿前進，將生絲往復通過掛絲機架上的掛鉤;點擊檢測按鈕，系統自動控制液壓推桿后退，給生絲施加恒定、均勻的張力后放下刀片；自動啟動摩擦電機，設定摩擦速度為130次/ ，當摩擦次數為45次左右時，自動關停摩擦電機并抬升刀片，并控制 X，Y 軸電機，帶動相機運動，通過系統主界面的照片抓拍視窗對生絲的狀態進行觀察。

初步完成一組生絲測量后，將摩擦刀片放下后再次啟動電機。摩擦5次后再次按停電機，將摩擦刀組抬升，再次檢測直徑和開裂程度。重復操作直到記錄到有近一半的生絲出現長度 6mm 及以上的開裂，降低摩擦次數直至半數以上的生絲出現長度 6mm 的開裂，記錄摩擦次數，完成實驗。重復上述操作檢測20只絲錠后，將記錄的摩擦次數填人報表中。實驗條件和數據記錄見表1和表2。

需要指出的是，生絲的品質分為6個級品，評級的標準是生絲的品質技術指標和外觀質量的綜合成績。抱合部分指標見表3。實驗所得的平均抱合次數為101次，大于最高品級的抱合次數100次，生絲抱合性能為6A級，與人工檢測結果一致，證明了系統的可行性。同時，實驗過程也驗證了測控系統運行的穩定性，能夠完成生絲抱合的準確測量與記錄。

3.2開裂檢測算法性能分析

以安徽省纖維檢驗局提供的平均摩擦次數為95次的標準生絲作為測量對象，在松弛狀態下對測控系統進行檢測實驗。本文選用的相機分辨率為3036像素 ×4024 像素，經過標定后，每個像素對應的實際物理尺寸為 1.27μm ，并利用所提直徑測量方法對未摩擦的標準生絲進行直徑檢測，其平均直徑為10.21μm ，摩擦完成后再次進行直徑檢測，檢驗結果如圖6所示。可以看到，無開裂的生絲直徑未超過閾值，而有開裂的生絲直徑則在開裂處超出閾值，并能直觀地觀察到開裂區域與開裂長度。直徑測量數據見表4。

生絲直徑測量結果的平均值是 11.62μm ，略高于標準值。此外測量數據的標準差計算結果為2.4586，極差為 32.46μm 。通過對比標準直徑值表明，最終測量結果與合格生絲平均值基本一致，摩擦次數測量誤差控制在 7% 以內。這一結果證明了所提方法在生絲直徑測量中的有效性與可靠性。

4結語

針對傳統生絲抱合力檢測的高度人工干預使得檢測結果出現穩定性差和可靠性差的問題，對傳統的生絲抱合力機進行了智能化改造。首先將下位機PLC、伺服驅動系統、機器視覺與上位機PC端等主要硬件引人傳統生絲抱合力機中，搭建了智能化生絲抱合力測控系統，實現了生絲抱合力的自動化檢測，提高了檢測可靠性和穩定性。在檢測系統中引入基于LabVIEW的抱合后生絲的開裂檢測算法，實現對生絲抱合力質量的智能化檢測和準確評價。實驗結果表明，設計的測控系統能夠實現自動化和智能化檢測，準確識別出生絲抱合后的開裂情況，準確反饋出生絲開裂長度在規定長度時的摩擦次數，實現了高精度的檢測和評估，滿足實際的檢測要求。

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[責任編輯：魏強］

Abstract：The detection standard of the traditional raw silk holding force machine is limited by the degree of automation and inteligence of the raw silk holding machine，and the detection process relies too much on manual judgment to bring uncertainty to the detection results，andalso afects theauthorityof the detection.In this paper，the traditional raw silk holding machine is intelligently transformed into a measurement and control system to realize the unmanned inspection process.The improved measurement and control system is mainly composed of：PLC and servo drive system，machine vision components and PC of host computer.In addition，a splittng detection algorithm based on virtual instruments was constructed in the host computer to realize the intellgent detection andaccurate evaluation of thequalityof raw silk holding force.The results of the hugging test of standard raw silk show that the developed measurement and control system can realize intelligent detection，meet the high-precision detection and identification of experimental raw silk，and meet the inspection requirements of national standards.

Key words：raw silk holding machine；measurement and control system；machine vision；smart detection