徐偉鋒 胡俊武 祝新軍 葉佳佳

（1.紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江紹興，312000；2.振德醫(yī)療用品股份有限公司，浙江紹興，312000）

我國《紡織行業(yè)“十四五”科技、時(shí)尚、綠色發(fā)展指導(dǎo)意見》指出，紡織科技堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展，加強(qiáng)協(xié)同創(chuàng)新，強(qiáng)化產(chǎn)學(xué)研深度融合，大力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈的精準(zhǔn)對接，積極推進(jìn)智能制造與先進(jìn)裝備、綠色制造、先進(jìn)紡織制品等關(guān)鍵共性技術(shù)及裝備的研發(fā)與應(yīng)用，從而促進(jìn)紡織行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展［1］。其中，在紡紗智能裝備加工技術(shù)中，重點(diǎn)是紡紗質(zhì)量在線檢測系統(tǒng)、棉條和細(xì)紗等自動(dòng)接頭機(jī)器人、環(huán)錠紡紗智能成套裝備等的研發(fā)與應(yīng)用。同時(shí)，隨著智能制造和無人化工廠的不斷推廣，以及人工智能、機(jī)器視覺、工業(yè)機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)的高速發(fā)展和進(jìn)步，傳統(tǒng)棉紡企業(yè)面臨新的挑戰(zhàn)，紛紛加速轉(zhuǎn)型升級，融入多種先進(jìn)技術(shù)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，將各類生產(chǎn)信息數(shù)據(jù)有機(jī)融合，提高紡紗質(zhì)量和生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)智能化紡紗生產(chǎn)［2］。然而，目前傳統(tǒng)棉紡企業(yè)紡紗生產(chǎn)效率不高、質(zhì)量檢測效果不理想，要實(shí)現(xiàn)紡紗產(chǎn)品的高品質(zhì)，紡紗的質(zhì)量檢測把控至關(guān)重要，而機(jī)器視覺檢測具有精度高、靈活性強(qiáng)、無接觸檢測等特點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用到工業(yè)智能化生產(chǎn)中。本研究重點(diǎn)就機(jī)器視覺檢測技術(shù)在棉紡智能化紡紗生產(chǎn)中的應(yīng)用進(jìn)行深入探究。

1 棉紡智能化紡紗生產(chǎn)流程

在棉紡智能化生產(chǎn)過程中，機(jī)器視覺檢測技術(shù)應(yīng)用主要涉及開清棉、梳棉、細(xì)紗和絡(luò)筒等關(guān)鍵工序［3］。如開清棉過程的異纖檢測、梳棉過程的棉網(wǎng)在線檢測、細(xì)紗加工檢測和筒紗加工檢測等，并將機(jī)器視覺感知數(shù)據(jù)與生產(chǎn)信息數(shù)據(jù)共享，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，提高紡紗質(zhì)量和生產(chǎn)效率。而在抓包、并條和粗紗各工序生產(chǎn)過程中，機(jī)器視覺檢測還未涉及，但智能化生產(chǎn)相關(guān)技術(shù)已涉及，如抓包機(jī)根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)下達(dá)的智能配棉數(shù)據(jù)，按要求進(jìn)行原棉抓包上料；并條工序智能化自調(diào)勻整控制系統(tǒng)的應(yīng)用及粗紗工序中具有高質(zhì)量、高速度和高效率的智能化粗紗機(jī)應(yīng)用，實(shí)時(shí)穩(wěn)態(tài)檢測等。

2 機(jī)器視覺在智能化紡紗生產(chǎn)中的應(yīng)用

2.1 原棉異纖檢測

原棉異纖檢測是為確保供給原棉的質(zhì)量，對原棉中的異纖進(jìn)行檢測和清除處理，其常見異纖有化學(xué)纖維、絲、麻、染色線、雜草、毛發(fā)、動(dòng)物羽毛、塑料薄膜等多種類型［4］。按異纖檢測原理，原棉異纖實(shí)時(shí)檢測主要分為超聲波異纖檢測、光電異纖檢測和機(jī)器視覺異纖檢測［5］。超聲波異纖檢測雖可對全閾值范圍異纖進(jìn)行檢測，但對較小異纖檢測存在難度，且檢測速度達(dá)不到原棉異纖實(shí)時(shí)檢測要求。光電異纖檢測利用原棉與異纖間的色差，轉(zhuǎn)換成對應(yīng)光電器件的電流差值，并進(jìn)行放大，對比輸出檢測結(jié)果，但僅對色差較大的異纖檢測有效，檢測穩(wěn)定性較差。而機(jī)器視覺原棉異纖實(shí)時(shí)檢測是利用CCD 工業(yè)相機(jī)實(shí)時(shí)獲取異纖圖像，通過圖像處理分析和特征提取算法［6］，提取異纖圖像特征，并結(jié)合視覺顯著性模型計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等算法，對異纖特征圖像進(jìn)行識別和分類，并將檢測數(shù)據(jù)與系統(tǒng)實(shí)時(shí)共享，實(shí)時(shí)對其進(jìn)行高效精準(zhǔn)清除。目前，原棉異纖視覺檢測應(yīng)用廠家較多，國外主要有USTER 公司、RIETER 公司、特呂茨施勒公司等，而國內(nèi)有北京大恒圖像視覺有限公司、經(jīng)緯紡織機(jī)械股份有限公司以及陜西長嶺紡織機(jī)電科技有限公司等。

USTER 公司開發(fā)的USTER JOSSI VISION SHIELD 型異纖檢測儀，利用視覺光譜成像和光學(xué)增亮技術(shù)，通過自動(dòng)快速學(xué)習(xí)檢測算法，能對原棉進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和清除。特呂茨施勒公司開發(fā)的TS-T5 型異纖機(jī)，采用具有高分辨率和掃描頻率的4 個(gè)CCD 工業(yè)T-SCAN 相機(jī)，結(jié)合偏振濾鏡和偏光鏡，通過具有自主優(yōu)化的嵌入式圖像處理技術(shù)，分模塊化對黑白、彩色、透明、光澤以及小型等不同性質(zhì)的異纖進(jìn)行檢測，其裝置不僅能檢測異纖顏色，還能檢測異纖光澤。

北京大恒圖像視覺有限公司最新開發(fā)的超越VS 系列A 型和M 型異纖分揀機(jī)，利用2 組彩色定制工業(yè)相機(jī)采集圖像，通過圖像識別技術(shù)和獨(dú)特LED 混合光源的設(shè)計(jì)，對丙綸絲、地膜等無色異纖以及青灰色編織線有較好的檢測，可作為清梳聯(lián)過棉通道的一部分，裝置安裝方便且占用空間小，與之前同類產(chǎn)品相比，誤檢誤噴減少，檢出率提高10%，噴花量降低20%，可有效降耗節(jié)能。同時(shí)，為實(shí)現(xiàn)“原棉零異纖”目標(biāo)，研制“一線兩機(jī)”的方案，即先通過A 型異纖分揀機(jī)，清除大部分異纖，經(jīng)梳棉風(fēng)機(jī)開松后，通過M 型異纖分揀機(jī)，清除剩余的異纖。

另外，武漢大學(xué)DSP 研究所與宜昌經(jīng)緯紡機(jī)有限公司共同研制開發(fā)的2021 款N 型和R 型卓目智能云異纖機(jī)，利用機(jī)器視覺、紅外散射和人工智能技術(shù)，設(shè)計(jì)極小的噴花量，對每一異纖實(shí)時(shí)檢測，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)清除，并結(jié)合云物聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)，提高檢測率、噴花量和穩(wěn)定性等指標(biāo)，對地膜和各類白色PP 異纖的綜合檢測性能有顯著提升。

2.2 梳理棉網(wǎng)在線檢測

原棉經(jīng)高速梳理形成的棉網(wǎng)會存在棉結(jié)或雜質(zhì)，造成生條結(jié)雜，從而影響紡紗質(zhì)量［7］。目前，大多數(shù)廠家在梳理棉網(wǎng)在線檢測中，主要采用人工檢測、機(jī)械檢測和電磁檢測等傳統(tǒng)的檢測方法，但也有少數(shù)廠家已將機(jī)器視覺應(yīng)用到棉網(wǎng)在線檢測中。而隨著清梳聯(lián)的推廣，人工檢測由于效率低、成本高、易產(chǎn)生漏檢誤檢，實(shí)際應(yīng)用較少。機(jī)械檢測是在梳棉裝置上，安裝多種除塵刀，根據(jù)雜質(zhì)或棉結(jié)大小，通過調(diào)節(jié)除塵刀排雜寬度和梳理隔距，去除對應(yīng)的異物，但對較小的雜質(zhì)或棉結(jié)無法檢測。電磁檢測主要是針對棉網(wǎng)中小金屬雜物的檢測，通常是在梳棉機(jī)上加裝特殊金屬異物探測器，當(dāng)探測到極小金屬雜物時(shí)，梳棉機(jī)需要及時(shí)停機(jī)，去除金屬異物，避免其對梳棉裝置的損壞，但其檢測效率較低，梳棉機(jī)效能也相應(yīng)降低。

基于機(jī)器視覺的梳理棉網(wǎng)在線檢測，國外研究應(yīng)用較早，相關(guān)紡機(jī)企業(yè)已推出對應(yīng)的產(chǎn)品。如特呂茨施勒公司開發(fā)的智能型具有自調(diào)節(jié)的TC19i 型梳棉機(jī)，在機(jī)械檢測的基礎(chǔ)上，增加了機(jī)器視覺檢測功能，模擬人類視覺感知，通過安裝在剝棉羅拉下的攝像頭，以20 幀/s 的速度實(shí)時(shí)對動(dòng)態(tài)的梳理棉網(wǎng)進(jìn)行圖像采集；同時(shí)，工業(yè)相機(jī)根據(jù)工藝要求在梳理棉網(wǎng)上方進(jìn)行往復(fù)移動(dòng)，獲取梳理整個(gè)作業(yè)寬度的棉網(wǎng)圖像，并通過圖像處理與分析，對棉結(jié)和雜質(zhì)進(jìn)行檢測與分類，將檢測結(jié)果數(shù)據(jù)傳送給企業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量信息管理系統(tǒng)，根據(jù)系統(tǒng)智能分析與結(jié)果顯示及時(shí)做出對應(yīng)措施。

國內(nèi)目前在梳棉裝備中應(yīng)用機(jī)器視覺檢測的廠家還很少。其中，在2020 中國國際紡織機(jī)械展覽會暨ITMA 亞洲展覽會上，青島宏大紡織機(jī)械有限責(zé)任公司推出的JWF1217 型梳棉機(jī)，通過機(jī)器視覺檢測和圖像處理分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)梳棉過程中棉結(jié)智能化在線實(shí)時(shí)檢測，并對設(shè)備運(yùn)行過程的關(guān)鍵工藝參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控，將高質(zhì)、高產(chǎn)與智能化有效結(jié)合。

2.3 細(xì)紗加工檢測

細(xì)紗是紡紗生產(chǎn)加工過程中最為關(guān)鍵的工序，紗線質(zhì)量直接關(guān)系到最終紡紗的品質(zhì)，而每臺細(xì)紗機(jī)上通常配有數(shù)百以上的單錠部件，需實(shí)時(shí)巡檢紗線弱捻或斷頭的情況并及時(shí)處理，維護(hù)成本高、質(zhì)量把控難度大［8］。目前，細(xì)紗機(jī)的紗線檢測通過細(xì)紗單錠檢測裝置或系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，采用的檢測技術(shù)以電磁感應(yīng)檢測和光電感應(yīng)檢測為主，涉及的主要生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品有印度普瑞美公司的UItimo ISM、USTER 公司的USTER SENTINEL、深圳嘉友智控科技有限公司的單錠在線檢測系統(tǒng)2.0 等。但是，由于電磁感應(yīng)檢測是對磁化的鋼絲圈電磁感應(yīng)信號的檢測，雖受生產(chǎn)環(huán)境影響較小，成本低，但易受鋼絲圈磁化程度和振動(dòng)等因素的影響，不便于維護(hù)；而光電感應(yīng)檢測主要涉及鋼絲圈運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和紗線遮擋光路程度的檢測，維護(hù)方便，但成本高，易受生產(chǎn)環(huán)境影響而出現(xiàn)誤報(bào)。同時(shí)，電磁感應(yīng)或光電感應(yīng)檢測對紗線毛羽或棉結(jié)等質(zhì)量指標(biāo)的檢測實(shí)現(xiàn)較為困難，影響紗線質(zhì)量。

為確保生產(chǎn)出高品質(zhì)的紗線，在細(xì)紗單錠檢測的基礎(chǔ)上，通過安裝在移動(dòng)AGV 小車上的高清800 萬像素的CCD 工業(yè)相機(jī)，對設(shè)定區(qū)域位置的紗線快速動(dòng)態(tài)圖像采集，經(jīng)圖像預(yù)處理后，提取目標(biāo)圖像特征及圖像分割，并利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正算法［9］，對紗線目標(biāo)圖像進(jìn)行識別與分類，從而實(shí)現(xiàn)對紗線條干毛羽、棉結(jié)、弱捻和斷紗等質(zhì)量指標(biāo)的無接觸式實(shí)時(shí)檢測。

2.4 筒紗加工檢測

絡(luò)筒工序是產(chǎn)生紗線成品的最后一道工序，其機(jī)器視覺檢測應(yīng)用在托盤式或紗庫式的絡(luò)筒投料和筒紗質(zhì)量檢測兩個(gè)方面，而筒紗質(zhì)量檢測主要涉及筒紗卷繞密度和筒紗缺陷的檢測。

托盤式絡(luò)筒投料過程，采用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，通過對采集圖像的處理與分析，提取需要的目標(biāo)特征圖像，與目標(biāo)圖像庫內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)特征進(jìn)行對比，確認(rèn)紗管有無受損或紗管上有無殘紗、以及紗管大小頭所處位置，并根據(jù)檢測結(jié)果做出對應(yīng)的處理，確保管紗投放正確，提升絡(luò)筒效率。對應(yīng)的產(chǎn)品如青島宏大紡織機(jī)械股份有限責(zé)任公司開發(fā)的VCRO-I 細(xì)絡(luò)聯(lián)型托盤式自動(dòng)絡(luò)筒機(jī)，品種適用范圍廣，可最多配置72 錠，采用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，對管紗的情況進(jìn)行智能判斷確認(rèn)及處理。

而在紗庫式絡(luò)筒投料過程，機(jī)器視覺檢測不僅要對管紗的情況進(jìn)行確認(rèn)，還要檢測管紗需要投放的實(shí)際位置，如深圳市微埃智能科技有限公司推出的智能紡織AI 投紗機(jī)器人，基于深度學(xué)習(xí)的AI 視覺系統(tǒng)安裝于機(jī)械臂末端，獲取實(shí)時(shí)圖像并進(jìn)行自學(xué)習(xí)，累積對應(yīng)數(shù)據(jù)，并通過AI 視覺算法控制移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)，完成絡(luò)筒投料。

在筒紗加工過程中，為解決筒紗密度測量難度大且效率低等問題，利用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，根據(jù)成像透視投影原理［10］，通過像素當(dāng)量分析計(jì)算所檢測目標(biāo)的筒紗實(shí)際直徑和體積相關(guān)參數(shù)，并結(jié)合高精度質(zhì)量傳感器獲得的檢測數(shù)據(jù)，計(jì)算獲得筒紗密度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及相應(yīng)處理，實(shí)現(xiàn)對筒紗卷繞密度的質(zhì)量控制。

另外，針對筒紗的多層臺、多源紗、菊花芯和網(wǎng)紗等常見缺陷［11］，為提高檢測準(zhǔn)確率和檢測效率，采用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，利用3 個(gè)及以上具有多級速度可調(diào)的工業(yè)相機(jī)，對筒紗的頂面和側(cè)面進(jìn)行全方位的圖像采集，后續(xù)處理與異纖圖像處理流程類似，提取缺陷圖像特征，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，對獲得的缺陷特征圖像進(jìn)行識別及分類，實(shí)現(xiàn)筒紗缺陷的實(shí)時(shí)在線檢測，從而提升紡紗的智能化。

3 展望

機(jī)器視覺在棉紡智能化紡紗生產(chǎn)中的應(yīng)用可以看出，機(jī)器視覺智能感知技術(shù)具有高精度、高效率、靈活性強(qiáng)、無損感知等獨(dú)特優(yōu)勢，已成為智能化生產(chǎn)中的重要組成部分，成為智能制造與先進(jìn)裝備高精度、高品質(zhì)、智能化作業(yè)的重要保障。同時(shí)，在棉紡智能化紡紗生產(chǎn)中，利用云邊協(xié)同機(jī)制，將機(jī)器視覺智能感知數(shù)據(jù)與生產(chǎn)信息數(shù)據(jù)互通共享，并與上層MES、ERP 等系統(tǒng)進(jìn)行對接，將全流程紡紗過程數(shù)據(jù)進(jìn)行整體融合，分析影響紡紗過程中質(zhì)量的關(guān)鍵因素，構(gòu)建棉紡智能化紡紗的質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系，為實(shí)現(xiàn)基于棉紡企業(yè)智能化紡紗生產(chǎn)平臺的協(xié)同智能制造創(chuàng)造條件，從而促進(jìn)棉紡企業(yè)轉(zhuǎn)型升級和智能化改造，實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)智能化紡紗生產(chǎn)。