一种超宽幅聚丙烯长丝非织造布制备方法与流程

1.本技术涉及非织造布制造领域，具体涉及一种超宽幅聚丙烯长丝非织造布制备方法。


背景技术：

2.聚丙烯长丝无纺非织造布是以聚丙烯为主要原材料，采用独有椭圆轨迹针刺工艺，经纺丝、牵伸、铺网、针刺等工艺流程制成的长丝无纺非织造布。具有良好的化学性能，耐酸碱和物理机械性能，强度高，伸长率大，顶破、撕破强度高。在水利和交通等环保工程中，有十分广阔的应用前景。
3.随着国家关键基础工程建设如机场、高铁、高速和水利等领域的快速发展，对土工合成材料即土工合成布的幅宽提出新的要求，超宽幅非织造布有利于提高工程整体一致性，方便施工，降低施工成本。一般，用于国家关键基础工程建设的非织造布需要满足相应的检测规范，对非织造布外观质量、横纵向强度以及渗透系数等方面的要求极为严格。如果非织造布存在质量问题，将会严重影响国家关键基础工程建设。例如用在公路、铁路路基建设的非织造布有幅宽及质量的高标准要求，超宽幅非织造布由于其幅宽原因，对其的缺陷检测也会是一个新问题。即如何得到超宽幅非织造布以及确保超宽幅非织造布的质量是需要解决的课题。文献1(刘海平，基于机器视觉的无纺布疵点在线检测系统研究，华中科技大学硕士学位论文，2015)提供了一种对非织造布检测检测的方法，该方法使用garbor滤波器对幅宽3.2米的非织造布进行检测，garbor滤波器组的方形参数基于调研确定，分别为水平和竖直方向，这种检测方式会存在检测准确率不够精确，因为，实际情况中，非织造布的缺陷点不一定是出现其纹理的主方向上。


技术实现要素：

4.针对上述技术问题，本技术实施例提供一种超宽幅聚丙烯长丝非织造布制备方法，所述超宽幅为非织造布的宽度大于6米，所述方法包括如下步骤：
5.s100，将原料混合处理得到待检测非织造布，所述原料包括丙烯和防老化母粒。
6.s200，使用上位机对非织造布图像进行处理，获取所述非织造布图像的缺陷点，所述非织造布图像为相机拍摄的待检测非织造布的图像。
7.s300，如果所述缺陷点的数量和/或面积小于或小于等于预设的数量阈值和/或面积阈值，那么执行s400。
8.s400，对待检测的非织造布进行喷墨标识和切边卷绕，形成超宽幅聚丙烯长丝非织造布。
9.所述步骤s200还包括：
10.s210，对非织造布图像进行预处理，获得预处理后的图像img。
11.s220，使用gabor滤波器列表g＝(g1，g2，......，gm)中的所有gabor滤波器分别对img进行处理，获得图像列表ig＝(ig1，ig2，......，igm)，m为g中gabor滤波器的数量，基于
相机在非织造布传输方向的视场y、非织造布的传输速度v、一个gabor滤波器对实时拍摄的一幅图像进行滤波的时间t确定。
12.s230，将ig中的所有图像进行处理，获得图像ig’，使得ig中所有图像的所有缺陷点全部体现在图像ig’中。
13.s240，对ig’进行处理，进而获得所述非织造布图像的缺陷点。
14.本技术至少具有以下技术效果：使用基于非织造布传输方向的视场、非织造布的传输速度、一个gabor滤波器对实时拍摄的一幅图像进行滤波的时间确定的m个gabor滤波器对非织造布图像进行检测，能够在不影响流水线生产非织造布的效率的情况下，最大程度检测出能够满足国家关键基础工程建设要求的非织造布。
附图说明
15.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1为本技术实施例提供的超宽幅聚丙烯长丝非织造布制备方法的流程图。
具体实施方式
17.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
18.本技术实施例提供一种超宽幅聚丙烯长丝非织造布制备方法，所述超宽幅指的是非织造布宽度大于6米，优选的，为6.5米。
19.如图1所示，所述制备方法包括如下步骤：
20.s100，将原料混合处理得到待检测非织造布。
21.本领域技术人员可知，现有技术中的任意一种或多种能够制造非织造布的原料和/或任意一种或多种能够获得待检测非织造布的方法均在本发明的保护范围之内。例如，使用cn106676757a和cn109881363a中制造非织造布的原料和/或制造非织造布的方法所获得的待检测非织造布均为本发明的保护范围之内。
22.优选的，所述原料包括聚丙烯树脂和防老化母粒。
23.优选的，在一个示意性实施例中，所述s100还包括：
24.s110，将原料混合形成融体。
25.具体地可包括：
26.s111，将聚丙烯树脂及防老化母粒按工艺要求配好加入混料系统，混合后的混料投入到挤压系统。挤压系统为螺杆挤出机。混合比例可为比例为97.5％：2.5％。
27.s112，通过挤压系统加工混料熔融挤压得到融体。
28.s120，使用纺丝箱对融体进行纺丝工艺，经过喷丝板得到具有一定纤度的多根聚丙烯长丝。
29.s130，对多根聚丙烯长丝进行侧吹风进行冷却。
30.s140，冷却后的聚丙烯长丝通过牵伸器进行牵伸，提升单丝强度。牵伸器可为狭缝正压牵伸器，牵伸速度可为6000米/分。
31.s150，将牵伸后的聚丙烯长丝通过分丝器进行分丝铺网，形成纤维网，并将纤维网纵向移动，同步进行油剂喷淋，得到成型纤网。油剂添加量可为8％。
32.s160，将成型纤网通过预针刺、纵向牵伸和主针刺机成型加固，形成三维立体结构的坯布。针刺方式可采用椭圆轨迹针刺方式，针刺频率≥2600次/min。
33.s170，对三维立体结构的坯布进行横向拉伸定型，得到待检测的非织造布。
34.在本实施例中，得到的待检测非织造布的纵横向强力比小于1∶1.2、纵横向强度≥70kn、克重为600-1500g/m2、幅宽为6.5m、拉幅定型最高工作温度220℃。在本发明实施例中，克重和厚度的在线检测方式可为：远红外和氪85射线
35.s200，使用上位机对非织造布图像进行处理，获取所述非织造布图像的缺陷点，所述非织造布图像为相机拍摄的待检测非织造布的图像。
36.优选的，所述相机为线阵相机，拍摄的方法可为实时拍摄。
37.本领域技术人员可知，现有技术中以任何方式获得的非织造布图像均在本发明保护范围内。
38.具体的，相机在垂直于非织造布传输方向即在非织造布的宽度方向的视场为x，在非织造布传输方向的视场为y。x与所述待检测非织造布的宽度相等，优选的，x＝6.5m，y＝6.5m。在一个实施例中，所述相机的数量为一台。在另一个实施例中，所述相机的数量可为多台，优选为两台，多台相机在同一水平方向进行同步采集图像，每台相机的视场可为待检测非织造布的幅宽的n分之一，n为相机的台数。上位机将各相机拍摄的图像进行拼接，所述拼接的方法包括现有技术中任意一种图像拼接方法，例如，使用图像拼接算法进行拼接，或者基于各相机所在位置直接将各相机拍摄的图像进行拼接。
39.非织造布图像的个数取决于待检测非织造布的长度l，图像个数n＝l/y。
40.进一步的，所述步骤s200还包括：
41.s210，对非织造布图像进行预处理，获得预处理后的图像img。
42.本领域技术人员可知，现有技术中的任意一种或多种能够获得img的预处理，均在本发明保护范围内。例如，文献1中的第3.1节中定义的预处理。
43.优选的，img为灰度图像。
44.s220，使用预设的gabor滤波器列表g＝(g1，g2，......，gm)中的所有gabor滤波器分别对img进行处理，获得图像列表ig＝(ig1，ig2，......，igm)，m为g中gabor滤波器的数量。
45.在本发明实施例中，m的值取决于相机在非织造布传输方向的视场为y、非织造布的传输速度v、一个gabor滤波器对实时拍摄的一幅图像进行滤波的时间t。
46.进一步的，m与相机在非织造布传输方向的视场y正相关、与非织造布的传输速度v负相关、与一个gabor器对一幅图像进行滤波的时间tg负相关。
47.在一个示意性实施例中，m≤(y/v-δt)/tg，且m为整数。优选的，，且m为整数。优选的，δt为预设的需求时间，为从开始拍摄非织造布图像到完成非织造布图像检测的整个过程所需的时间中除了gabor滤波器的滤波时间之外的时间，可根据实际情况进行确定。
48.在另一个示意性实施例中，m≤(k1×
y/v-k2×
δt)/(k3×
tg)，其中，0＜k1＜1，k2≥1，k3为非零的自然数，k3指的是滤波器的并发数量，优选的，k3的取值为1至3，更优选的，k3的取值为1。优选的，
49.在本发明实施例中，gabor滤波器对img图像进行处理的方式可为进行滤波处理。本领域技术人员可知，现有技术中的任意一种或多种滤波的方法，均在本发明保护范围内。例如，文献1中第3.3.3节中定义的滤波器的滤波方法。
50.进一步的，g中第f个gabor滤波器gf＝(idf，af，bf)，af为gf的尺度，bf为gf的方向，尺度和方向的定义为文献1中的第3.3.2节中的定义，其中af∈{1/2，1/4，1/8，......，1/2n}，n为预设的大于等于1的任意整数，bf∈{m，2m，......，360}，m为预设的数，且0＜m＜360，f的取值为1到m。idf为gf的标识，优选的，标识idf由af和bf的取值决定。本领域技术人员可知，现有技术中的任意一种或多种获取标识的方法，均在本发明保护范围内。例如，idf为n和bf的字符串连接，当n＝3，a＝1/8，b＝120时，g＝(3120，1/8，120)，即gabor滤波器的id为3120；当n＝6，a＝1/64，b＝30时，g＝(6030，1/64，30)即gabor滤波器的id为6030。再如，idf根据n和bf的字符串连接后进行md5编码处理生成。
51.s230，将ig中的所有图像进行处理，获得图像ig’，使得ig中所有图像的所有缺陷点全部体现在图像ig’中。
52.本领域技术人员可知，现有技术中的任意一种或多种能够获得ig’的处理方法，均在本发明保护范围内。例如，文献1中的第3.3.3节中的归一化处理和图像数据融合。
53.s240，对ig’进行处理，进而获得所述非织造布图像的缺陷点。
54.在该步骤中，处理的方法可包括：
55.(1)对ig’进行阈值分割，获得二值化图像；
56.(2)对所述二值化图像进行去噪处理，获得去噪后的二值化图像，并从所述去噪后的二值化图像中分离出缺陷点。在一个实施例中，当二值化图像中的单个像素点的值为1时，该像素点为缺陷点，当单个像素点的值为0时，该像素点为非缺陷点。相反的，在另一个实施例中，当二值化图像中的单个像素点的值为0时，该像素点为缺陷点，当单个像素点的值为1时，该像素点为非缺陷点。
57.在非织造布图像为多个时，对每个非织造布图像分别进行s210～s230，最后根据所有非织造布图像的缺陷点得到待检测非织造布的缺陷点。
58.在本发明实施例中，缺陷点可为对应的检测规范中示出的缺陷点，例如q/cr549.5-2016《铁路工程土工合成材料第5部分：土工布》中的关于外观质量的描述。本领域技术人员可知，现有技术中的任意一种或多种能够获得缺陷点的处理方法，均在本发明保护范围内。例如，文献1中的第3.3.3节中的阈值分割和形态学处理。
59.进一步的，s200还包括：
60.s250，将非织造布图像中的缺陷点可视化呈现。
61.本领域技术人员可知，所述可视化呈现为现有技术中能够针对非织造布缺陷点实现可视化的方法中的任意一种或多种，故不在此多加赘述。
62.在本发明实施例中，在步骤s200包括s210～s250的情况下，δt可等于相机拍摄图像的时间t1 相机将图像传输至上位机的时间t2 s210中预处理的时间t3 s230中处理的时间t4 s240中处理的时间t5 s250中可视化呈现的时间t6。本领域技术人员可知，现有技术中
以任何方式获得的t1、t2、t3、t4、t5和t6均在本发明保护范围内。例如，根据经验估算t1、t2、t3、t4、t5和t6的值。再如，根据有限次实验得到的结果，获取t1、t2、t3、t4、t5和t6的最大值。
63.s300，如果所述缺陷点的数量和/或面积小于或小于等于预设的数量阈值和/或面积阈值，那么执行s400。
64.在本发明实施例中，预设的数量阈值和面积阈值小于可根据对应的检测规范确定，例如q/cr549.5-2016《铁路工程土工合成材料第5部分：土工布》中关于外观质量的技术要求。在一个实施例中，每种类型的缺陷点的预设的数量阈值可与该技术要求规定的最大数量相同。在另一个实施例中，每种类型的缺陷点的预设的数量阈值可小于该技术要求规定的最大数量。预设的面积阈值可通过预设的数量阈值转化得到。
65.s400，对待检测的非织造布进行喷墨标识和切边卷绕，形成超宽幅聚丙烯长丝非织造布。
66.本领域技术人员可知，现有技术中以任何方式对非织造布进行喷墨标识和切边卷绕均在本发明保护范围内。
67.进一步的，所述步骤s200中，g初始化为null，并根据以下步骤获取：
68.s10，预先设置p个不同的gabor滤波器g’＝(g
’1，g
’2，......，g’p
)，其中p＝n
×
(360/m)，g’i
＝(a’i
，b’i
，id’i
)，a’i
＝1/2i，b’i
＝i
×
360/m，i的取值范围为1到p。
69.s20，获取相机拍摄的并经过预处理的q幅非织造布图像z’＝(z
’1，z
’2，......，z’q
)。可选的，z
’1到z’q
为相机拍摄的连续或非连续q幅非织造布图像，优选的z
’1到z’q
为相机拍摄的连续q幅非织造布图像。进一步的，所述预处理过程与s210中的预处理过程一致，不再赘述。
70.s30、根据g’和z’，获取缺陷点映射矩阵v＝(v1，v2，......v
p
)
t
，其中缺陷点映射向量vi＝(v
i1
，v
i2
，......，v
iq
)，i的取值范围为1到p。
[0071]vij
的获取方法如下：
[0072]
s32，分别使用g
’1，g
’2，......，g’p
对z’j
进行gabor滤波，获得图像滤波向量zj＝(z
1j
，z
2j
，......，z
pj
)，z
ij
为使用g’i
对z’j
进行gabor滤波的结果图像。
[0073]
s34，融合z
1j
，z
2j
，......，z
pj
，获得融合图像wj。所述融合与步骤s230中的融合相同，不再赘述。
[0074]
s36，对wj进行缺陷点检测，如果wj中不存在缺陷点，那么v
1j
，v
2j
，......，v
pj
均为null；如果wj中存在缺陷点，那么获取该缺陷点在wj中的位置向量uj＝(u
j1
，u
j2
，......，u
jrj
)，其中，u
jkj
为wj中该缺陷点的第k个像素的坐标，rj为wj中检测的缺陷点的像素数量，k的取值为1到r。获取缺陷点的方法为步骤200中的方法，不再赘述。
[0075]
s38，根据uj和zj获取v
ij
＝(v
ij1
，v
ij2
，......，v
ijrj
)，v
ijkj
的像素坐标为u
ikj
，v
ijkj
的值为z
ij
中像素坐标为u
jkj
的像素的像素值。
[0076]
s40，对v1，v2，......v
p
进行聚类，形成m类缺陷点的聚类结果向量rv＝(rv1，rv2，......，rvm)，其中rvk＝{rv
k1
，rv
k2
，rv
kkl
}，k的取值为1到m，kl为rvk中缺陷点映射向量的数量。本领域技术人员可知，所述聚类包括现有技术中的对向量进行聚类的任意一种或多种方法的组合，优选的k-mean聚类算法。
[0077]
s50，遍历rv，从rvk中选择一个缺陷点映射向量rv
kz
，如果rv
kz
为vi，那么将g’i
添加到g中。i的取值为1到p，z的取值为1到kl。可选的，rv
kz
为rvk中随机选择的缺陷点映射向量。
优选的，rv
kz
为rvk中表示缺陷点的像素值最多的缺陷点映射向量。
[0078]
步骤s10至s50，能够将图像分成多个角度，并从每个角度上选择获取非织造布图像缺陷点最好的gabor滤波器，进而使用尽可能少的gabor滤波器达到最大程度筛选非织造布图像缺陷点，在保证控制成本的前提下，提升gabor滤波器筛选非织造布图像缺陷点的性能。
[0079]
虽然已经通过示例对本技术的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本技术的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本技术的范围和精神。本技术开的范围由所附权利要求来限定。