王雯雯， 高 暢， 劉基宏

(生態(tài)紡織教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江南大學(xué)), 江蘇 無錫 214122)

細(xì)紗斷頭檢測(cè)是紡紗生產(chǎn)管理中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，斷頭檢測(cè)裝置有單錠式和巡回式檢測(cè)2種形式：單錠式在每個(gè)錠位分別安裝探頭，通過光電或渦流檢測(cè)方式判斷紗線是否斷頭；巡回式有紅外感應(yīng)和視覺感應(yīng)2種，可將檢測(cè)探頭安裝在可以來回運(yùn)動(dòng)的移動(dòng)裝置上，通過移動(dòng)裝置在細(xì)紗機(jī)前移動(dòng)檢測(cè)細(xì)紗[1-2]。由于巡回式與單錠式相比具有探頭少的特點(diǎn)，從而可制成質(zhì)量高、成本低、維護(hù)方便、適用于移動(dòng)設(shè)備現(xiàn)場檢測(cè)的產(chǎn)品。然而每臺(tái)細(xì)紗機(jī)上有約480個(gè)錠位，斷紗時(shí)移動(dòng)裝置難以準(zhǔn)確判斷斷紗位置。針對(duì)這一難題，本文設(shè)計(jì)了針對(duì)巡回式斷紗檢測(cè)的細(xì)紗斷紗定位系統(tǒng)，對(duì)錠位標(biāo)識(shí)后，通過巡回式小車上的圖像采集裝置采集標(biāo)識(shí)的圖像，并利用圖像處理識(shí)別錠位號(hào)。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 實(shí)驗(yàn)裝置構(gòu)建

在TH558型細(xì)紗機(jī)生產(chǎn)9.7 tex精梳純棉紗，錠速為11 000 r/min，捻系數(shù)為329。錠位標(biāo)識(shí)粘貼在細(xì)紗機(jī)的大梁上，每隔3個(gè)錠位粘貼1個(gè)錠位標(biāo)識(shí)。在車間正常燈光下，通過DC80型工業(yè)相機(jī)用80萬像素采集紡紗段圖像，采集到的圖像分為普通情況、紗線遮擋標(biāo)識(shí)的情況和多個(gè)錠位標(biāo)識(shí)的情況，如圖1所示。工業(yè)相機(jī)通過USB接口與電腦相連固定在移動(dòng)小車上，小車邊緣與細(xì)紗機(jī)底部距離為400 mm，相機(jī)高度與細(xì)紗機(jī)葉子板保持一致，鏡頭正對(duì)葉子板且平行于葉子板，相機(jī)鏡頭與導(dǎo)紗鉤間的距離為660 mm，通過USB接口與電腦相連。

圖1 原始錠位標(biāo)識(shí)Fig.1 Original position mark.(a) Ordinary situation;(b) Yarn block;(c) Multiple marks interference

原始標(biāo)識(shí)圖像中，噪聲較多，正在運(yùn)行的細(xì)紗可能會(huì)對(duì)標(biāo)識(shí)產(chǎn)生遮擋，由于小車運(yùn)行過程中的穩(wěn)定性較差，可能拍攝到的標(biāo)識(shí)是傾斜的，這都對(duì)標(biāo)識(shí)識(shí)別造成一定的干擾。為準(zhǔn)確讀取標(biāo)識(shí)信息，對(duì)原始標(biāo)識(shí)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)預(yù)處理后，分割字符并識(shí)別，處理過程以圖1(a)為范例進(jìn)行解釋。

1.2 錠位標(biāo)識(shí)分割

錠位標(biāo)識(shí)的分割是標(biāo)識(shí)識(shí)別的第1步，標(biāo)識(shí)分割的好壞直接關(guān)系到后續(xù)的字符分割及識(shí)別率的高低。錠位標(biāo)識(shí)分割是將錠位標(biāo)識(shí)從整個(gè)圖像中單獨(dú)分割出來，先對(duì)原始標(biāo)識(shí)圖像進(jìn)行剪裁及灰度化，通過邊緣檢測(cè)提取標(biāo)識(shí)邊緣，形態(tài)學(xué)處理進(jìn)行初步定位，對(duì)水平和垂直方向的像素灰度值投影，根據(jù)投影結(jié)果對(duì)標(biāo)識(shí)進(jìn)行分割。

工業(yè)相機(jī)采集到的錠位標(biāo)識(shí)圖，其有效區(qū)域?yàn)榇罅簠^(qū)域，為提高檢測(cè)準(zhǔn)確度，先對(duì)圖像[0,200,1 020,400]區(qū)域進(jìn)行剪裁，保留有效區(qū)域。為方便后續(xù)的形態(tài)學(xué)分析，將圖像進(jìn)行灰度化處理，結(jié)果如圖2所示。

圖2 錠位標(biāo)識(shí)剪裁及灰度化Fig.2 Position mark cut and grayscale

由圖2可見，標(biāo)識(shí)在圖像中呈橫向，紗線對(duì)標(biāo)識(shí)具有一定的干擾性，在邊緣檢測(cè)中為排除紗線干擾選用prewitt算子，檢測(cè)方向設(shè)定為水平，圖3(a)示出邊緣檢測(cè)后的圖像。邊緣檢測(cè)提取的標(biāo)識(shí)邊緣很明顯，但是標(biāo)識(shí)邊緣并不連續(xù)，無法根據(jù)其特征作進(jìn)一步判斷，因此，需要對(duì)其進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，使其成為一個(gè)連續(xù)的整體，完成后續(xù)的標(biāo)識(shí)定位。

圖3 形態(tài)學(xué)處理Fig.3 Morphological treatment.(a) Edge detect;(b) Inflate and retain maximal connected domain

進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理時(shí)，首先使用55像素×55像素的矩形對(duì)標(biāo)識(shí)邊緣檢測(cè)圖進(jìn)行膨脹處理，使標(biāo)識(shí)區(qū)域連接成整體，與周圍的干擾區(qū)域分離，成為一個(gè)獨(dú)立的區(qū)域，但由于膨脹運(yùn)算使圖像中其他部分細(xì)節(jié)也被凸顯了出來，可能造成定位錯(cuò)誤，所以初步提取標(biāo)識(shí)，去除偽標(biāo)識(shí)。對(duì)標(biāo)識(shí)區(qū)域的提取可通過regionprops函數(shù)，標(biāo)記圖像中各個(gè)區(qū)域，然后計(jì)算出每個(gè)區(qū)域的像素點(diǎn)，保留最大像素點(diǎn)的區(qū)域，如圖 3(b)所示，圖中只保留了標(biāo)識(shí)區(qū)域，其余區(qū)域像素變?yōu)?。

在標(biāo)識(shí)初步定位之后，得到了標(biāo)識(shí)區(qū)域圖像，采用投影法對(duì)標(biāo)識(shí)進(jìn)行精確定位。通過圖3(b)可發(fā)現(xiàn)，二值化的標(biāo)識(shí)區(qū)域圖像在水平方向和垂直方向上都具有明顯的跳變，會(huì)出現(xiàn)峰值。對(duì)水平和垂直方向的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖4所示。

圖4 行、列方向像素累計(jì)圖Fig.4 Row (a) and column (b) direction pixel cumulative graph

用max函數(shù)找出像素點(diǎn)最多的一行，設(shè)定閾值為5個(gè)像素，分別向上下2個(gè)方向計(jì)算像素點(diǎn)，當(dāng)像素點(diǎn)超過閾值時(shí)，行數(shù)增加；同理，對(duì)列數(shù)進(jìn)行篩選。最終剪裁出彩色的錠位標(biāo)識(shí)圖，如圖5所示。

圖5 錠位標(biāo)識(shí)圖Fig.5 Position mark image

1.3 字符分割

在錠位標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確定位分割后，需要對(duì)標(biāo)識(shí)中單個(gè)字符進(jìn)行分割。標(biāo)識(shí)分割出的圖像為RGB圖像，直接用來分割字符運(yùn)算量大，所以先將RGB圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。與RGB圖像相比，二值圖像只有0和1這2個(gè)像素值，圖像信息更簡單明確，信息量大大減少，運(yùn)算快。圖6示出二值化的錠位標(biāo)識(shí)圖。

圖6 二值化錠位標(biāo)識(shí)圖Fig.6 Binarized position mark image

進(jìn)行字符分割時(shí)，先將字符外邊界切割掉，通過遞歸算法，由左向右，逐列識(shí)別是否存在像素值為255的點(diǎn)，當(dāng)出現(xiàn)像素值全為0時(shí)，進(jìn)行切割，從而分割出第1個(gè)字符，以此類推，切割出第2個(gè)第3個(gè)和第4個(gè)字符。切割出的字符大小不一，為方便后續(xù)的字符識(shí)別，將其大小歸一為20像素×40像素，如圖7所示。

圖7 字符分割圖Fig.7 Character segmentation graph

1.4 字符識(shí)別

目前已有的字符識(shí)別方法有模板匹配法、統(tǒng)計(jì)特征匹配法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和支持向量機(jī)模式識(shí)別算法。在這4種方法中，模板匹配法是最早使用的字符識(shí)別算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是目前比較流行的算法[3-5]。本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行字符識(shí)別。

一般CNN的基本結(jié)構(gòu)包括2層：1)特征提取層，每個(gè)神經(jīng)元的輸入與前一層的局部接受域相連，并提取該局部的特征；2)特征映射層，特征映射結(jié)構(gòu)采用影響函數(shù)核小的sigmoid函數(shù)作為卷積網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，使得特征映射具有位移不變性[6-7]。同時(shí)，映射面上的神經(jīng)元共享權(quán)值，減少了網(wǎng)絡(luò)自由參數(shù)的個(gè)數(shù)。

CNN包含卷積層和亞采樣層2個(gè)特殊的網(wǎng)絡(luò)[8-9]。卷積層由多個(gè)特征平面組成，每個(gè)特征平面都代表著上一層的某些特征，卷積層后緊跟著亞采樣層。亞采樣層將卷積層的數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，防止出現(xiàn)過度擬合和維數(shù)災(zāi)難[10-11]。卷積層的形式如下式所示：

式中：n為層數(shù)；k為卷積核；Mj為輸入特征圖的一個(gè)選擇；b為每個(gè)輸出特征映射添加的偏置；a為輸入特征映射個(gè)數(shù)；f為卷積層神經(jīng)元所用的激活函數(shù)，其中最常用的為sigmoid函數(shù)。亞采樣層表示為：

式中：ins(·)為亞采樣所用的函數(shù)；B和b均為輸出特征的偏置。

設(shè)計(jì)的CNN包含2個(gè)卷積層，2個(gè)亞采樣層和1個(gè)全連接層，卷積層的卷積核為5像素×5像素。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為訓(xùn)練和測(cè)試2部分，其中預(yù)處理將訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本歸一化為40像素×40像素的圖像。卷積層采用sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)，亞采樣層無激活函數(shù)，采用均值池化。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖8所示，輸入為40像素×40像素的圖像，經(jīng)過第1個(gè)卷積層C1后，得到4個(gè)特征映射，卷積核的大小為5像素×5像素，每一個(gè)特征映射大小為36像素×36像素，經(jīng)過亞采樣層S1池化作用后，池化矩陣大小為2像素×2像素，得到4個(gè)18像素×18像素的特征映射。用同樣的方式，經(jīng)過C2卷積之后得到8個(gè)特征映射，每一個(gè)特征映射大小為14像素×14像素，經(jīng)過采樣層S2池化作用后，共有8個(gè)特征映射，每一個(gè)特征映射大小為 7像素×7像素。

圖8 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.8 Convolution neural network structure

實(shí)驗(yàn)是在MatLab R2013a下完成的，操作系統(tǒng)為Windows 7,內(nèi)存為2 GB，主頻為2.10 GHz。實(shí)驗(yàn)所用訓(xùn)練樣本為400張20像素×40像素的0～9的圖像，測(cè)試樣本為100張20像素×40像素的0～9的圖像，格式為BMP。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)設(shè)置為300，得到訓(xùn)練時(shí)間為506.57 s，準(zhǔn)確率為97%。

1.5 錠位號(hào)輸出

字符分割出的字符大小為20像素×40像素，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本為40像素×40像素的圖像，所以將字符分割出的字符歸一化為40像素×40像素的大小。通過加載已經(jīng)訓(xùn)練好的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)字符識(shí)別，并將斷紗錠位號(hào)顯示在對(duì)話框中。輸入100張圖像進(jìn)行錠位識(shí)別并輸出錠位號(hào)，統(tǒng)計(jì)程序運(yùn)行100次的時(shí)間為115.20 s，錠位識(shí)別程序識(shí)別一張圖像所需時(shí)間為1.152 s。

2 參數(shù)討論

2.1 不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的參數(shù)設(shè)定如表1所示。迭代次數(shù)都設(shè)置為300，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖9所示。由圖可知：1)在一定范圍內(nèi)，隨著C1層特征映射數(shù)量的增大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的準(zhǔn)確率逐漸上升，當(dāng)C1層特征映射數(shù)量超出一定范圍后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的準(zhǔn)確率反而下降；2)特征映射數(shù)量與運(yùn)行時(shí)間成正比；3)亞采樣層池化矩陣的選擇對(duì)識(shí)別的準(zhǔn)確率影響較大，若池化矩陣過小，池化作用不明顯，識(shí)別的準(zhǔn)確率較低；4)池化矩陣過小，數(shù)據(jù)充分降維，運(yùn)算量大，運(yùn)行時(shí)間較長。

表1 不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Tab.1 Different neural network structures

圖9 不同特征映射在不同池化矩陣下的準(zhǔn)確率和運(yùn)行時(shí)間Fig.9 Correct rate (a) and run time (b) of different feature mapping under different pooling matrices

2.2 迭代次數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過迭代運(yùn)算優(yōu)化權(quán)值，得到理想?yún)?shù)。表2示出迭代次數(shù)與準(zhǔn)確率和運(yùn)行時(shí)間的關(guān)系?？砂l(fā)現(xiàn)，在迭代次數(shù)較少的情況下，網(wǎng)絡(luò)沒有進(jìn)行充分的學(xué)習(xí)，所以準(zhǔn)確率較低。隨著迭代次數(shù)的增加，準(zhǔn)確率緩慢升高，參數(shù)不斷被優(yōu)化，但是準(zhǔn)確率的升高速率趨于緩慢。當(dāng)準(zhǔn)確率趨于穩(wěn)定，不再隨著迭代次數(shù)的增加而增加時(shí)，說明網(wǎng)絡(luò)呈收斂性，性能已達(dá)到最優(yōu)。同時(shí)，迭代次數(shù)與運(yùn)行時(shí)間成正比例關(guān)系。

表2 不同迭代次數(shù)下的準(zhǔn)確率和運(yùn)行時(shí)間Tab.2 Correct rate and run time of different iterations

2.3 標(biāo)識(shí)遮擋

相機(jī)在移動(dòng)過程中采集的標(biāo)識(shí)圖像有可能出現(xiàn)紗線遮擋標(biāo)識(shí)的情況(見圖1(b))，標(biāo)識(shí)受到紗線的干擾，但是紗線干擾的情況對(duì)標(biāo)識(shí)的定位分割沒有影響，標(biāo)識(shí)可準(zhǔn)確地從原始圖像中分割出來。然而進(jìn)行字符分割時(shí)，遮擋的紗線分割出的字符圖像如圖10(a)所示。由于紗線的干擾，導(dǎo)致后續(xù)的字符識(shí)別錯(cuò)誤率升高。為排除這一干擾，對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕，腐蝕后的字符圖像如圖10(b)所示。對(duì)比后可發(fā)現(xiàn)，紗線基本被腐蝕掉，同時(shí)字符信息被保留，結(jié)構(gòu)清晰。

圖10 腐蝕前后的分割字符Fig.10 Split character before(a) and after(b) corrosion

細(xì)紗生產(chǎn)過程中出現(xiàn)斷紗的情況，當(dāng)斷紗位置發(fā)生在標(biāo)識(shí)前時(shí)，標(biāo)識(shí)前不存在紗線；當(dāng)斷紗位置發(fā)生在其他位置時(shí)，標(biāo)識(shí)前存在紗線。這2種情況都不會(huì)影響標(biāo)識(shí)的錠位分割及字符的分割識(shí)別。

2.4 多個(gè)標(biāo)識(shí)

相機(jī)移動(dòng)過程中采集錠位圖像，圖像中可能出現(xiàn)不止一個(gè)標(biāo)識(shí)圖像(見圖1(c))，當(dāng)一個(gè)標(biāo)識(shí)完全出現(xiàn)時(shí)，上一個(gè)標(biāo)識(shí)還沒有完全消失在相機(jī)中，這樣才能保證相機(jī)采集到的圖像中每一幅都包含標(biāo)識(shí)圖。當(dāng)圖像中出現(xiàn)2個(gè)標(biāo)識(shí)時(shí)，不完整的標(biāo)識(shí)圖會(huì)對(duì)標(biāo)識(shí)分割及識(shí)別產(chǎn)生干擾，分割出的字符如圖11所示。

圖11 多標(biāo)識(shí)字符分割圖
Fig.11 Character segmentation graph with multiple marks

針對(duì)這種情況，對(duì)錠位二值圖像的各個(gè)連通域進(jìn)行標(biāo)記并計(jì)算面積，只保留最大連通域，如圖12所示。通過保留最大連通域的方式，可有效地排除其他標(biāo)識(shí)的影響，準(zhǔn)確提取標(biāo)識(shí)，錠位識(shí)別準(zhǔn)確率也大大提高。

圖12 保留單一標(biāo)識(shí)Fig.12 One single mark

3 結(jié) 論

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出一種細(xì)紗斷紗定位系統(tǒng)。對(duì)細(xì)紗錠位粘貼標(biāo)識(shí)，通過巡回的工業(yè)相機(jī)采集紡紗段圖像，對(duì)斷紗圖像進(jìn)行錠位標(biāo)識(shí)分割、標(biāo)識(shí)字符分割，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練并用于標(biāo)識(shí)字符識(shí)別，最終將識(shí)別出的斷紗錠位號(hào)輸出。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)置和迭代次數(shù)2個(gè)方面研究了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率及運(yùn)行時(shí)間的影響，實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)由2個(gè)卷積層、2個(gè)亞采樣層和1個(gè)全連接層構(gòu)成，迭代次數(shù)為300，網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了97%。但是本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)也存在一些不足：標(biāo)識(shí)字符由數(shù)字組成，字母與數(shù)字的組合可擴(kuò)大適用范圍；工業(yè)相機(jī)巡回速度較慢，后期有待提高小車的巡回速度；僅對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳統(tǒng)算法進(jìn)行研究，采用了均值池化算法，其他池化算法還有待研究。

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