自动对花新技术应用网圆印花机_织物印花_印花技术

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自动对花新技术应用网圆印花机

集萃印花网 2011-04-18

【集萃网观察】1.前言

　　传统的圆网印花机对花调整方法主要是依靠人工目测方法来判断调节的，人工调节易受到主观方面的影响，判别误差大，对花精度低。随着计算机技术的普及，传统工业领域正发生着巨大的变化。近十年来，出现了带有很多新的自动对花系统的印花设备，晋江佶龙机械公司的彩虹系列印花机通过镍网上的十字线进行三向自动对花，Stork公司的SDM-2050Mega带有自动激光对花系统。随着数字图像处理技术的发展，使基于机器视觉的在线检测成为可能。黄朝丽等人提出了一种基于机器视觉的圆网印花自动对花方法，通过图像传感器在线实时地对印花图案色位进行检测控制，李鹏等针对圆网印花自动对花，提出中值滤波和图像阈值分割的图像处理算法。本文提出一种新型圆网印花机自动对花的方法，采用中值滤波等方法对采集到的对花图像进行图像预处理，并采用基于光流法和相位相关法的联合算法，实时检测印花图案色位，进一步提高了对花精度。

　　2.基于机器视觉的圆网印花在线检测系统

　　基于机器视觉的圆网印花质量在线检测系统，采用图像传感器，在线以一定间隔摄取印花图像，再通过图像处理单元进行相关图像处理及模式识别，将各个单色图案之间的相对位置与标准印花图案套色位置进行对比，并输出处理信号，判断印染布匹是否“跑花”、“错花”并判断需要进行相应调整的网头，最后将检测结果发送到电气控制系统，调节各印花网筒，实现自动对花。由于它能够实时检测出人眼不易发现的缺陷，并可对全部产品进行全方位自动质量监控，完全克服了人工目视抽检方式所带来的不足，因此这种系统为圆网印花质量在线检测与控制提供了理想的解决方案。系统结构图如图1所示：

　　3.圆网印花机器视觉系统中的图像噪声及预处理

　　印花图像在采集、处理等环节都可能会引入噪声，所以噪声抑制对图像处理以及后续自动对花控制环节十分重要。噪声主要来源于CCD的热噪声，电器机械运动产生的震动噪声等，它们对图像信号幅度和相位的影响十分复杂。为了抑制噪声，改善图像质量，本文采用中值滤波法（Median Filter）。中值滤波法具有去噪能力强、图像边界细节保持好、处理速度快等优点。中值滤波是一种非线性的空间滤波技术，它在一定程度上可以克服线性滤波带来的图像细节模糊化。印花过程中获取的图像具有很强的纹理特征，使用中值滤波可以有效的保留细节。

　　4.基于光流法和局部相位相关法的对花偏差检测

　　圆网印花在线智能监测控制系统需要实时检测多个圆网的相对位置是否产生偏差，并根据偏差在线调整圆网位置。通过图像处理和分析，必须实现以下两个目标：第一、判断圆网之间是否存在相对位置偏差；第二、判断出哪个圆网走偏，并根据走偏量自动调整。当圆网个数较多（6个以上），相互之间的套色很复杂，直接根据特征点或者轮廓来判断十分困难。本文采用粗细结合的定位算法，首先利用光流法获取当前图像与模板图像之间的运动向量，从而判断是否存在走偏，在哪个区域（或灰度值区域）产生了走偏，该步为粗定位算法。如果存在走偏（即存在较大光流向量），在走偏区域采用相位相关法得到走偏量，从而控制走偏圆网的位置，实现自动对花。

　　光流是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。光流法利用图像中目标的运动是由目标像素亮度运动确定，推导出瞬时光流场，然后根据光流场进行目标运动检测[4]。在圆网印花中，由于圆网的走偏，导致当前图像与模板之间存在光流。

　　设图像平面中有一点（x，y），在t时刻时，其灰度（亮度值）为Ixyt，当该点发生运动，在dt时间内在x和y方向上分别位移了dx，dy。设在dt时间内，其亮度值保持不变，即

　　将式（3-1）右边进行Taylor展开，化简后得到：

　　结合约束条件求解该方程，常见的求解光流方程的算法为Lucas和Horn-Schunck。

　　用光流法对印花图像进行检测的效果图如下：

　　光流法可以得到印花图像中走偏的区域以及走偏的方向，但是还无法得到走偏的具体位移。针对走偏区域，本文采用使用局部相位相关法获得圆网的走偏位移。相位相关法基于傅里叶变换的良好特性，即图像平移、旋转和尺度变换均在频率域有对应特征。传统的相位相关法能定位出整数（像素级）的平移[5]。

　　相位相关方法的理论依据是傅立叶变换的相移定量。相移定理是指空域内函数的位移将会引起频域内变换函数的相移。设f（x,y）为在R2上绝对可积的函数，其傅立叶变换为，函数在函数F（u,v）g（x,y）fxy发生（x0,y0）的位移：

　　数字图像是一个有限离散的函数，对于这样一个函数f（x,y），其中

　　两幅图片的相位相关计算可以归纳为：首先对图片分别计算它们的离散傅立叶变换（DFT）形式，然后计算归一化相关功率谱，最后对其求离散反傅立叶变换（IDFT）。

　　对于上述两幅印花图像，将图像中发生走偏的灰度值从原图中分割出来。得到的两个分割图形，形状相似，只是在图中的位置不同，再根据相位相关算法得到两幅分割图形之间的像素位移为3个像素，即圆网走偏位移。

　　5.结论与展望

　　基于机器视觉的圆网印花机自动对花系统利用图像传感器在线实时地对印花图案套色位置进行自动检测与控制，不仅极大地减轻了人工检测的劳动强度。本文提出的采用中值滤波作为图像预处理，联合基于光流法和相位相关法的技术，大大提高了圆网印花机的对花精度。随着图像处理模块的进一步发展，可以利用相位相关法获得亚像素级的定位精度，这将进一步提高对花精度。

来源：中国印花网作者：顾金华

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