一种捆绑纱宽度检测方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及碳纤维视觉检测技术领域，尤其涉及一种捆绑纱宽度检测方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在碳纤维布面生产的过程中，为了避免碳纤维出现分层现象，提高织物的力学性能，会采用捆绑纱将各纱层通过线圈组织联系在一起，使得碳纤维形成一个整体；然而，捆绑纱的性能也会对碳纤维布面的整体性能起到影响，尤其是捆绑纱的宽度，若捆绑纱的宽度过小，则无法满足生产需求，因此，需要对捆绑纱的宽度进行测量；相关技术中，由于符合标准的捆绑纱的宽度在0.2mm左右，通过人眼难以准确的识别，只能采用拍照并将图片按照一定比例进行放大，再通过人工测量放大后的捆绑纱宽度的方式进行捆绑纱宽度的测量；然而上述捆绑纱宽度的测量方式效率较低，肉眼观测也存在较大误差。
3.公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成本领域技术人员所公知的现有技术。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是：提供一种捆绑纱宽度检测方法、装置、设备及存储介质，实现捆绑纱宽度的自动测量，并提高宽度测量的效率和精度。
5.为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：第一方面，提供了一种捆绑纱宽度检测方法，包括以下步骤：获取包含捆绑纱的碳纤维布面图像；检测碳纤维布面上捆绑纱的两条纱线边界；计算两边界之间的宽度；判定捆绑纱宽度是否满足设定阈值。
6.进一步地，所述图像中一个像素的宽度不大于1/4捆绑纱的宽度。
7.进一步地，检测捆绑纱边界的方法包括以下步骤：设f(i，j)代表第i行第j列的像素灰度值；若f(i 1，j)
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f(i，j)》150， f(i 2，j)
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f(i 1，j)《20， f(i，j)《60， f(i 1，j)》220， f(i 2，j)》220，那么说明f(i 1，j)为j行一条捆绑纱中左边界的第一个像素点；同理右边界的判断：若f(a，j)
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f(a 1，j)》150， f(a 2，j)
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f(a 1，j)《20， f(a 1，j)《60， f(a，j)》220， f(a 2，j) 《60，那么说明f(a，j) 为j行一条捆绑纱中右边界的第一个像素点。
8.进一步地，在检测捆绑纱边界时，对连续三行的像素进行检测，检测完毕后计算综合边界点；假设左边界中的点为f(i 1，j)，f(k 1，j 1)，f(m 1，j 2)，其中i，k，m不一定相等，
则综合左边界为的点为f(u，v)=f((i 1 k 1 m 1)/3，j)；假设右边界的点为f(a，j)，f(b，j 1)，f(c，j 2)，其中a，b，c不一定相等，则综合右边界为f(x，y)=f((a b c)/3，j)；最终算出捆绑纱的宽度d=x-u。
9.第二方面，提供了一种捆绑纱宽度检测装置，包括：获取模块，用于获取包含捆绑纱的碳纤维布面图像；检测模块，用于检测碳纤维布面上捆绑纱的两条纱线边界；计算模块，用于计算两边界之间的宽度；判定模块，用于判定捆绑纱宽度是否大于设定值。
10.进一步地，所述获取模块获取的图像中一个像素的宽度不大于1/4捆绑纱的宽度。
11.进一步地，所述检测模块中，在具体检测时，设f(i，j)代表第i行第j列的像素灰度值；若f(i 1，j)
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f(i，j)》150， f(i 2，j)
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f(i 1，j)《20， f(i，j)《60， f(i 1，j)》220， f(i 2，j)》220，那么说明f(i 1，j)为j行一条捆绑纱中左边界的第一个像素点；同理右边界的判断：若f(a，j)
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f(a 1，j)》150， f(a 2，j)
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f(a 1，j)《20， f(a 1，j)《60， f(a，j)》220， f(a 2，j) 《60，那么说明f(a，j) 为j行一条捆绑纱中右边界的第一个像素点。
12.进一步地，所述检测模块中，在检测捆绑纱边界时，对连续三行的像素进行检测，检测完毕后计算综合边界点；假设左边界中的点为f(i 1，j)，f(k 1，j 1)，f(m 1，j 2)，其中i，k，m不一定相等，则综合左边界为的点为f(u，v)=f((i 1 k 1 m 1)/3，j)；假设右边界的点为f(a，j)，f(b，j 1)，f(c，j 2)，其中a，b，c不一定相等，则综合右边界为f(x，y)=f((a b c)/3，j)；最终算出捆绑纱的宽度d=x-u。
13.第三方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面中任一项所述的方法。
14.第四方面，提供了种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行第一方面中任一项所述的方法。
15.本发明的有益效果为：本发明通过捕获碳纤维布面的图像，并且识别同一根捆绑纱的两条边界，并计算两边界间距的方式，检测出了每条捆绑纱的宽度，与现有技术相比，提高了检测的效率和精度。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明中记载的一些实施例，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。
17.图1为本发明实施例中捆绑纱宽度检测方法的步骤流程图；图2为本发明实施例中捆绑纱在碳纤维布面上的布设结构示意图；图3为本发明实施例中检测捆绑纱边界的步骤流程图；图4为本发明实施例中捆绑纱弯曲的结构示意图；图5为本发明实施例中进行三个连续边界点综合计算的步骤流程图；图6为本发明实施例中捆绑纱宽度检测装置的架构示意图。
具体实施方式
18.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
19.需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
20.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
21.在碳纤维布面生产的过程中，有的布面需要进行捆绑纱的编织，但在生产过程中编织出来的捆绑纱宽度并不都能符合生产所需，有的宽度大了有的宽度小了，因此，本发明基于视觉识别提出一种捆绑纱宽度检测方法，如图1中所示，包括以下步骤：s10：获取包含捆绑纱的碳纤维布面图像；这里需要指出的是，如图2中所示，由于碳纤维布面是黑色的，而捆绑纱是白色的，故可以从图像上明显的区分出捆绑纱；s20：检测碳纤维布面上捆绑纱的两条纱线边界；这里的两条边界是指同一条捆绑纱在宽度方向两侧的边界，识别除了捆绑纱的两边界之后就可以方便的对捆绑纱的宽度进行计算；s30：计算两边界之间的宽度；在计算时，仅需测量同一行两边界的像素点的间距即可计算出捆绑纱的宽度；在本发明实施例中，符合标准的捆绑纱的宽度为0.2mm，如果计算出的捆绑纱的宽度大于0.2mm或者小于0.2mm即判定为不符合要求；当然，这里需要指出的是，本领域技术人员也可以根据需要设定一定的阈值范围，或者根据需求改变标准的宽度值；s40：判定捆绑纱宽度是否满足设定阈值。当不满足设定阈值后，可以发出警报或者记录不符合标准的具体位置，以便于后期进行调整。
22.在上述实施例中，通过捕获碳纤维布面的图像，并且识别同一根捆绑纱的两条边界，并计算两边界间距的方式，检测出了每条捆绑纱的宽度，与现有技术相比，提高了检测的效率和精度。
23.在上述实施例的基础上，在进行图像识别时，图像中一个像素的宽度不大于1/4捆绑纱的宽度。由于本发明实施例中的捆绑纱的宽度是0.2mm，为此，在本发明实施例中选用高像素的相机，以此保证每个相机的分辨率达到每个像素是0.05mm，通过上述选择，0.2mm
就有4个像素，以此能进行稳定的测量，不会因为分辨率太小达不到测量要求。
24.在本发明实施例中，以灰度图像进行白色捆绑纱边界的识别，灰度图像像素是指在rgb颜色模式下，图像中每个像素的r、g、b三种基色的分量至相等的像素，在rgb颜色模式下，rgb 三原色的取值都是0~255之间的整数，其中0代表黑色，255代表白色；如图3中所示，检测捆绑纱边界的方法包括以下步骤：s31：设f(i，j)代表第i行第j列的像素灰度值；s33：若f(i 1，j)
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f(i，j)》150， f(i 2，j)
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f(i 1，j)《20， f(i，j)《60， f(i 1，j)》220， f(i 2，j)》220，那么说明f(i 1，j)为j行一条捆绑纱中左边界的第一个像素点；这里需要指出的是，首先f(i，j)《60，说明该像素点的位置颜色偏暗，判定为碳纤维布面；f(i 1，j)》220，说明同一列第二行的像素点颜色偏亮，判定为捆绑纱；f(i 2，j)》220，同样说明同一列第三行的像素点颜色偏亮，判定为捆绑纱；若f(i 1，j)
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f(i，j)》150，表明同一列相邻两行的两个像素点差异比较大，即可认定为一个像素点叫亮，另一个像素点较暗，说明这两个像素是边界处，而f(i 2，j)
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f(i 1，j)《20，则表明同一列第三行和第二行之间的灰度值比较接近，可以判定两者都在捆绑纱上，通过上述判定方式，可以确定f(i 1，j)这一个像素点为为捆绑纱的第一个边界点；s35：若f(a，j)
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f(a 1，j)》150， f(a 2，j)
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f(a 1，j)《20， f(a 1，j)《60， f(a，j)》220， f(a 2，j) 《60，那么说明f(a，j) 为j行一条捆绑纱中右边界的第一个像素点。同理f(a，j)》220，f(a 1，j)《60，表示同一列中上一行的像素点为白色，而下一点的像素点为黑色，继续验证，f(a 2，j) 《60，表明同一列第三行的也是黑色，f(a，j)
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f(a 1，j)》150， f(a 2，j)
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f(a 1，j)《20则表示f(a 1，j)、f(a 2，j)均为黑色，f(a，j)为白色，因此可以确定f(a，j)这个点为白色和黑色区域的分界点；这样，在同一列中，第一个边界点f(i 1，j)和另一个边界点f(a，j)的像素点都确定了，那么使用i 1-a则得到二者之间像素点的个数，又由于在本发明实施例中，一个像素点的宽度为0.05mm，由此可以计算出捆绑纱的宽度。
25.在本发明实施例中，由于在布匹的制作过程中，捆绑纱可能不在同一列的相邻两行中，可能会发生如图4中所示的弯曲，为了减少由于捆绑纱弯曲造成的计算误差，在本发明实施例中，以上述同样的方式检测一个边界上相邻三个点所在的像素，然后再通过求平均值的方式进行宽度的计算，具体如图5中所示，在检测捆绑纱边界时，对连续三行的像素进行检测，检测完毕后计算综合边界点，包括以下步骤：s51：假设左边界中的点为f(i 1，j)，f(k 1，j 1)，f(m 1，j 2)，其中i，k，m不一定相等；这里需要指出的是f(k 1，j 1)，f(m 1，j 2)的判定方式与上文中的方式相同；s52：则综合左边界为的点为f(u，v)=f((i 1 k 1 m 1)/3，j)；综合左边界就是计算三者的平均值；s53：假设右边界的点为f(a，j)，f(b，j 1)，f(c，j 2)，其中a，b，c不一定相等；f(b，j 1)，f(c，j 2)的判定方式与上文中的判定方向也相同，这里不再进行赘述；s54：则综合右边界为f(x，y)=f((a b c)/3，j)；s55：最终算出捆绑纱的宽度d=x-u。通过综合计算，相对与原来的两个单点的方式计算距离，可靠性更强一些，精度也有了进一步的提高。这样，通过视觉识别的方式，可以自动求出一幅图像中所有的捆绑纱的宽度，可以实现在线识别，与现有技术相比，既提高了精
度，又提高了效率。
26.本领域技术人员应当知道，本技术实施例中可提供为方法、装置、存储介质或者电子设备产品，因此本技术实施例可以完全采用硬件实施例、硬件与软件结合的实施例或者纯软件实施例，下面对本技术实施例中的捆绑纱宽度检测装置进行介绍，下文中的装置实施例与上文中的方法实施例相互对应，本领域技术人员可以基于上文的描述对下文的实施过程进行理解，这里不再进行详细描述。
27.如图6中所示的捆绑纱宽度检测装置，包括：获取模块100，用于获取包含捆绑纱的碳纤维布面图像；检测模块200，用于检测碳纤维布面上捆绑纱的两条纱线边界；计算模块300，用于计算两边界之间的宽度；判定模块400，用于判定捆绑纱宽度是否大于设定值。
28.进一步地，获取模块100获取的图像中一个像素的宽度不大于1/4捆绑纱的宽度。
29.进一步地，检测模块200中，在具体检测时，设f(i，j)代表第i行第j列的像素灰度值；若f(i 1，j)
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f(i，j)》150， f(i 2，j)
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f(i 1，j)《20， f(i，j)《60， f(i 1，j)》220， f(i 2，j)》220，那么说明f(i 1，j)为j行一条捆绑纱中左边界的第一个像素点；同理右边界的判断：若f(a，j)
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f(a 1，j)》150， f(a 2，j)
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f(a 1，j)《20， f(a 1，j)《60， f(a，j)》220， f(a 2，j) 《60，那么说明f(a，j) 为j行一条捆绑纱中右边界的第一个像素点。
30.进一步地，检测模块200中，在检测捆绑纱边界时，对连续三行的像素进行检测，检测完毕后计算综合边界点；假设左边界中的点为f(i 1，j)，f(k 1，j 1)，f(m 1，j 2)，其中i，k，m不一定相等，则综合左边界为的点为f(u，v)=f((i 1 k 1 m 1)/3，j)；假设右边界的点为f(a，j)，f(b，j 1)，f(c，j 2)，其中a，b，c不一定相等，则综合右边界为f(x，y)=f((a b c)/3，j)；最终算出捆绑纱的宽度d=x-u。
31.在本发明实施例的以下部分，对本发明实施例中的计算机存储介质及电子设备实施例进行介绍，下文中的计算机存储介质以及处理器实施例与上文中的方法实施例相互对应，本领域技术人员可以基于上文的描述对下文的实施过程进行理解，这里不再进行详细描述；本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述任一项的方法。
32.在本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机程序，计算机程序用于使计算机执行上述任一项的方法。
33.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些
功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
34.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
35.本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。