一種織物缺陷檢測裝置的制作方法

本實用新型涉及一種檢測裝置，特別是一種織物缺陷檢測裝置。

背景技術：

在紡織品生產行業中,影響紡織產品質量的因素眾多，“表面缺陷”是其中的重要標準之一。當紗線的長度、棉結量、細度、短纖等特性變化較大時，會嚴重影響其質量，此外，生產過程中系統調整不當或儀器損壞等都會造成紡織品出現缺陷。織物表面缺陷是一直是紡織行業存在的嚴重問題，大大降低了我國紡織產品的質量，影響出口，造成了巨大的經濟損失。故織物的缺陷檢測,對紡織品質量的控制至關重要。傳統的織物缺陷檢測大部分由人工目測實現,這種傳統的方法存在檢測速度低、誤檢率高、人為影響因素大等缺點，在最好的情況下，質量控制人員只能檢測到40%-60％的現有缺陷。隨著工業革命的快速發展，生產效率大大提高，人眼檢測已不能滿足自動生產線的實時質量檢測要求。

技術實現要素：

本實用新型所要解決的技術問題是提供一種織物缺陷檢測裝置，基于CCD攝像頭，對織物進行視頻檢測。

為解決上述技術問題，本實用新型所采用的技術方案是：一種織物缺陷檢測裝置，包括第一導布輥、第二導布輥及第三導布輥，第三導布輥設于第一導布輥及第二導布輥的上方，使織物依次通過第二導布輥、第三導布輥及第一導布輥時能夠形成凸起；所述第三導布輥的上方設有多個CCD攝像頭，多個CCD攝像頭呈直線排列；還包括控制柜，控制柜內設有主控機及從控機，多個CCD攝像頭與主控機連接，從控機與主控機連接。

優選的，所述個CCD攝像頭的前側設有燈架，在燈架的下部設有LED燈帶，LED燈帶朝向第三導布輥。

優選的，還包括伺服電機，伺服電機帶動第一導布輥的轉軸轉動，伺服電機與從控機連接，所述第一導布輥的轉軸轉動上還設有旋轉編碼器，旋轉編碼器與從控機連接。

優選的，所述主控機為PC機，從控機為PLC控制器，PLC控制器通過RS485通信模塊與PC機連接。

優選的，還包括打標機，打標機與從控機連接。

優選的，所述CCD攝像頭通過視頻采集卡與主控機連接。

優選的，所述CCD攝像頭的數量為6個。

本實用新型提供一種織物缺陷檢測裝置，采用主/從機分布式機器視覺在線檢測結構，保證了圖像采集、處理、傳輸和儲存的實時性，滿足了對織物表面質量檢測中的寬幅面、高精度的要求。同時，設計了大功率LED條形陣列的正向單側可變角度照明，光照強、照度均勻，避免了固定角度照明適應性差而影響缺陷信息提取的缺點。基于機器視覺的高精度缺陷檢測裝置，取締了傳統人工目測檢測織物缺陷作業流程，改善紡織人員雙目勞動強度，具有實時檢測、實時控制能力，及靈活、高速、非接觸式等優點，大大地提高了紡織業缺陷檢測效率，準確地實現了對細小缺陷、色差不明顯缺陷的完全檢測。

附圖說明

下面結合附圖和實施例對本實用新型作進一步說明：

圖1為本實用新型的結構示意圖；

圖2為本實用新型導布輥部分的剖視圖；

圖3為本實用新型控制系統的結構框。

具體實施方式

如圖1-3所示，一種織物缺陷檢測裝置，包括第一導布輥6、第二導布輥7及第三導布輥8，第三導布輥8設于第一導布輥6及第二導布輥7的上方，使織物9依次通過第二導布輥7、第三導布輥8及第一導布輥6時能夠形成凸起；所述第三導布輥8的上方設有多個CCD攝像頭5，多個CCD攝像頭5呈直線排列；還包括控制柜3，控制柜3內設有主控機及從控機4，多個CCD攝像頭5與主控機1連接，從控機4與主控機1連接。

優選的，所述個CCD攝像頭5的前側設有燈架10，在燈架10的下部設有LED燈帶11，LED燈帶11朝向第三導布輥8。

優選的，還包括伺服電機12，伺服電機12帶動第一導布輥6的轉軸轉動，伺服電機12與從控機4連接，所述第一導布輥6的轉軸轉動上還設有旋轉編碼器13，旋轉編碼器13與從控機4連接。

優選的，所述主控機2為PC機，從控機4為PLC控制器，PLC控制器通過RS485通信模塊與PC機連接。

優選的，還包括打標機14，打標機14與從控機4連接。

優選的，所述CCD攝像頭5通過視頻采集卡與主控機連接。

優選的，所述CCD攝像頭5的數量為6個。

CCD攝像頭5獲取到最原始圖像，經視頻采集卡傳給PC機進行分析處理。為了相機獲取到質量更高的圖像，本裝置還采用了LED燈帶11，照向導布輥；旋轉編碼器和伺服電機6通過彈性聯軸器安裝在導布輥8的同一軸線上，保證旋轉編碼器能精確采集到織物的運動狀態并輸出脈沖信號；打標機7安裝在底部支架上，對織物進行標記。

本實用新型的使用流程如下：

（1）開啟系統，PLC控制伺服電機開始工作，帶動編碼器和導布輥轉動，向光源控制器發出脈沖信號；

（2）主控機觸發頻閃光源并延時，同時給DCC攝像頭發送啟動脈沖；攝像頭處于等待狀態時接收到啟動脈沖，開始掃描；

（3）提前設定好相機的曝光時間，同時光源的延時時間應與相機的曝光時間相一致；相機掃描結束后，經圖像采集卡采集將其存儲在計算機中；

（4）計算機接收到原始圖像后，由于受到光學系統失真、曝光不足或過量、光照和隨機干擾等因素的影響，圖像的質量會有些退化，不能直接用于機器視覺系統中，須在此階段對原始圖像進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理操作，同時需要采用圖像增強技術來突出所需目標區域；

（5）對圖像進行預處理之后，計算機通過OpenCV軟件來提取圖像的紋理特征，使用小波變換來對圖像的紋理特征進行提取和分析；利用2DFCM算法對圖像中的區域進行聚類，將數據集分為兩類，與包含較少元素的數據集相對應的就是紋理缺陷，即織物缺陷。

（6）識別出織物缺陷后，最終計算機對缺陷信息進行存儲，統計該織物所存在缺陷數目及類別。

上述的實施例僅為本實用新型的優選技術方案，而不應視為對于本實用新型的限制，本實用新型的保護范圍應以權利要求記載的技術方案，包括權利要求記載的技術方案中技術特征的等同替換方案為保護范圍。即在此范圍內的等同替換改進，也在本實用新型的保護范圍之內。