机器视觉在纺织中的应用现状与发展趋势

周 建 潘如如 高卫东

(江南大学，江苏无锡，214122)

1 背景

2018中国国际纺织机械展览会暨ITMA亚洲展览会(以下简称纺机展)上[1]，业界知名的机器视觉设备制造商悉数亮相，如：乌斯特技术(上海)贸易有限公司(以下简称乌斯特)、史陶比尔(杭州)精密机械电子有限公司(以下简称史陶比尔)、经纬纺织机械股份有限公司(以下简称经纬纺机)、陕西长岭纺织机电有限公司(以下简称长岭纺电)、北京大恒图像视觉有限公司(以下简称大恒图像)及普瑞美(江苏)纺织电子仪器有限公司(以下简称普瑞美)等。

从外界获取的信息中，有超过80%来自视觉系统。人类虽然对视觉信息内容具有极度智能的判断和理解，但受生理上的主观和客观条件限制，在完成程序化、高速化和批量化的工作中表现欠佳。随着计算机处理能力的不断提升，产生了一门专门研究如何让机器“看”的学科——“计算机视觉”，习惯上把在工业场合应用的视觉检测系统称为“机器视觉”。机器视觉指以计算机模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。随着劳动力成本持续增加，技术工人流动速度不断加快，纺织企业对设备自动化、智能化水平的要求越来越迫切。纺织行业的主要特点表现在加工流程长，机器台数多，自动化程度低，依赖人工操作且涉及大量需人工视觉判断的环节。为此，大力发展基于机器视觉的非接触式检测及控制技术，不仅能克服人工视觉及操作稳定性差的缺点，减少用工成本，还能有效提升纺织生产装备自动化和智能化水平，进而为稳定生产高品质产品提供必要条件。本文结合纺机展参展情况对机器视觉在纺织关键加工流程中的应用现状及技术特点进行总结评述。

2 原棉异纤自动清除

原棉中普遍都存在着异纤，如丙纶丝、有色和白色锦纶、毛发等(俗称“三丝”)严重影响了纱线质量。当前，基于机器视觉的原棉异纤自动清除系统已广泛应用于棉纺企业。其基本原理是通过高速线扫描摄像机采集棉流图像，经实时图像处理判定是否存在异纤，进而控制高速气流喷嘴完成异纤清除。

此届展会中，乌斯特、经纬纺机、大恒图像、长岭纺电及普瑞美(江苏)皆携带其最新异纤清除设备亮相，其主要技术特点如下。

(1)乌斯特展出了USTER®JOSSI VISION SHIELD纤维清洁系统，如图1所示。该系统采用包括红外、紫外波段的多光谱技术，并配备具备有原棉特征自学习性能的检测算法，对细小难于识别的白色聚丙烯碎片有较好的识别清除效果，同时在废棉管理上对喷嘴进行了优化，减少了正常纤维喷出量。

图1 USTER® JOSSI VISION SHIELD纤维清洁系统

(2)经纬纺机展出的精灵系列异纤机采用多光谱、多光源调制系统，配合CPU+GPU计算平台，对难以检测到的地膜、白丝等本色异纤具有更高清除率。

(3)大恒图像展出的超越系统异纤机具有预开松功能，同样采用了多光谱技术，通过一线两机方案进一步提升了对“三丝”清除率。

(4)长岭纺电展出的CS系列异纤机在检测算法上对纤维进行颜色、形状、荧光和偏振等多维度检测，实现细小异纤的有效识别，硬件上采用了专业的高速图像处理板卡，同时支持远程升级和维护。

(5)普瑞美展出的iQUBE型异纤清除机，光源上采用了红外、紫外波段的多光谱技术，可有效清除透明、白色PP及碎布等较小杂质。

从当前实际应用情况来看，国内异纤清除设备占据市场份额较大，且在性能上稳中有进，不断推陈出新，已经能够为纺纱流程中异纤清除工作提供成熟的解决方案。相关技术提升主要集中在多光谱成像技术的广泛采用、数据处理平台的性能提升及识别算法的更新优化，其未来正在向适应异纤类型多样化、废棉最小化及维护智能化的方向发展。

3 整经断头检测

氨纶在经编织物中被广泛用于提升织物的回弹性能。氨纶整经需要在一定张力下进行，但由于氨纶能够承受的额外张力很小，必须采用非接触式的方法检测整经过程中的断头。利用机器视觉技术可有效实现氨纶整经时的断头自动检测。检测过程中，系统通过工业相机采集氨纶片纱图像，进而识别采集图像中氨纶的根数，以此判断是否存在断头；当发现断头时，系统立刻发出停车信号。

纺机展上，江阴市通源纺机有限公司展出的GA568型智能氨纶整经机，配备了高精度摄像断纱自停装置，可以快速准确地对整经时经纱断头做出反应，检测单元如图2所示。其优势在于以片纱为检测对象，工作稳定，检测单元成本低；采用无接触式检测，对经纱无磨损，保证了后道织机效率及产品质量。

图2 摄像断纱自停检测单元

4 浆纱排花机

在色织织物生产中，若通过合并不同颜色的整经轴来生产织轴，即采用分批整经，经纱的颜色循环排列操作则直接在浆纱机上进行。将纱线正确地按色纱循环顺序准确并均匀一致地排列，是实现高织造质量的先决条件。目前色织浆纱排花完全依赖人工操作，是一项严重依赖人工视觉判断的繁琐工序，通常需要2人～4人耗时若干小时才能完成。随着色织面料花形的多样化和复杂化，浆纱排花工人效率和准确度面临新的挑战。浆纱自动排花主要是应用机器视觉对纱线颜色进行精确识别，配合精密的单纱抓取装置实现色纱循环的准确排列，在节省人工的同时大幅提升浆纱效率。

纺机展中，史陶比尔首次亮相了BEAMPRO型自动排花机。该机能够将棉纱、棉或短纤维混纺纱精确地按照经纱的颜色循环读入分纱梳中。其主要优势有：经纱读入速度可达500根/min；大大减少浆纱机在品种变化期间的闲置时间；经纱排列准确、无交叉，织机效率高；仅需要一名操作工人。显然，随着自动浆纱排花机的成熟应用，配合后续的自动穿经系统，无疑是从根本上改变了传统人工密集性的织造前经纱准备，为织造连续化生产架起了一座关键桥梁。

5 织物疵点在线检测

织物外观疵点是织物外在质量评级的主要依据。由于织物纹理繁多加之疵点种类变化莫测，且检测过程需要较为复杂的视觉信息处理和判断，到目前为止，该任务仍由人工完成。基于机器视觉的织物疵点自动检测系统一直是纺织检测和计算机视觉领域的研究热点，其基本原理是采用多个高速智能相机获取织物图像，经过图像实时分析处理对有疵点的区域进行标记、记录及最终质量评级。

纺机展中乌斯特首次展出与EVS自动检测系统整合后的USTER®EVS Q-BAR(织物质量监控系统)和USTER®EVS FABRIQ VISION(织物质量保证系统)。其中，USTER®EVS Q-BAR用于织造过程中布面疵点监测，避免了连续和重复疵点；USTER®EVS FABRIQ VISION用于成品织物疵点检测及质量评定。其相关技术特点包括两款检测系统皆采用光谱成像技术获取图像并实时处理；对纯色织物疵点的检测较为准确；在非织造产业用纺织品生产领域的应用较为成功。

此外，比利时BMSvision公司展出了其最新的织机在线监控系统CYCLOPS，用于织机织造过程中疵点监测，同时增加了与其织造MES系统集成功能，提升了织造过程的物联网化[2]。长岭纺电展出的FS220型自动验布机，能够自动识别最小3 mm的疵点，配备疵点标记系统，方便修补，支持在线修布和标记后离线修布两种模式。

综上所述，基于机器视觉的织物疵点检测已逐渐向其成熟化的方向发展，未来主要的发展方向：适应更多织物品种，例如色织提花织物；更符合人工视觉评判结果的疵点识别算法；统一的客观评级标准；低成本化。

6 结语

随着机器视觉检测系统的广泛应用，不仅可以较好地解决劳动力成本增高和劳动强度高等问题，还能在提高生产效率的同时保证产品品质。根据国家《纺织工业“十三五”发展规划》精神，纺织行业必须紧密围绕丰富产品种类，改善产品品质，提高产品附加值来进一步推动行业和市场的快速发展。其中产品品质的提高与检测技术密不可分，没有先进的检测技术自然也无法加工出高品质的产品。未来随着人口红利的逐渐消失以及纺织品生产连续化、智能化的发展需要，采用基于机器视觉技术的检测方案必将逐步替代传统的依赖人工视觉判定的操作过程。