路文紀(jì)，鄒 鯤，舒 暢，胡小榮

(東華大學(xué)紡織裝備教育部工程研究中心，上海 201620)

0 引言

目前，國(guó)內(nèi)外生產(chǎn)人造草坪的主要設(shè)備為割絨簇絨機(jī)[1]。影響人造草坪質(zhì)量的主要因素為漏紗，即在人造草坪生產(chǎn)線上，由于草絲從紗架經(jīng)牽引系統(tǒng)到簇絨織機(jī)過(guò)程中的斷裂、簇絨機(jī)織針的崩斷及其他因素，導(dǎo)致草坪局部草絲的缺失。

隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)被廣泛應(yīng)用于缺陷的檢測(cè)[2]。某人造草坪生產(chǎn)線的幅寬約為3.2 m，采用傳統(tǒng)人工檢測(cè)簇絨漏紗，漏紗檢測(cè)不及時(shí)、工人勞動(dòng)強(qiáng)度大、生產(chǎn)效率低。本文基于機(jī)器視覺(jué)，設(shè)計(jì)了一種漏紗實(shí)時(shí)檢測(cè)，并在檢測(cè)到漏紗時(shí)使簇絨機(jī)自動(dòng)停機(jī)的方法，以減少工人工作量、提高生產(chǎn)效率。

1 檢測(cè)系統(tǒng)

檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。四個(gè)相機(jī)均布在草坪生產(chǎn)線上，檢測(cè)到漏紗后，通過(guò)通信轉(zhuǎn)換電路控制接入簇絨機(jī)控制電路的繼電器使其停機(jī)。工控機(jī)的配置為：Intel奔騰雙核B970，主頻 2.2 GHz，內(nèi)存2 GB；相機(jī)選用浙江華?？萍继峁┑腁5201CG50型彩色相機(jī)，鏡頭選用華?？萍继峁┑腗H0824M型鏡頭。

圖1 檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2 感興趣區(qū)域的選擇

在選擇圖像感興趣區(qū)域(region of interest,ROI)時(shí)，使其靠近簇絨織針針腳的位置；且考慮到漏紗檢測(cè)時(shí)可能需要大量計(jì)算，在檢測(cè)到盡可能多的紗線列數(shù)的前提下，使感興趣區(qū)域面積盡可能小。由于ROI區(qū)域較大，此處將其等分為左右兩部分展示。ROI大小為1 900 pixel×100 pixel，圖像的實(shí)際大小約為8 500 mm×80 mm。從圖2可以看出，紗線存在一定程度畸變；實(shí)際中紗線為等間距、互相平行分布。

圖2 ROI示意圖

3 顏色空間的選擇

圖像處理中，顏色空間的選擇尤為重要，合理、有效的選擇能更為準(zhǔn)確也更易處理最終結(jié)果[3-4]。常用的顏色空間包括RGB、HIS和YUV等[5-6]。

RIO轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV、HIS、2G-R-B顏色空間，各顏色空間分量如圖3所示。由圖3可知，ROI中實(shí)際表面在圖像中的畸變沿圖像中心呈左右對(duì)稱分布。H分量2G-R-B分量和Cr分量均可以較好將紗線從基布中分離，但2G-R-B分量中紗線所占比例明顯較原圖向少，且部分出現(xiàn)不連續(xù)現(xiàn)象；而Cr分量中紗線雖能較好連續(xù)，其紗線和基布的對(duì)比度較差。相比較而言，H分量中信息更加完整清晰，且紗線連續(xù)性好和基布的對(duì)比明顯，故選取H分量作為后續(xù)處理圖像。

圖3 各顏色空間分量圖

H分量圖中，由于基布是白相間的網(wǎng)格布，所以得到的圖像中存在一些孤立的黑色噪聲點(diǎn)，屬于噪聲。對(duì)于噪聲，比較有效的處理方式為中值濾波[7-8]。中值濾波后H分量如圖4所示。中值濾波后的圖像基布與紗線區(qū)別明顯，且其灰度分布存在明顯的波峰波谷，有利于后續(xù)處理。

圖4 中值濾波后H分量圖

4 畸變校正算法的設(shè)計(jì)

被檢測(cè)的紗線數(shù)量較多且形態(tài)不一致，無(wú)法進(jìn)行統(tǒng)一處理。因此，需對(duì)圖像進(jìn)行畸變校正，使紗線的形態(tài)統(tǒng)一。

4.1 基于滅點(diǎn)和透視原理建立畸變校正模型

相機(jī)與物面夾角原理如圖5所示。當(dāng)相機(jī)中軸線與物面(物面為平面)的垂線夾角α=0°時(shí)，相機(jī)成像的實(shí)際物面為矩形，物距L1=L2，物面在像平面中縮小比例相同，基本不存在畸變；當(dāng)α≠0時(shí)，L1≠L2，物面距離像平面較近的部分的像大于距離物面較遠(yuǎn)的部分，使得所成圖像產(chǎn)生畸變，這種現(xiàn)象叫做透視畸變[9-12]。在人造草坪漏紗檢測(cè)時(shí)，由于簇絨機(jī)機(jī)架、相機(jī)視野等因素的影響，相機(jī)與物面的角度α≠0，導(dǎo)致獲得的圖像產(chǎn)生透視畸變。

圖5 相機(jī)與物面夾角原理圖

對(duì)于透視畸變，實(shí)際中平行的線在透視畸變圖像中匯聚于一點(diǎn)，該點(diǎn)稱為滅點(diǎn)。滅點(diǎn)的個(gè)數(shù)可以分為一個(gè)、兩個(gè)和三個(gè)的情況[11]。通用透視變換矩陣為：

(1)

式中：T1為圖像線性(旋轉(zhuǎn))變換矩陣；T2為圖像透視變換矩陣；T3為圖像平移變換矩陣[12]。

本系統(tǒng)中，圖像的畸變僅由于成像面與物面不平行導(dǎo)致，符合一個(gè)滅點(diǎn)的情況。ROI中滅點(diǎn)示意圖如圖6所示。矩形R1R2R3R4表示ROI所在區(qū)域，以圖像底邊為X軸、中線為Y軸建立坐標(biāo)系。圖像中任一點(diǎn)P(x,y)所在的實(shí)際直線為MN，圖像中線未傾斜，所以MN的延長(zhǎng)線與Y軸的交點(diǎn)Q(0,L)即為滅點(diǎn)，圖像符合一個(gè)滅點(diǎn)的變換。

圖6 ROI中滅點(diǎn)示意圖

由于物面為平面，相對(duì)于物面與相機(jī)成像面平行的情況，以相機(jī)為中心建立空間坐標(biāo)系。相機(jī)僅在一個(gè)維度上存在傾斜，并且根據(jù)實(shí)際情況，只需考慮二維坐標(biāo)變換即可。

即：

(2)

可得：

(3)

式中：(X,Y)為P點(diǎn)在圖像中理想點(diǎn)的坐標(biāo)。求得L即可得到變換矩陣。

4.2 模型解法

若已知底邊R1R2任意一點(diǎn)的所在直線在圖像中的畸變角度，即可由幾何函數(shù)關(guān)系求得L。由此，根據(jù)面陣相機(jī)拍攝圖像的原理，使用3D草圖工具繪制相機(jī)成像原理圖，相機(jī)成像原理如圖7所示。圖7中：面ABCD為有效像場(chǎng)，a1B1C1D1為物面，兩面的夾角為∠OG1F1的余角對(duì)應(yīng)圖7中的α，O為投影中心點(diǎn)。依據(jù)有效像場(chǎng)尺寸可確定矩形ABCD，依據(jù)鏡頭的視野范圍可基本確定O點(diǎn)距面ABCD的距離。在面a1B1C1D1上作a1E1垂直于C1D1，線段AE為其投影。由于物面與成像面間的不平行，導(dǎo)致實(shí)際中垂直于上下兩邊的線段a1E1在成像面上與對(duì)應(yīng)成像邊的夾角小于90°。確定影響該夾角的因素及其與夾角大小的關(guān)系，即可根據(jù)相關(guān)條件確定圖像畸變角度。

圖7 相機(jī)成像原理圖

由圖7中幾何關(guān)系可知：

(4)

(5)

(6)

(7)

HE=OHtan∠HOE

(8)

(9)

聯(lián)立式(4)～式(9)，解得：

(10)

由式(10)可知，圖像畸變角度與物距無(wú)關(guān)，只與相機(jī)、鏡頭的參數(shù)及相機(jī)成像面相對(duì)物面的角度有關(guān)。選定相機(jī)及鏡頭的型號(hào)后，畸變角度僅受相機(jī)成像面與物面夾角的影響。實(shí)際操作中，使用量角器即可測(cè)得該夾角α。

(11)

對(duì)ROI進(jìn)行逐點(diǎn)校正，即可得到理想圖像。

檢測(cè)的目標(biāo)體為紗線。紗線呈垂直于X方向平行分布。為簡(jiǎn)化程序減小計(jì)算量，只需針對(duì)X方向存在的畸變進(jìn)行校正。由式(3)和式(11)可得：

(12)

鏡頭視場(chǎng)角H=58.1°、V=44.5°、D=70.2°，可得AB=8.8 mm、AD=6.6 mm、OG≈7.3 mm；由ROI尺寸可得OR1=928 pixel；測(cè)量的∠OG1F1≈ 40.5°?；冃Ｕ蟮腞OI圖像如圖8所示。由圖8可知，目標(biāo)體紗線經(jīng)預(yù)處理后多為黑色，每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)灰度值偏??；基布多為白色，每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)灰度值偏大。在進(jìn)一步檢測(cè)時(shí)，為減小基布對(duì)紗線的干擾，增強(qiáng)圖像處理魯棒性，對(duì)圖像灰度值進(jìn)行翻轉(zhuǎn)操作，并且舍去邊緣部分不完整紗線。

圖8 畸變校正后的ROI圖像

5 漏紗檢測(cè)

5.1 漏紗檢測(cè)算法

校正后的RIO中：紗線呈白色且相互平行；基布呈黑色。根據(jù)圖像的特點(diǎn)，得到的ROI灰度值縱向加和波形圖如圖9所示。圖9中，波峰所處區(qū)域?qū)?yīng)紗線在ROI中的位置。

圖9 ROI灰度值縱向加和波形圖

根據(jù)波形圖的特點(diǎn)可知，若某列發(fā)生漏紗，則該列紗線所在區(qū)域，灰度值加和的結(jié)果將減小，利用這一特點(diǎn)即可進(jìn)行漏紗判斷。程序流程如圖10所示。根據(jù)紗線位置，將每列紗線所在區(qū)域內(nèi)灰度值加和的結(jié)果記錄在數(shù)組中，通過(guò)與第N次前獲得的數(shù)據(jù)對(duì)比的差值大小即可判斷是否發(fā)生漏紗。

圖10 程序流程圖

經(jīng)測(cè)試，本算法執(zhí)行一次時(shí)間約為100 ms，針對(duì)的簇絨機(jī)轉(zhuǎn)速為600 r/min即每針間隔100 ms。所取的ROI中紗線長(zhǎng)度約8針。經(jīng)實(shí)際試驗(yàn)，算法中關(guān)鍵參數(shù)N的取值偏小時(shí)，易發(fā)生誤報(bào)；當(dāng)N取值偏大時(shí)，漏紗量偏多；當(dāng)取N=4時(shí)，即在簇絨機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn)情況下，若某列紗線發(fā)生漏紗且漏紗數(shù)量達(dá)到4針及以上時(shí)，工控機(jī)向通信轉(zhuǎn)換板發(fā)送特定停機(jī)信號(hào)，從而改變繼電器狀態(tài)使簇絨機(jī)自動(dòng)停機(jī)。

5.3 實(shí)際生產(chǎn)線應(yīng)用

產(chǎn)線完整檢測(cè)系統(tǒng)中，4臺(tái)相機(jī)均布置在人造草坪生產(chǎn)線上，通過(guò)網(wǎng)線分別和控制柜中4臺(tái)工控機(jī)相連?？刂乒裰?，每臺(tái)工控機(jī)通過(guò)RS-232接口和通信轉(zhuǎn)換板相連，通信轉(zhuǎn)換板通過(guò)控制繼電器的通斷，控制簇絨機(jī)停機(jī)。

生產(chǎn)線運(yùn)行一周時(shí)間內(nèi)，平均生產(chǎn)每200 m人造草坪約發(fā)生32次漏紗；漏紗檢成功率測(cè)率為100%，但偶爾有誤報(bào)，即系統(tǒng)檢測(cè)到漏紗使簇絨機(jī)停機(jī)而實(shí)際卻并沒(méi)有漏紗發(fā)生。每生產(chǎn)200 m的試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。發(fā)生誤報(bào)，可能是因?yàn)榇亟q機(jī)運(yùn)行時(shí)造成相機(jī)振動(dòng)，或是外界自然光因某些原因發(fā)生驟變。總體而言，簇絨機(jī)的啟動(dòng)時(shí)間較短，7.2%的誤報(bào)率對(duì)人造草坪生產(chǎn)線生產(chǎn)效率影響不大。

表1 試驗(yàn)結(jié)果

6 結(jié)束語(yǔ)

大多數(shù)生產(chǎn)線因受自然光干擾嚴(yán)重，難以應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。本文針對(duì)人造草坪生產(chǎn)線設(shè)計(jì)的檢測(cè)算法中，參數(shù)設(shè)置少、對(duì)光源要求低；避免了使用多數(shù)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中依賴性高的閾值分割、腐蝕膨脹等需設(shè)置參數(shù)過(guò)多、對(duì)光源要求高的算子，具有較強(qiáng)的魯棒性；使用一定時(shí)間段內(nèi),圖像紗線區(qū)域灰度值加和對(duì)比的方法判斷漏紗，克服了一天內(nèi)自然光變化的影響，

具有較強(qiáng)的魯棒性。該方法可有效應(yīng)用于受自然光干擾的人造草坪生產(chǎn)線，大幅提高草坪質(zhì)量、生產(chǎn)效率、減少了工人工作量，具有極高的實(shí)用價(jià)值。