автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.13, диссертация на тему:Разработка и исследование цифровой системы контроля качества шва швейных изделий

кандидата технических наук
Логинов, Виталий Викторович
город
Санкт-Петербург
год
2012
специальность ВАК РФ
05.02.13
Автореферат по машиностроению и машиноведению на тему «Разработка и исследование цифровой системы контроля качества шва швейных изделий»

Автореферат диссертации по теме "Разработка и исследование цифровой системы контроля качества шва швейных изделий"

На правах рукописи

^Лои^-

Логинов Виталий Викторович

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ЦИФРОВОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ШВА ШВЕЙНЫХ ИЗДЕЛИЙ

Специальность: 05.02.13 — Машины, агрегаты и процессы (легкая промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

2 5 ОКТ 2012

005053757

На правах рукописи

Логинов Виталий Викторович

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ЦИФРОВОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ШВА ШВЕЙНЫХ ИЗДЕЛИЙ

Специальность: 05.02.13 —Машины, агрегаты и процессы (легкая промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна» на кафедре автоматизации производственных процессов.

Научный руководитель: Иванов Владимир Юрьевич

кандидат технических наук, доцент ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна», кафедра автоматизации производственных процессов, доцент

Официальные оппоненты: Полякова Екатерина Владимировна

доктор технических наук, профессор ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна», кафедра теоретической и прикладной механики, профессор

Волков Владимир Васильевич кандидат технических наук, профессор ФГБОУ ВПО «Пензенская государственная технологическая академия», кафедра технологии общего и роботизированного производства, профессор

Ведущая организация: ООО «Юлия» компания STYLE, г. Санкт-

Петербург

Защита состоится «06» ноября 2012 г. в 10:30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.236.02 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна»: 191186, г. Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, 18, ауд. 241.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна» по адресу: 191186, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 18

Текст автореферата размещен на сайте СПГУТД: http://wvvw.sutd.ru

Автореферат разослан «5» октября 2012 г.

Учёный секретарь диссертационного совета В. В.Сигачева

2

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Для соединения деталей изделий в швейной промышленности используется высокоскоростное оборудование. Дефекты настройки механизмов приводят к нарушению заданных параметров строчки, что ухудшает внешний вид, снижает сортность и стоимость швейного изделия.

Важен внешний вид строчки: отсутствие пропусков стежков, нетехнологичных искривлений, обрывов нити.

В настоящее время на большинстве швейных предприятий проверка изделий после каждой технологической операции производится вручную. При обнаружении дефекта в изделии оно забраковывается. Выявление дефектов соединений в процессе пошива уменьшит количество брака за счет своевременной остановки машины и ее наладки.

Для контроля качества шва рациональна разработка цифровой измерительной системы, устанавливаемой на швейной машине или используемой для разбраковки готовых изделий, а также системы управления блоком подсветки шва. С этой целью проведен анализ возможных технологических дефектов швейного производства и причины их возникновения. Анализ работ в области систем автоматизации контроля качества швейного шва, а также современных систем распознавания образов изображений показал, что предлагаемые устройства используют аналоговые сигналы, имеют недостаточную помехозащищенность, разрешающую способность и не позволяют проводить непрерывный контроль параметров в реальном времени. Поэтому актуальным является разработка и развитие цифровых методов и систем непрерывного контроля качества швейных изделий в реальном времени.

Внедрение на предприятии разрабатываемой системы контроля качества шва позволит сократить себестоимость и время выпуска готовой продукции за счет оперативного выявления дефектов в готовой продукции.

Цель и задачи работы. Целью работы является создание системы цифрового контроля качества машинной строчки в реальном времени. Задачи исследования включают:

• анализ существующих методов нахождения дефекта и распознавания изображений швов;

• разработку метода определения дефекта строчки в реальном времени;

• создание алгоритма и программы обработки изображений шва;

• разработку макета системы цифрового контроля качества машинной строчки с целью проведения натурных экспериментов;

• проведение натурного эксперимента по нахождению дефекта шва с целью отладки и выработки рекомендаций по настройке разработанного алгоритмического и программного обеспечения (ПО);

• определение технических характеристик для проектирования и разработки цифровой системы контроля качества строчки в реальном времени.

Методы исследований. В работе использованы следующие методы:

• математического моделирования изображения строчки на основе теории распознавания образцов и сравнения его с эталоном;

• автоматизированного проектирования технических устройств;

• статистические методы обработки результатов натурного эксперимента.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• разработана математическая модель цифровой системы контроля качества машинной строчки на основе теории распознавания образца и сравнения его с эталоном в режиме реального времени;

• разработана методика автоматизации обработки изображения шва;

• разработаны критерии оценки качества строчки по ее изображению;

• разработаны алгоритмы оценки качества стрючки по ее изображению;

• разработана методика оперативной оценки качества шва.

Практическая значимость результатов работы.

• разработана цифровая система позволяющая проводить непрерывный автоматический контроль качества машинной строчки. Это ведет к снижению количества брака в швейных изделиях;

• разработано устройство оптической цифровой системы контроля качества шва и системы управления блоком подсветки шва;

• создан макет цифровой системы контроля качества шва для уточнения технических характеристик применительно к швейным машинам;

• разработанная система контроля может быть использована на предприятиях швейной промышленности и в учебном процессе по направлениям «Автоматизация технологических процессов и производств» и «Машины и аппараты швейной промышленности».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы доложены на двух научно-технической конференциях: 2-ая Международная научная конференция молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники» и Всероссийская научная конференция молодых ученых «Инновации молодежной науки 2011», а также неоднократно на семинарах кафедры.

Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в 6 научных работах, в том числе 2 статьи в журнале, входящих в «Перечень ...» ВАК РФ, 3 статьи в других научных изданиях и 2 тезиса докладов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов и рекомендаций. Содержит 183 страницы, 92 рисунка, 31 таблицу и список литературы из 82 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дано обоснование актуальности развиваемого научного направления, изложены основные положения диссертации, выносимые на защиту, сформулированы цели и задачи исследований, научная новизна и практическая значимость работы, сформулирована общая задача исследования.

В первой главе проведен обзор научной литературы в области распознавания изображений с акцентом на задачу применения в текстильной и легкой промышленности. Большой вклад в развитие современных методов распознавания изображений внесли Г. К. Афанасьев, А. С. Блок, С. Т. Бобров, В. Н. Вапник, В. И. Васильев, И. С. Гибин, А.Л. Горелик, Э. И. Крупицкий, А.Розен-фельд, В. А. Стуйта, А. Ф. Чернявский и целый ряд других отечественных ученых. Среди зарубежных ученых следует отметить исследования Р. Бейтса, К. Фу, В. Холмса, Т. Хуана, В. С. Эмдина.

Анализ рассмотренных литературных источников показал, что работ, посвященных применению распознавания изображений в текстильной и легкой промышленности сравнительно немного. Таким образом, развитие методов распознавания изображений в текстильной и легкой промышленности является важным и перспективным.

Рассмотрен вопрос качества швейных швов, соединяющих стачиваемые детали одежды. Качество соединения зависит от характеристик швейных ниток и ткани (упругость, сминаемость, прочность, растяжимость), а также от скорости движения ткани и отклонения иглы швейной машины. Также рассмотрены основные технологические дефекты, возникающие в процессе стачивания материалов при изготовлении одежды. Именно их выявление в процессе пошива позволит сократить количество брака и увеличить выпуск готовой продукции.

Выполнен обзор и анализ существующих оптических систем контроля трудноразличимых объектов, использующих фотоматрицу. Разработка и внедрение таких систем затрудняется следующими факторами: необходимостью минимизировать размеры устройства для его установки в труднодоступных местах, разрешающей способности устройства, скорости записи и обработки изображения и освещенности помещения, где оно установлено.

В главе также проведен анализ существующих методов обработки двумерных изображений с целью их распознавания. Эти методы можно условно разделить на три основных направления: распознавание изображения при помощи фотоматрицы с дальнейшим переводом полученного изображения в двоичный код, размещаемый в памяти персонального компьютера (ПК); распознавание методами телевизионно-вычислительной техники; распознавание оптико-электронными методами.

Последние два направления в диссертации не рассматриваются, так как они обладают недостаточной разрешающей способностью и быстродействием. Первое направление принято за основу при разработке рассматриваемой цифровой системы контроля. Такой выбор обусловлен использованием фотоматриц с высокой разрешающей способностью, малой энергоемкостью и быстродействием.

Важным преимуществом проектируемой цифровой системы контроля является использование современных устройств отображения (дисплеев или экранов), а также сохранение полученной информации в памяти системы.

Для оперативного контроля качества швейного шва предполагается фотоматрицу устанавливать за зоной стачивания шва для контроля и сигнализации о наличии дефекта.

Вторая глава содержит методику проектирования системы непрерывного цифрового контроля качества швейного шва.

В основу разработанной методики положены математические методы распознавания образов и сравнения их с эталонами и методики обработки информации результатов сравнения с целью выявления параметров, характеризующих анализируемый шов.

В методике для решения задачи распознавания описания моделей контролируемых швов представляются в виде матриц:

/_ =

V*(U) Vn(U) "' VKI.»z)

V«<2,1) Vn(2.2) V"(2,Ht)

(1)

где In - матрица, состоящая из параметров шва vn, физически выражающихся в сочетании цветов модели RGB (Red, Green, Blue - красный, зелёный, синий); и = 1,2 — номер изображения (1 - экспериментальное, 2 — эталонное).

Далее под символом п понимается номер изображения, который может принимать два значения: 1 - экспериментальное и 2 - эталонное. Матрицы имеют число столбцов wL и строк hL и являются векторами цветового пространства RGB. Каждое измерение отражает дискретное состояние (образ) контролируемого шва. Обработка изображения и элементов матриц включает преобразование изображения из цветовой модели RGB в цветовую модель «оттенки серого» по формуле:

0.344 •/• +0.5 -g +0.156-¿I

256 (

где / - яркость пикселя в диапазоне от 0 до 1 (значение 0 представляет черный цвет, а значение 1 — белый); г, g, b — интенсивность (в диапазоне от 0 до 255) соответственно красной, зеленой и синей составляющих цвета.

Необходимость преобразования вызвана стремлением снизить количество сравниваемых параметров и этим снизить объем вычислений и повысить оперативность обработки и получение результата Элементы матрицы после преобразований отражают яркости соответствующих точек изображения контролируемого шва. Полученные матрицы по формуле (2) обозначим как L„. В результате преобразования матрицы Li и L2 могут получиться неодинаковыми по количеству столбцов и строк. Для последующего сравнения эти матрицы должны быть приведены к единому размеру. Требуемый размер матриц обозначим через wu и hu- Значения wu и hu выбираются, исходя из необходимой точности переда-

чи изображения и необходимой скорости обработки результатов. При этом также должны выполняться следующие неравенства: < 1ги <

Приведенные к единому размеру матрицы Ь„ обозначим как М„ Далее необходимо определить яркости матрицы М\.

Mt =

т

т

'l(U)

т

XI.2)

т

т

1(2,:)

т

1(2,н

т„

где Мп - матрицы Ь„, приведенные к единому размеру; тиц, - яркости в диапазоне (0-1) [ед].

т„

(3)

Вычисление значений яркостей т(и> каждого элемента матрицы выполняется по следующим формулам:

т„.=

_ Suui

кА

где

WJ) '

<1

_ суммарное количество пикселей, получаемое в peje»! ' '

зультате суммирования яркостей элементов матрицы Ми

*,=—, (/ = 1, 2, ..., А,

и-,, /;,

1, 2, ..., 7 =1, 2, ..., и^,);

¿1 "¿1

1„(ул) - элемент матрицы М1 в строке у и столбце X.

Таким образом, задача сравнения двух изображений, полученных с фотоматрицы, сведена к задаче сравнения двух матриц М] и М2 одинакового размера х 1ги. В предлагаемом методе сравнения изображений используется четыре различных алгоритма сравнения матриц М\ и М2, каждый из которых нацелен на определенные дефекты шва.

Следует отметить, что выбор размера матриц существенно влияет на результат сравнения изображений и, соответственно, на обнаружение дефектов шва. Конкретные рекомендации по выбору значений уег, и Ьп и других настроечных характеристик и алгоритмов приводятся в четвертой главе.

Также во второй главе приведены технические характеристики промышленных швейных машин, применяемых для стачивания текстильных материалов, а также их конструктивные особенности, позволяющие определить требования к формированию методики проектирования системы непрерывного цифрового контроля качества швейного шва. Рассмотрен процесс формирования и представления изображений. В этой же части выполнен анализ существующих устройств формирования и генерации цифровых изображений при помощи прибора с зарядовой связью (ПЗС-матрица). Выбор сделан в пользу ПЗС-матриц, так как они обладают невысоким энергопотреблением, небольшими размерами и достаточным быстродействием - 500 кадров/сек.

Описан процесс обработки изображений, получаемых с фотоматрицы. Анализ существующих форматов растровой графики (BMP, JPEG, GIF, TIFF и PNG) показал, что для представления и дальнейшей обработки изображения формат PNG подходит лучше остальных. Из достоинств формата PNG можно отметить высокую степень сжатия без потерь.

Все изображения, полученные с фотоматрицы, преобразуются в файлы формата PNG в цветовой модели RGB.

Следующим шагом разработки системы автоматического контроля и программы обработки изображения является определение ошибок, возникающих в работе системы. Одним из важнейших факторов, который влияет на точность полученных данных, является направленность источника света при фотографировании.

Далее в главе описываются результаты проведения натурного эксперимента. Проведение эксперимента обусловлено необходимостью определения технических характеристик элементов системы, а также оценки точности и оперативности выполнения процесса контроля. Эксперимент проводился с белыми и черными хлопчатобумажными тканями с двумя типами стежков: «прямой» и «зигзаг» и несколькими цветами ниток (черными и белыми), а также для джинсовой ткани.

Данные эксперимента и обработки его результатов показали необходимость доработки и настройки системы под разные типы швов и тканей, а также необходимость применения системы управления блоком подсветки швейного шва. Применение подобного блока необходимо для тканей и швов одной расцветки, чтобы система смогла отличать швейный шов и ткань друг от друга.

Третья глава диссертационной работы посвящена задаче разработки макета системы контроля качества швейного шва. Разработка макета системы включает:

• разработку метода и алгоритмов обработки изображений швейного

шва;

• обоснование выбора цветовой модели и палитры цифровой системы контроля;

• разработку программного обеспечения (выбор средств и среды программирования и написание программы);

• разработку требований к системе контроля качества швейного шва и структурной схемы системы;

• выбор элементной базы системы контроля (включающий задачу выбора и согласования технических характеристик элементов системы) и компоновка элементов в функциональные блоки.

Суть предложенного метода обработки изображений состоит в следующем. С помощью цифровой фотоматрицы, установленной на швейной машине, формируются в реальном времени цифровые изображения шва. Каждое из полученных изображений с помощью формул (1, 2) сравнивается с эталонным изображением, хранящимся в базе данных (БД). Эталонные изображения хранятся в цветовой модели RGB и при необходимости вызываются программой.

В качестве языка программирования, на котором написана программная часть разработанной цифровой системы контроля, используется объектно-ориентированный низкоуровневый язык программирования С++ с бесплатным компилятором С++ GNU GCC.

Для выявления дефекта в швейном шве в программе предусмотрены четыре критерия для оценки исследуемого изображения. Каждый из критериев ориентирован на свою группу дефектов (затяжка, пропуск, искривление неправильная геометрическая форма и т.д). Критерии в программе представляются следующим образом:

если Л™х > Д, то шов имеет дефект; если АсР > >то шов имеет дефект; если Д;;ш > Д™"(/7, то шов имеет дефект (обозначения пояснены

(4)

ниже);

• для пояснения работы четвертого критерия рассмотрим рис 1 на котором представлено изображение матрицы, полученной по формулам 1 и 2 Каждая ячейка матрицы с номерами (/,/> содержит некоторое количество пикселей, характеризующих яркость участка исследуемого шва. На рисунке одна из ячеек обозначена символом К. Далее в тексте аналогичные ячейки будут называться сегментами.

о i

IV,

и

Нг

I I I I I I I I I I I ' I I I I I I I I I I

м

Рисунок 1 - Графическое изображение матрицы яркостей Для нахождения дефекта в матрице выбирается некоторый сегмент К и его яркость сравнивается с яркостью сегментов, располагающихся выше и ниже. Для сравнения изображения представленного на рис. 1 применяются разности (5), отражающие два варианта решения программой.

Д. .= <>■' t.j 1

и Д. . '.У

м

■А/,

+1

(5)

1 "'2

где к - исследуемый сегмент, принимающий значения по оси абсцисс от (/=0) до ГГи, по оси ординат - (/=0) до //,.,; А/ь М, - матрицы эталонного и экспериментального изображений, полученные по формулам (1, 2); Д. , - разность яркостей сегментов в изображении.

В результате сравнения изображений А/, и Мг вычисляются разности яркостей Д,,., из которых определяется средняя яркость Д^ каждого сегмента как

среднеарифметическое значение яркостей сегментов в столбцах. Далее из них выбираются максимальное и минимальное значения, которые обозначаются, как А™ и А™'". Эти характеристики являются исходными данными для разработки системы контроля.

В программе реализован алгоритм настройки программного обеспечения системы для разных типов тканей и швов. Входными характеристиками для настройки являются: - максимально допустимая разность яркостей; &срЗАД

- допустимая средняя разность яркостей; Л"™^ - минимально допустимая разность яркостей. Настройка заключается во вводе данных, соответствующих различным исследуемым типам тканей и швов. В таблице 1 представлен перечень таких данных с примером ввода параметров для хлопчатобумажных тканей белого цвета с черным швом прямого стежка. После разбиения изображений на сегменты программа применяет к ним алгоритм определения брака шва. Результатом работы алгоритма является вектор критериев брака шва. Размер вектора - количество секций по горизонтали. Соответственно г-й элемент вектора характеризует наличие или отсутствие брака в /-м столбце матрицы М (3). Каждый критерий может принимать три возможных значения: 0 - нет дефекта; 1 - возможно есть дефект; 2 - дефект точно есть. В тексте диссертации приведены алгоритмы для принятия решения о присвоении критериям указанных трех значений: 0, 1 и 2. При этом в качестве дефектов принимаются: затяжка, пропуск, искривление и неправильная геометрическая форма шва. В методе эти дефекты выявляются рассмотренными выше четырьмя критериями (4). Шов отбраковывается, если три критерия оценки изображения выявили брак. На практике три критерия соответствует пропуску или разрыву шва. Если срабатывают два критерия, то шов имеет порок (затяжка). Если срабатывает один критерий, то имеет место линейная неровнота швейной нити или стежка. В методике принято следующее правило: если три критерия выявили дефект в исследуемом шве, то шов отбраковывается.

В качестве примера рассмотрим работу критериев для оценки изображения швейного шва (рис. 2). На рисунке представлен эталонный шов 1 и исследуемый шов 2. Исследуемый шов имеет два дефекта: пропуск 3 и затяжку 4. В нижней части рисунка представлен исследуемый шов 5 с выявленными дефектами 3 и 4.

В средней части рисунка светлым цветом выделены участки шва, соответствующие выявленным дефектам. На рисунке таких участков два. Рассмотрим, как принимается решение о присвоении критериям значений 0, 1 и 2. На рис. 2 в средней части представлено графическое изображение результатов критериальной обработки контролируемого шва. На изображении яркие пятна 6 и 7 соответствует значению критерия равного 2, неяркое пятно 8 соответствует значению критерия равного 1, все остальное (однотонное изображение) соответствует значению равному 0. Далее по присвоенным значениям выполняется дефектация и расшифровка пороков шва.

Таблица 1 - Пример технических характеристик алгоритмов и критериев сравнения для белой хлопчатобумажной ткани с черным швом прямого стежка

Описание

Параметр

Тип стежка

Прямой шов

Параметр луи, определяющий ширину матрицы

80

I [араметр Ип. определяющий высоту матрицы

30

Максимально допустимая разность яркостей Д™ 7

500

Минимально допустимая разность яркостей д™

150

Допустимая средняя разность яркостей Л

--г срЗЛЦ

350

Ближайшее пороговое значение яркости д

20

Пороговое значение яркости для алгоритма вертикального сканирования дЛиах

50

Ближайшее пороговое значение яркости для алгоритма вертикального сканирования \Ьзад

10

Число точек сканирования по горизонтали

Рисунок 2 - Главное окно программы с загруженными изображениями швов

В результате эксперимента определены основные требования к промышленным швейным машинам, обеспечивающие возможность применения цифровых систем контроля. Одним из требований является ограничение скорости транспортирования ткани до 0,2 м/с. Определены также предельные габаритные размеры функционального блока, устанавливаемого на швейную машину.

Четвертая глава диссертационной работы содержит описание и результаты натурного эксперимента. Ддя проведения эксперимента разработан макет системы автоматического контроля качества швейного шва.

Целью натурного эксперимента является апробация разработанных методик контроля в реальных условиях работы швейных машин, определение технических характеристик для разработки образцов систем контроля, а также определение и настройка переменных коэффициентов, входящих в состав алгоритмов распознавания дефектов для различных типов и расцветок тканей.

Макет содержит:

• фотоматрицу и преобразующее устройство, которые конструктивно объединены в функциональный блок. Фотоматрица формирует матрицу аналоговых электрических сигналов, соответствующих яркости изображения контролируемого шва. Преобразующее устройство преобразует матрицу аналоговых сигналов в матрицу цифровых сигналов. Далее цифровые сигналы поступают в персональный компьютер для дальнейшей обработки по специальной программе распознавания с целью выявления дефектов швейного шва;

• микропроцессорную систему автоматизированного управления блоком подсветки, предназначенным для увеличения контрастности изображения швейного шва на фоне ткани при совпадении их расцветок. Система включает в себя ПК, который взаимодействует с микроконтроллером (МК). Регулировка интенсивности излучения блока подсветки выполняется с использованием широтно-импульсной модуляции (ШИМ). Сигнал об освещенности ткани со швом, полученный с люксметра блока подсветки, поступает на ПК, где происходит его обработка и вывод данных на экран.

В совокупности функциональный блок и микропроцессорная система автоматизированного управления блоком подсветки образуют элементную базу цифровой системы контроля.

Другим элементом функционального блока является преобразующее устройство, предназначенное для преобразования яркостей элементов матрицы, соответствующих исследуемому шву. Устройство содержит следующие элементы:

• плату захвата изображения, которая осуществляет преобразование аналогового электрического сигнала, сформированного ПЗС-матрицей, в цифровой формат. Процесс преобразования сигнала состоит из трех этапов: дискретизация, квантование и кодирование;

• блок компрессии (сжатия) изображения, который выполняет сжатие оцифрованного видеосигнала в один из форматов сжатия (PNG). Вследствие чего сокращается размер кадра, что необходимо для хранения и передачи изображения по линии связи (сети). Линия связи необходима для сопряжения преобразующего устройства и ПК.

В результате натурного эксперимента определены технические требования к системе контроля. Условно эти требования разделены натри группы:

• требования к характеристикам элементов аппаратной части системы;

• требования к настроечным коэффициентам, обеспечивающим работу алгоритма сравнения моделей и критериев;

• требования к конструкции функционального блока системы.

Основу элементов аппаратной части системы контроля представляют фотоматрица, преобразующее устройство и ПК. Выбор характеристик этих элементов играет решающую роль в оценке точности и быстродействии систем Разрабатываемые технические требования определялись из условия необходимости раооты системы в реальном времени и разрешающей способности матрицы, достаточной для непрерывного формирования изображений швов на разных типах тканей. В результате экспериментальных исследований определены требуемые технические характеристики элементов системы контроля

Требования к настроечным коэффициентам определялись типом и расцветкой тканей и шва. '

В процессе проведения натурного эксперимента варьировались следующие параметры: тип ткани (хлопчатобумажная и джинсовая); цвет ткани (белый и черный); тип стежка («зигзаг» и «прямой»); цвет шва (черный, синий красный, оранжевый, розовый, зеленый и белый); цвет свечения излучателя (красный, желтый, зеленый и синий); интенсивность светового потока излучателя-настроечные характеристики программы распознавания изображения шва

Также установлено, что повышению качества скорости обработки и достоверности выявления брака способствует применение дополнительных мер таких, как настройка свечения блока подсветки. Установка и удерживание интенсивности света равной 60 люкс. Особенно в случаях, когда цвет ткани и шва совпадает.

Требования к конструкции функционального блока системы направлены на уменьшение его габаритных размеров с целью стационарной установки его на швейной машине. Целесообразно выбрать размер фотоматрицы так, чтобы преобразующее устройство могло устанавливаться рядом с ней с целью их объединения в функциональный блок. Рекомендуемые размеры фотоматрицы следующие: 22,2x14,8x12 мм.

На рисунках 3 и 4 и в таблице 2 представлены результаты эксперимента выполненного для белой хлопчатобумажной ткани в двух режимах: с использованием системы управления блоком подсветки и без него.

На рис.3 изображен результат анализа качества швейного шва «прямой стежок».

На левом верхнем участке рисунка изображен эталонный шов 1, на правом - экспериментальный 4, имеющий порок - деформация стежка 3.

В средней части рисунка представлено графическое изображение результата критериальной обработки контролируемого экспериментального шва На рисунке участок с деформацией стежка соответствует утолщенной части линии Высота линии соответствует количеству критериев, выявивших брак. В данном случае таких критериев три. На других дискретных участках линии также имеются утолщения, но они соответствуют срабатыванию меньшего количества критериев и свидетельствуют об отсутствии дефектов в остальной части контролируемого шва.

В нижней части рисунка представлена графическая интерпретация результата анализа качества шва. Светлой полосой 2 помечен участок шва, соот-

ветствующий дефекту. Другие участки, соответствующие срабатыванию двух и менее критериев, не показаны.

Таблица 2 - Таблица настроек для белой ткани и белого шва

Настройки Тип шва

Зигзаг Прямой

Применяется ли микропроцессорная система автоматизированного управления блоком подсветки швейног о шва да нет

Параметр , определяющий ширину матрицы 280 500

Параметр />„. определяющий высоту матрицы 30 18

Максимально допустимая разность яркостей 500 180

.. А тш Минимально допустимая разность яркостей &-ср)Ад 355 88

Допустимая средняя разность яркостей Лф3<д 400 130

Ближайшее пороговое значение яркости 180 280

Пороговое значение яркости для алгоритма вертикального сканирования 280 80

Ближайшее пороговое значение яркости для алгоритма вертикального сканирования 80 50

Число точек сканирования по горизонтали 3 3

2 3 4

Рисунок 3 - Изображение белой ткани и белого шва после обработки в программе с подсветкой

На рис. 4 представлен аналогичный анализ контроля качества швейного шва стежка типа «зигзаг».

Представленные результаты эксперимента могут быть распространены на различные тканые материалы. Эксперимент проводился на хлопчатобумажных

тканях полотняного переплетения (типов бязь и казинет) белой и черной расцветок. Установлено, что тип исследуемой ткани и ее окрас не влияют на скорость обработки изображений.

Рисунок 4

- Изображение белой ткани и черного шва после обработки в грамме без подсветки

Исследовались два типа стежков: «прямой» и «зигзаг » для различных материалов. Тип стежка также не оказывает влияния на точность и скорость обработки изображения.

В процессе исследований определен ряд требований к процессу освещения ткани для повышения эффективности работы системы контроля:

• выявлено, что для контроля предпочтителен красный цвет свечения излучателя;

• для настройки и регулирования интенсивности светового потока излучателя, оказывающего решающую роль в процессе контроля, необходимо применение системы управления блоком подсветки;

• выявлено, что для контроля качества швейного шва (различные ткани) освещенность в области контроля должна быть в диапазоне 50-70 лм.

Проведенный эксперимент показал необходимость проведения дальнейшей апробации предложенного метода, алгоритмического и программного обеспечения для других типов швейных материалов и швейных швов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

На основании выполненных в диссертации теоретико-экспериментальных исследований созданы технические разработки, повышающие качество процесса нахождения дефекта швейных изделий и его эффективность.

По результатам работы сделаны следующие выводы:

• разработана методика проектирования цифровой системы автоматического контроля качества машинной строчки на основе теории распознавания образа и сравнения образца с эталоном в режиме реального времени;

15

• разработаны критерии оценки качества строчки и нахождения дефектов;

• разработаны алгоритмы и программа обработки изображений и критериальной оценки качества контролируемого швейного шва;

• разработан и изготовлен макет системы с настройкой параметров для различных эталонов швов, учитывающих особенности швейных производств;

• разработана и использована система управления блоком подсветки

шва;

• результаты эксперимента, выполненного с помощью макета системы, свидетельствуют о способности системы выполнять контроль качества шва в реальном времени с достоверностью порядка 75-95%;

• в результате эксперимента определены технические характеристики элементов системы (фотоматрицы, преобразующего устройства, блока подсветки и ПК);

• получены настроечные характеристики программы обработки изображения для хлопчатобумажной ткани двух расцветок и типов стежка.

Содержание диссертации изложено в следующих работах:

1. Логинов В.В. Разработка метода цифрового контроля качества шва / Логинов В.В., Иванов В.Ю., Маежов Е.Г. - СПб.: Известия ВУЗов Технология легкой промышленности. - 2010. - Т. 9. - №3. - С. 48-50.

2. Логинов В.В. Разработка системы цифрового контроля качества шва на основе метода сравнения изображений с эталонным / Логинов В.В., Энтин В Л., Иванов В.Ю. - СПб.: Дизайн. Материалы. Технология. - 2011. - № 5. - с. 75-76.

3. Логинов В.В. Разработка системы цифрового контроля технологических параметров в швейном производстве / Логинов В.В., Иванов В.Ю., Маежов Е.Г., Голубев М.И. - М.: В мире оборудования. - 2009. - №1. - С. 24-26.

4. Логинов В.В. Выбор цветовой модели для системы контроля толщины и ровноты шва в швейном производстве / Логинов В.В., Энтин В.Я., Иванов

B.Ю., Голубев М.И., Маежов Е.Г. - М.: В мире оборудования. - 2009. - №2. -

C. 28-30.

5. Логинов В.В. Разработка системы автоматического контроля толщины и ровноты шва в швейном производстве / Логинов В.В., Энтин В .-Я., Иванов

B.Ю., Голубев М.И., Маежов Е.Г. - М.: В мире оборудования. - 2009. - №3. -

C. 22-23.

6. Логинов В.В., Иванов В.Ю., Маежов Е.Г. // Сборник трудов II Международной научной конференции молодых ученых «Актуальные проблемы науки и техники». - Уфа, 9 декабря 2010. - Т. 2. - С. 182-183.

7. Логинов В .В., Иванов В.Ю. // сборник трудов Всероссийская научной конференции молодых ученых «Инновации молодежной науки 2011», - СПб, 25-28 апреля 2011. - С. 170.

Подписано в печать 28.09.2012. Формат 145x205. Бумага офсетная, плотность 80 г/м2. Обложка: бумага офсетная, плотность 160 г/мг. Тираж 100 экз. Заказ 497 Отпечатано в типографии МС-ПРИНТ 190068, Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 64