岳 新 杜玉紅 蔡文超

（1.天津工業(yè)大學(xué)，天津，300387；2.北京大恒圖像視覺有限公司，北京，100085）

1 研究背景

目前，異纖檢測技術(shù)已經(jīng)成為國內(nèi)外相關(guān)高校及科研單位的主要研究課題。異纖檢測的實現(xiàn)主要利用圖像處理、超聲波原理、光譜特性等［1］。HP Singer型異纖分揀機以及FGY系列異纖分揀機應(yīng)用光電式檢測，在異纖檢測過程中只能檢測出體積較大的有色異纖，檢出率不高，只適合粗檢異纖。CCH 700型異纖分揀機采用超聲波式檢測［2］，但由于超聲波傳播速度比光速慢，識別速度就非常慢，存在異纖已經(jīng)從通道流出但未被檢測到的情況，并且類似于光電式檢測，超聲波檢測只對大體積異纖檢測效果明顯，所以檢出率也不是很高。國內(nèi)外棉紡企業(yè)中普遍采用的檢測方法是圖像處理，即使用CCD異纖分揀機進行異纖檢測與剔除，如瑞士MPIX型異纖設(shè)備［3］、德國的SCFO型異纖設(shè)備以及北京的超越?600型異纖設(shè)備等都是采用圖像處理方法［4］，相對于前兩種檢測方式，圖像成像技術(shù)對不同種類的異纖都有不錯的檢測效果，且快速準確［5］。

60AT 4型異纖分揀機采用圖像處理技術(shù)進行異纖的檢查，通過對其結(jié)構(gòu)和異纖分揀過程進行大量實踐和試驗，發(fā)現(xiàn)檢測參數(shù)對異纖檢測率影響大，需要使用BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測功能來獲得最佳檢測參數(shù)，但是由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的缺點，并不能準確地得到最佳檢測參數(shù)，所以本文對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了相應(yīng)的優(yōu)化，以最快的收斂速度獲得準確的檢測參數(shù)，從而提高異纖分揀機的實際異纖檢出率。

2 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示。網(wǎng)絡(luò)在運行時，逐層前向（正向傳播）計算數(shù)據(jù)流，并通過誤差信號的反向傳播不斷調(diào)整權(quán)值和閾值，這兩個過程重復(fù)進行，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達到預(yù)期范圍。其優(yōu)點在于可以通過自主學(xué)習(xí)正確的實例集，輸出合理的數(shù)據(jù)間規(guī)則。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的主要問題

首先，初始權(quán)值和閾值對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說非常敏感，但是初始的權(quán)值和閾值是隨機分配給網(wǎng)絡(luò)的，在正向傳播過程中會陷入局部最小值，從而不能得到準確的最佳檢測參數(shù)。

其次，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法本質(zhì)上為梯度下降法，需要優(yōu)化很復(fù)雜的目標函數(shù)，再加上BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度相對固定，因此，網(wǎng)絡(luò)需要更長的訓(xùn)練學(xué)習(xí)時間，更多的迭代次數(shù)以及較慢的收斂速度。

基于以上兩個問題，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行相應(yīng)的改進，通過對遺傳算法（GA）進行分析，將兩種算法有機結(jié)合，可有效改善BP網(wǎng)絡(luò)性能。

2.3 基于遺傳算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)

遺傳算法全局搜索的能力較強，搜索方向和搜索空間可以進行自適應(yīng)調(diào)整，因此利用遺傳算法的優(yōu)點可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時，優(yōu)化連接閾值及權(quán)值，相較于在全局中使用單純的隨機生成結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)的初始化結(jié)構(gòu)更加優(yōu)越。在此基礎(chǔ)上，再對訓(xùn)練樣本運用BP算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練擬合，求得最佳檢測參數(shù)。GA?BP網(wǎng)絡(luò)模型算法流程如圖2所示。

圖2 GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖

該算法計算步驟:

步驟1:確定網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)以及學(xué)習(xí)規(guī)則。隨機生成一組網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值，完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值為 Wi=｛ω1i，ω2i，ω3i，b1i，b2i，b3i，i=1，2，…，P｝，此過程相當(dāng)于產(chǎn)生P個染色體，也就是種群的大小。

步驟2:將每條染色體對應(yīng)的初始權(quán)值和閾值代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算相應(yīng)的誤差ΔEi，得到適應(yīng)值（fi）=M/ΔEi。式中，M 是一個比較大的數(shù)，目的是防止適應(yīng)值太小，這樣會使適應(yīng)值以增大的方向向前進化。

步驟3:計算出適應(yīng)值后，將其中適應(yīng)值最大的若干個體構(gòu)成父輩樣本。選擇概率pk=f（i）/∑（fi），式中f（i）為第i個個體的適應(yīng)值。

步驟4:經(jīng)過交叉、變異，產(chǎn)生新一代群體。

步驟5:在兩條不同染色體上不同的基因進行變異。

步驟6:重復(fù)步驟2～步驟5，使權(quán)值分布不斷進化，一直到獲得在網(wǎng)絡(luò)允許范圍內(nèi)誤差最小的一組初始權(quán)值和閾值。

3 設(shè)備結(jié)構(gòu)及特點

3.1 工作原理

60AT 4型異纖分揀機主要工作過程為含有異纖的棉花從底部向上被風(fēng)機吸入到棉流通道中。通過配備有日光燈管和紫外燈管的照明系統(tǒng)檢測異纖，然后通過CCD線陣相機采集圖像，并將采集到的圖像傳送給圖像處理系統(tǒng)，由工業(yè)計算機中的圖像處理系統(tǒng)有效處理采集來的信息，驅(qū)動剔棉系統(tǒng)，釋放高速高壓氣流，將異纖和少量正常棉花一同噴出，從而剔除異纖，原理如圖3所示。

圖3 60AT 4型異纖分揀機工作原理圖

3.2 設(shè)備結(jié)構(gòu)特點

60AT 4型異纖分揀機主要包括有照明系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、剔除系統(tǒng)、輸棉系統(tǒng)以及電力系統(tǒng)。

在照明系統(tǒng)中，燈管的數(shù)量以及光源的位置會影響到CCD相機所接受的光強，從而會影響到檢測效果。

在圖像采集系統(tǒng)中，最重要的部件就是CCD相機，在進行圖像采集之前，需要調(diào)節(jié)相機的白平衡值，以獲得最佳的白平衡效果，在CCD相機采集圖像后，圖像信號通過接口快速存儲圖像采集卡，隨后圖像信息傳送至工控機。

采集來的圖像會傳送到圖像處理系統(tǒng)中［6］，棉花異纖可通過調(diào)節(jié)軟件靈敏度以及尺寸參數(shù)進行判斷，在檢測時，首先對分析軟件中數(shù)學(xué)模型輸出的信號進行分析，若信號強度高于預(yù)先設(shè)置的區(qū)域范圍，則系統(tǒng)會將該信號判斷為異纖。

輸棉系統(tǒng)是由一臺額定功率為0.75 kW、額定轉(zhuǎn)速為2 830 r/min的風(fēng)機和具有一定彎曲度的輸棉管道組成。其中風(fēng)機的頻率會影響到棉流的速度，太快會導(dǎo)致異纖來不及檢測被默認為是正常的棉花，太慢會導(dǎo)致原棉無法順利輸送到檢測區(qū)域，從而影響后續(xù)原棉的輸送，導(dǎo)致異纖分揀機無法檢測異纖。

剔棉系統(tǒng)主要是由控制板、儲氣罐、電磁閥、噴嘴組成。在檢測到異纖以后，工控機將驅(qū)動電磁閥通過高速高壓氣流將異纖剔除，最后進入廢棉袋。

電力系統(tǒng)主要由380 V電源和220 V電源組成，其中三相異步電機使用的是380 V電源，照明系統(tǒng)使用的是220 V電源，為使工控機和顯示器獲得穩(wěn)定電壓，在220 V電源中配有濾波器。另外還配有一個24 V直流電源和相應(yīng)的繼電器為控制板提供穩(wěn)定電壓和保護電路。

3.3 設(shè)備調(diào)試檢測

在進行異纖分檢之前，需要進行兩部分的調(diào)試，分別是CCD相機的白平衡值和檢測軟件。

相機的白平衡調(diào)試主要是對相機的曝光和增益進行調(diào)試，使用白平衡值可以提高異纖辨別準確率。

異纖的辨別率也可通過調(diào)試測試軟件進一步提升，如圖4所示。界面主要分為模塊選擇和參數(shù)調(diào)節(jié)兩部分，不同的模塊對應(yīng)不同的調(diào)節(jié)參數(shù)，通過改變參數(shù)數(shù)值的大小來進行調(diào)節(jié)，其中減小“參數(shù)”“尺寸”“面積”的數(shù)值或增大“靈敏度”的數(shù)值，可增加檢測的靈敏度，使得噴花增多。

圖4 檢測軟件參數(shù)調(diào)節(jié)面板示意圖

4 最優(yōu)檢測參數(shù)的預(yù)測

GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在性能上有了很大程度的改進。高玉明等應(yīng)用改進后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行房價的預(yù)測，得到了高精度房價預(yù)測模型［7］；彭基偉等針對溫度可以輕易影響濕度傳感器精度的問題，使用了改進后的GA?BP 算法進行研究［8］，試驗結(jié)果表明，濕度傳感器的測量準確度有了很大的提高；羅建春等通過建立LVQ?GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以光照強度和溫度作為輸入量，分季節(jié)對光伏出力進行預(yù)測，通過與傳統(tǒng)算法進行對比、分析［9］，結(jié)果表明，該預(yù)測模型具有高精度，收斂速度快等優(yōu)點，且具有潛在的工程應(yīng)用價值。

4.1 異纖分揀機檢出率試驗

試驗采用棉紡織行業(yè)中常用的色紙檢測法來檢測異纖分揀機的檢出率，因為色紙顏色齊全，可以模擬實際異纖的尺寸［10］。根據(jù)常見的棉花異纖，選取寬度為2 mm、長度20 mm的彩色試紙代替塊狀異纖進行試驗，選取寬度為2 mm、長度為45 mm的彩色試紙代替線狀異纖進行試驗，各個類別的異纖進行20次試驗，并記錄下每次試驗的相機白平衡值、檢測參數(shù)和風(fēng)機頻率。

4.2 驗證

在進行最優(yōu)檢測參數(shù)預(yù)測之前，首先需要確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由于輸入值為相機白平衡值、電機頻率和檢出率，預(yù)測值為檢測參數(shù)，所以輸入層有3個神經(jīng)元，輸出層有1個神經(jīng)元，中間的隱含層只需一層即可，節(jié)點數(shù)根據(jù)經(jīng)驗公式n2=2n1+1（其中n2為隱含層節(jié)點數(shù)，n1為輸入神經(jīng)元個數(shù)）可獲得節(jié)點數(shù)，即隱含層含有7個節(jié)點，故為 3?7?1的拓撲結(jié)構(gòu)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率為0.01，訓(xùn)練次數(shù)為200次，訓(xùn)練精度為1×10?4，完成對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，兩種算法的訓(xùn)練結(jié)果如表1所示。

表1 兩種網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練情況

由表1可見，對于同一組試驗數(shù)據(jù)，相同的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要經(jīng)過幾十次甚至上百次的計算才能輸出預(yù)測值，比如紅塊異纖105次，藍塊異纖127次，灰線異纖105次、紅線異纖133次，而在GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，所有的參數(shù)只需經(jīng)過3次左右即可輸出預(yù)測值?？梢娊?jīng)過遺傳算法優(yōu)化以后的BP網(wǎng)絡(luò)在收斂速度上有了很大的提高。

為了對比兩種算法的輸出準確性，每種類型異纖用兩種算法分別進行多次預(yù)測，并將每次的預(yù)測值記錄下來。圖5為各色塊狀異纖在兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下輸出的預(yù)測值。

圖5 塊狀異纖最優(yōu)檢測參數(shù)預(yù)測圖

以黃塊異纖為例，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下，預(yù)測曲線波動極大，每次的預(yù)測值都不一樣；在GA?BP網(wǎng)絡(luò)下，預(yù)測曲線很平穩(wěn)，每次輸出的預(yù)測值基本一致。經(jīng)過對比，在塊狀纖維的最優(yōu)檢測參數(shù)預(yù)測中，GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖6為線狀異纖最優(yōu)檢測參數(shù)預(yù)測圖。由圖6可知，相同參數(shù)在兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的預(yù)測曲線，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的曲線波動程度要大于基于GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的曲線波動程度。如黃線異纖的最優(yōu)檢測參數(shù)在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下每一次輸出時都不相同，且預(yù)測曲線波動很大，因此很難確定準確的最優(yōu)參數(shù)，但是在GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下，經(jīng)過10次左右的預(yù)測以后就能輸出相同的預(yù)測值，也就能確定出最優(yōu)檢測參數(shù)。因此，在線狀纖維的最優(yōu)檢測參數(shù)預(yù)測中，GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能也優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖6 線狀異纖最優(yōu)檢測參數(shù)預(yù)測圖

綜上，在使用GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行最優(yōu)檢測參數(shù)預(yù)測時，能夠在相對較短的時間內(nèi)進行準確的預(yù)測。兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下得出的預(yù)測值如表2所示。

表2 兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的最優(yōu)檢測參數(shù)預(yù)測

由表2中可以看出，經(jīng)過兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的最佳參數(shù)具有一定差別，除頭發(fā)異纖差距較大，其他類型異纖的檢測參數(shù)差值基本在1～4以內(nèi)。

在預(yù)測的最優(yōu)檢測參數(shù)下，得到兩種算法的實際檢出率的對比圖，如圖7所示。

圖7 最優(yōu)檢測參數(shù)下兩種算法的實際檢出率

由圖7可以看出，由GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出的檢測參數(shù)下，實際檢出率要比在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的最優(yōu)參數(shù)條件下的高，即異纖檢出率得到了優(yōu)化，說明GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型是有效且可行的。

5 結(jié)論

本文通過對60AT 4型異纖分揀機進行分析，針對檢測異纖所用到的最優(yōu)檢測參數(shù)不易確定的問題，在對GA算法和BP網(wǎng)絡(luò)進行分析的基礎(chǔ)上，對GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析與探討。分別對兩種網(wǎng)絡(luò)的收斂速度、預(yù)測值進行了對比，并在兩種網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)檢測參數(shù)下進行棉花異纖實際檢出率的對比。結(jié)果表明，基于GA?BP的最優(yōu)檢測參數(shù)比基于BP網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)檢測參數(shù)更為準確，說明GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具有更高的準確性和可靠性，對異纖分揀機的高效、準確使用具有一定的指導(dǎo)作用。