автореферат диссертации по технологии материалов и изделия текстильной и легкой промышленности, 05.19.02, диссертация на тему:Разработка метода автоматизированного анализа пороков пряжи и их влияние на внешний вид ткани

На правах рукописи УДК 677.487.5

КРАСНОВ АЛЕКСАНДР СЕРГЕЕВИЧ

РАЗРАБОТКА МЕТОДА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА ПОРОКОВ ПРЯЖИ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ВНЕШНИЙ ВИД ТКАНИ

Специальности:

05.19.02 - «Технология и первичная обработка

текстильных материалов и сырья» 05.19.01 - «Материаловедение производств

текстильной и легкой промышленности»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Кострома 2005

Работа выполнена в Костромском государственном технологическом университете.

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Рудовский Павел Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Гусев Борис Николаевич

кандидат технических наук, доцент Сокова Галина Георгиевна

Ведущая организация: ОАО «Костромской НИИ

льняной промышленности» (КНИИЛП)

Защита состоится « 15 » декабря 2005 г. в /4 часов на заседании диссертационного совета Д.212.093.01 в Костромском государственном технологическом университете по адресу: 156005, г. Кострома, ул. ^Дзержинского, 17, ауд. 214.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Костромского государственного технологического университета. Автореферат разослан «/^ » ноября 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

доктор технических наук, профессор П.Н. Рудовский

1Ъ5о%

Общая характеристика работы Актуальность

Повышение качества и конкурентоспособности" готовой продукции текстильных предприятий напрямую зависит от систематического и эффективного контроля за качеством полуфабрикатов и сырья на всех этапах текстильного производства. В прядильном производстве при определении качества получаемого продукта оценивается внешний вид пряжи, от которого во многом зависят внешние потребительские свойства готового изделия. По наличию и количественному составу пороков внешнего вида пряжи определяют класс чистоты пряжи. Существующие методы, применяемые для определения класса чистоты пряжи, основанные на органолептическом и механическом методах, малоэффективны; основанные на косвенной зависимости электроемкостных или электромагнитных свойствах пряжи определяют лишь некоторые пороки; оптический метод дорог.

Оценка внешних свойств текстильных материалов, наиболее распространенная на сегодня, производится экспертами. Такой подход не универсален, т.к. основан на уникальных визуальных, физических, либо химических свойствах каждого текстильного материала в отдельности; сопровождается большими затратами времени, материалов, ручного труда; требует организации соответствующих условий для проведения экспертизы. Но главный недостаток - субъективность получаемых результатов, зависящих от человеческого фактора, квалификации сотрудников, участвующих в экспертизе, со всеми вытекающими из этого негативными последствиями.

Применение приборов для оценки технологических свойств текстильных материалов позволяет автоматизировать процесс, сделать его объективным, универсальным и менее трудоемким. Но существующие приборы автоматизированного определения пороков пряжи для достоверности получаемых результатов требуют периодической подстройки, наладки и квалифицированного обслуживания, что делает их применение технологически и экономически невыгодным.

Возникает необходимость исключить влияние человеческого

фактора на оценку технологических свойств текста ль ш>№—материалов и

РОС НАЦИОНАЛЬНАЯ

БИБЛИОТЕКА СП« •9

разработать методы автоматизированной оценки, для решения этой задачи предлагается использовать компьютерные методы информационной технологии распознавания образов.

Применение современных информационных технологий позволяет создать более эффективный и недорогой метод определения класса чистоты пряжи, основанный на ГОСТ 15818-70, и по его результатам строить модели ткани, позволяющие оценить влияние вида пряжи на внешний вид ткани. Работа, направленная на разработку и реализацию этого метода, представляется актуальной.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы является повышение качества ткани за счет прогнозирования ее внешнего вида, основанного на анализе пороков внешнего вида пряжи.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

• провести сравнительный анализ современных методов и средств оценки внешнего вида пряжи;

• разработать метод и алгоритмы для определения пороков внешнего вида на пряже;

• разработать программное обеспечение для распознавания и подсчета пороков внешнего вида на пряже и анализа ее принадлежности к определенному классу чистоты по ГОСТ 15818-70;

• установить распределение пороков по длине анализируемой пряжи и на его основе разработать генератор пряжи с соответствующим распределением пороков;

• разработать метод моделирования внешнего вида ткани на основе данных о пороках внешнего вида пряжи, используемой для ее изготовления.

Методы исследования

В работе использовали теоретические и экспериментальные методы. Применяли положения теории вероятности и математической статистики, методы информационных технологий обработки и анализа изображений.

Исследования проводились как стандартными, так и оригинальными методами и средствами. Обработка экспериментальных данных проводилась средствами Mathcad 2001 Pro, Adobe Photoshop CS, XnView vi.61, MS Exel 2003, а автоматизированная экспертиза пряжи с помощью оригинального программного комплекса разработанного в среде Borland Delphi 7 Studio.

Научная новизна

В диссертационной работе впервые:

• разработан метод автоматизированного распознавания пороков пряжи и определения класса чистоты, соответствующий требованиям ГОСТ 15818-70;

• сформулированы решающие правила для распознавания пороков внешнего вида пряжи на оцифрованном изображении;

• разработан метод подготовки изображения пряжи к автоматизированной экспертизе, основанный на заполнении контура по критерию связности;

• установлено распределение пороков по длине пряжи и разработана математическая модель, позволяющая имитировать пряжу с заданным уровнем пороков;

• разработан метод визуального моделирования внешнего вида ткани с учетом распределения пороков внешнего вида на пряже.

Практическая значимость

• Разработано алгоритмическое и программное обеспечение, реализующее автоматизированное определение класса чистоты, соответствующее требованиям ГОСТ 15818-70;

• разработано алгоритмическое и программное обеспечение, моделирующее внешний вид ткани с учетом распределения пороков внешнего вида на пряже;

• разработанный программный комплекс принят к использованию на ОАО «Костромской НИИ льняной промышленности».

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 53-ей межвузовской научно-технической конференции молодых ученых и студентов, г. Кострома, 2001; на Всероссийской научно-технической конференции «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности» («Текстиль - 2003», «Текстиль - 2004»), г. Москва; на международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях» («Лен - 2004»), г. Кострома; на межвузовской научно-технической конференции аспирантов и студентов «Молодые ученые -развитию текстильной и легкой промышленности» («Поиск - 2004»), г. Иваново; на семинаре по технологии текстильных материалов АИН имени Прохорова A.M., г. Кострома, 2005; на расширенном заседании кафедры механической технологии текстильных материалов КГТУ, 2005.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и общих выводов. Работа содержит 127 страниц, из них 32 таблицы, 19 рисунков, список литературы, включающий 46 наименований, 4 приложения.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, определены цель и задачи исследований, указана научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе проведена классификация пороков внешнего вида пряжи, определяющих класс чистоты. Проведен обзор существующих методов оценки пороков внешнего вида пряжи, выявлены их достоинства и недостатки. Рассмотрены приборы и оборудование, реализующие приведенные методы.

Изучением данного вопроса занимались ведущие ученые: Соловьев А.Н., Севостьянов А.Г., Кукин Г.Н., Иванов С.С., Филатова O.A., Гусев Б.Н., Федоров Ю.Б. и другие.

Установлено, что развитие методов анализа внешнего вида пряжи шло от ручных и органолептических, которые основывались на экспертной оценке. Но ввиду таких негативных факторов, как субъективность, низкая производительность, возникла необходимость в инструментальных методах оценки. Были предложены механические методы оценки, такие как перемотка нитей, через калиброванные отверстия, позволяющие определить только утолщения, превосходящие диаметр отверстий.

Впоследствии разработан ряд приборов, основанных на измерении косвенной зависимости электроемкостных, электромагнитных или фотоэлектронных сигналов, изменяющихся при прохождении пряжи через измерительную головку. Принцип, положенный в их основу, показал недостаточную точность и невозможность определения некоторых видов дефектов. Это касается рыхлых и уплотненных участков пряжи, а также дефектов, не превышающих базовую длину датчика. Приборы этого типа имеют ограничения, связанные с влажностью пряжи, наличием на ней антистатических препаратов, а также металлических волокон и электропроводных красителей.

Появление электронных элементов, позволяющих получать оцифрованное изображение пряжи, привело к созданию оптического метода. Применение оптоэлектронных измерительных головок в рамках оптического метода позволило вплотную приблизить инструментальную оценку внешнего вида пряжи к визуальному восприятию человека и избежать недостатков предшествующих методов.

В результате проведенного анализа существующих методов оценки внешнего вида пряжи наиболее перспективным для экспертизы и контроля пороков внешнего вида пряжи является оптический метод.

Таким образом, актуальной является разработка метода автоматизированного распознавания пороков внешнего вида пряжи, основанного на анализе оцифрованного изображения пряжи, соответствующего ГОСТ 15818-70, и по его результатам построение визуальной модели ткани, позволяющей оценить влияние вида пряжи на

внешний вид ткани. По результатам проведенного анализа сформулированы цель и задачи исследования.

Во второй главе разрабатывается структура системы автоматизированного распознавания пороков внешнего вида пряжи, предназначенной для определения класса чистоты пряжи.

Произведен подбор и обоснование параметров изображения.

Установлено, что применение известных методов фильтрации изображения неудовлетворительно влияет на результат распознавания пороков внешнего вида пряжи.

Разработан метод рекурсивного поиска и заполнения найденного контура помех, дополненный определением площади найденного контура, позволяющий эффективно подготавливать изображение к распознаванию пороков внешнего вида пряжи.

Разработано полное описание области распознавания, выделен набор распознаваемых образов, выделено признаковое пространство, и сформулированы решающие правила.

Разработаны алгоритмы для программной реализации распознавания пороков внешнего вида пряжи.

Структура разработанной системы обеспечивает её функционирование при минимальном вмешательстве пользователя, способствует достижению поставленной задачи. На первоначальном этапе происходит загрузка изображения пряжи, затем оно приводится к нужной палитре, формату и проходит фильтрацию. Далее производится процесс распознавания пороков каждого вида и подсчет, на основе анализа собранных данных определяется класс чистоты исследуемого образца пряжи, и выводятся результаты.

В рассматриваемой задаче при выборе типа изображения исходили из цветового наполнения анализируемой сцены. На изображении присутствует цвет нити и фона, следовательно, можно ограничиться бинарным изображением, что позволяет упростить алгоритмы обработки и анализа изображения, сократить время, затрачиваемое на экспертизу.

Были проведены эксперименты по применению разных методов фильтрации к бинарному изображению пряжи. Ввиду неудовлетворительного результата их работы, был предложен и

реализован оригинальный алгоритм, в основе которого положен алгоритм нахождения замкнутого контура по критерию связности, дополненный возможностью определять площадь контура. Это позволило очистить от помех анализируемое изображение нити без изменения ее контура. Результаты представлены на рисунках 1 и 2.

Рисунок 1 - Фрагмент исходного Рисунок 2 - Фрагмент изображения, изображения прошедшего фильтрацию

Для проведения автоматизированного анализа пороков пряжи выделили набор распознаваемых образов:

• узлы;

• утонения;

• утолщения.

Здесь из всех пороков внешнего вида взяты те, наличие и количество которых позволяет определять класс чистоты пряжи.

Для выбранных объектов сформировали набор признаков, измерение которых позволит отличить распознаваемый объект от других:

• распределенность по длине нити;

• изменение размера относительно поперечного сечения нити;

• цвет.

Отнесение того или иного исследуемого образа к конкретному классу объектов в соответствии с найденными значениями признаков производится по решающим правилам.

Сформировали следующие решающие правила по выделенным признакам:

• утолщение - имеет цвет нити, длиннее сантиметра, толще более нем в 2 раза нити;

• утонение - имеет цвет нити, длиннее сантиметра, тоньше нити более чем в 0,8 раза;

• узел - имеет цвет нити, длина короче сантиметра, превосходит поперечное сечение нити более чем в 2 раза.

Применение перечисленных решающих правил к измеренным признакам найденного объекта на изображении позволило распознать, к какому типу он относится. При проведении анализа всего изображения производился подсчет количества пороков каждого вида на образце пряжи.

В методике ГОСТ 15818-70 класс пряжи определяется на основе сходства испытуемого образца с фотографией эталона пряжи аналогичной линейной плотности и известного класса. Если принять это за основу в разрабатываемом методе, то необходимо хранить файлы с изображением эталонов разной линейной плотности либо провести заранее их обработку и хранить полученные результаты. Поэтому были проведены экспертизы изображений пряжи с заранее известным классом и линейной плотностью с помощью системы автоматизированного распознавания пороков пряжи, реализующей предлагаемый метод. В результате были получены данные о найденном количестве пороков для каждого образца пряжи. На их основе для трех классов чистоты пряжи сформировали диапазон содержащихся в ней пороков на единицу длины.

Количество пороков на один метр находится по формуле:

где Р - общее количество найденных пороков пряжи на изображении;

N - количество отрезков нити на изображении;

Ь - длина отрезка нити, в м. После проведения анализа эталонов для каждого класса пряжи разной линейной плотности было установлено, что количество пороков каждого вида практически не изменяется в пряже разной линейной плотности одного класса. Следовательно, можно рассчитать показатель р

для каждого вида пороков отдельно и применять для определения класса пряжи.

На основании полученного показателя р для • образа узел можно сделать вывод, что исследуемая пряжа относится к классу В либо выше. Найдя р для утонений и утолщений, можно определить класс пряжи достоверно.

Для программной реализации метода автоматизированного анализа пороков пряжи было разработано алгоритмическое обеспечение, состоящее из

• алгоритма загрузки изображения;

• алгоритма фильтрации изображения;

• алгоритма распознавания нити, реализующего:

- подсчет количества отрезков нити на изображении;

- определение средней толщины нити;

- определение верхней и нижней ординаты концов отрезков нити на изображении;

• алгоритма распознавания и подсчета пороков, реализующего:

- измерение признаков объектов;

- классификацию найденного объекта;

- подсчет распознанных пороков каждого вида;

• алгоритма определения класса пряжи.

В третьей главе проводилась оценка воспроизводимости и адекватности результатов определения класса чистоты пряжи, получаемых предложенным методом автоматизированного анализа.

Для проверки воспроизводимости результатов оценки пороков внешнего вида, полученных с помощью предлагаемого метода, и адекватности его по отношению к стандартному был проведен ряд экспериментов, в процессе которых анализировался уровень пороков хлопчатобумажной пряжи следующих видов: кручёной 36x2 текс, пневмомеханической линейной плотности 44 текс, льняной линейной плотности 56 и 86 текс.

Для оценки воспроизводимости результатов, получаемых программным комплексом для каждого из распознаваемых пороков внешнего вида пряжи: узлов, утонений, утолщений, сравнивали дисперсии

числа пороков и средние соответственно. Вследствие неизвестного закона распределения числа пороков пряжи, для сравнения дисперсий числа пороков каждого вида, применялся непараметрический критерий Сиджели-Тьюки. В результате установлено, что процесс автоматизированного определения пороков внешнего вида пряжи предлагаемым методом воспроизводим.

Проверка адекватности результатов определения класса чистоты пряжи, получаемых автоматизированной системой, была произведена сравнением с результатами независимых экспертных оценок. Программным комплексом и экспертом были проведены независимые друг от друга экспертизы одинаковых образцов пряжи 4 видов: хлопчатобумажной кручёной 36x2 текс, пневмомеханической 44 текс, льняной 56 и 86 текс.

В ходе эксперимента пряжа оценивалась экспертом по ГОСТ 15818— 70 путем непосредственного подсчета пороков, затем делался вывод о классе чистоты анализируемой пряжи. Та же самая пряжа анализировалась программным комплексом, полученные им данные о классе чистоты сравнивались с экспертными. В 99% случаев оценки совпали, следовательно, можно утверждать что адекватность результатов, получаемых методом автоматизированного анализа пороков пряжи и экспертным. Таким образом, установлено, что процесс воспроизводим и адекватен стандартной методике.

На следующем этапе в состав автоматизированной системы было включено программное обеспечение, позволяющее определять расстояния между пороками каждого вида. На основании данных, полученных с помощью него, для исследуемых образцов пряжи было определено экспериментальное распределение соответствующих пороков по длине пряжи.

В четвертой главе осуществлялось прогнозирование влияния пороков пряжи на внешний вид ткани. Проведен анализ вида распределения пороков на пряже. Составлен алгоритм моделирования распределения пороков на ткани, для этого проведен расчет длины уточной и основной нити, зависимости количества нитей от размера ткани. Сделана количественная оценка пороков ткани из анализируемой пряжи.

Предложен и реализован оригинальный принцип построения визуальной модели ткани.

Разработанная автоматизированная система распознавания пороков внешнего вида пряжи позволила получить сведения о распределении пороков пряжи по ее длине. На основе собранных данных был установлен экспериментальный закон распределения отдельных пороков по длине пряжи.

На рисунке 3 приведены экспериментальные гистограммы распределения расстояний между однородными пороками и результаты аппроксимации их по методу наименьших квадратов функциями вида:

F(x) = а0 + а,е"°х, (2)

где F(x) - вероятность появления определенного расстояния между пороками одного вида; а0, аь bo - эмпирические коэффициенты; х - расстояние между пороками одного вида в интервале

(0; 1000), мм.

а) б)

Рисунок 3 - Гистограмма распределения расстояний между пороками по длине пряжи а) - для узлов; б) - для утонений На основе полученных функций создана модель пряжи, позволяющая получать ее графическое изображение с учетом распределения пороков по длине.

Конечной целью работы программного комплекса является оценка влияния пороков пряжи на внешний вид ткани. Для этого в состав программного комплекса входят два модуля. Один позволяет на основании

результатов анализа пряжи при заданных параметрах ткани рассчитать число пороков на 1м2. Второй по этим же данным создает визуальную модель ткани. При создании визуальной модели ткани использован оригинальный принцип формирования изображения ткани, которое строится из элементов массива перекрытий с учетом расположения пороков на нитях утка и основы. Такой способ формирования изображения ткани позволяет учесть не только реальное распределение пороков на ткани, но и вид переплетения. Массив представляет собой набор спрайтов с изображением всех возможных комбинаций пороков на перекрытии утка и основы. Это решение позволило получить более реалистичную визуальную модель, максимально соответствующую действительной ткани.

В качестве примера провели моделирование ткани из нитей, взятых с действительной ткани: уток - льняная беленая пряжа 46 текс, основа -хлопчатобумажная пряжа 29 текс. Фрагмент полученной визуальной модели представлен на рисунке 4.

(■ * ааааа а ■ «.а а-а

1вам»1«а«аи1 га аа жа жа тяш,я жя г-йжяжяЬж.жяжтшлм ^т-я/Щ-^яжжтЖТ*ЖТ*Ш гШт-шяШя.'шШ-ЛттЛя-ш

ишяжжшяш-яшя-*яя

лжжж-шШяьтж мшлшл 1я&жяжля.яя!м-я!жя

а) б) в)

Рисунок 4 - а) визуальная модель ткани без пороков;

б) визуальная модель ткани с пороками пряжи;

в) действительное изображение пряжи

Полученное изображение достаточно наглядно позволяет оценить внешний вид ткани и, наряду с данными о количестве пороков на 1 м2, сделать заключение о целесообразности ее выработки. Разработанный программный комплекс принят для проверки и последующего использования в лаборатории испытания текстильных материалов ОАО «Костромской НИИ льняной промышленности».

Основные результаты и выводы

1. На основании анализа способов определения пороков внешнего вида пряжи установлено, что наиболее перспективным, позволяющим получить сведения, близкие к визуальному представлению о пороках пряжи, является оптический метод с использованием средств распознавания образов.

2. Разработанный метод автоматизированного анализа пороков внешнего вида пряжи позволяет получать оценки, адекватные экспертным оценкам по ГОСТ 15818-70.

3. Для реализации разработанного метода анализа пороков внешнего вида пряжи разработан оригинальный метод фильтрации изображения пряжи, основанный на рекурсивном поиске и заполнении найденного контура по критерию связности.

4. Показано, что разработанный набор решающих правил позволяет определять на оцифрованном изображении основные виды пороков внешнего вида.

5. Установлено, что распределение пороков внешнего вида по длине пряжи с достаточной степенью точности описывается экспоненциальной функцией.

6. На основании установленного распределения пороков внешнего вида пряжи по длине разработан алгоритм для моделирования пряжи с заданным уровнем пороков.

7. Разработан алгоритм и его программная реализация, позволяющие моделировать распределение пороков внешнего вида пряжи на ткани.

8. На основании предложенных алгоритмов разработан программный комплекс, позволяющий получить визуальную модель ткани из пряжи с заданным уровнем пороков внешнего вида.

9. Предложенный программный комплекс принят для опытной проверки и последующего использования в лаборатории испытания текстильных материалов КНИИЛП.

23278

Публикации, отражающие основное содержание работы

1. Краснов A.C., Горская H.H., Федоров Ю.Б. Автоматизированная система для определения класса чистоты нитей. // Матер"0™-1 " . Межвузовской научно-технической конференции молодых учен ■ZUUO"^' дентов. - Кострома: КГТУ, 2001. - С. 133. 23508

2. Краснов A.C. Автоматизированная оценка класса чистоты Всероссийская научно-техническая конференция «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности»: Тез. докл. -Москва: МГТУ им. А.Н. Косыгина, 2003. - С. 246...247.

3. Краснов A.C. Разработка метода фильтрации изображения при анализе пороков внешнего вида пряжи. // Вестник КГТУ, 2003. - №7. -С. 108...111.

4. Землякова И.В., Краснов A.C. Моделирование распределения пороков внешнего вида на нити. // Вестник КГТУ, 2004. - №9. -С. 19...20.

5. Землякова И.В., Краснов A.C. Определение параметров распределения пороков внешнего вида на нити. // Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях»: Тез. докл. - Кострома: КГТУ, 2004. - С. 40...41.

6. Краснов A.C., Рудовский П.Н. Оценка воспроизводимости автоматизированного распознавания пороков внешнего вида пряжи. // Межвузовская научно-техническая конференция аспирантов и студентов «Молодые ученые - развитию текстильной и легкой промышленности»: Тез. докл. - Иваново: ИГТА, 2004. - С. 161 ...162.

7. Краснов A.C., Рудовский П.Н. Анализ распределения дефектов по длине пряжи. // Всероссийская научно-техническая конференция «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности»: Тез. докл. - Москва: МГТУ им. А.Н. Косыгина, 2004. -С. 220.

Подписано в печать 14.11.05. Формат бумаги 60x84 1/16. Печать трафаретная. Печ. л. 1,0. Заказ 704. Тираж 100 экз.

Костромской государственный технологический университет. Редакционно-издательский отдел.

ВВЕДЕНИЕ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ПОРОКОВ ВНЕШНЕГО ВИДА ПРЯЖИ

1.1 Основные виды пороков внешнего вида

1.2 Визуальные методы определения пороков внешнего вида и класса чистоты пряжи

1.3 Механический метод определения пороков внешнего вида и класса чистоты пряжи

1.4 Емкостный метод определения пороков пряжи

1.5 Оптический метод определения пороков внешнего вида пряжи

1.6 Моделирование влияния пороков пряжи на внешний вид ткани

1.7 Цель и постановка задач исследований

1.8 Выводы по главе

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОРОКОВ ВНЕШНЕГО ВИДА ПРЯЖИ С 37 ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ «МАШИННОГО ЗРЕНИЯ»

2.1 Структура автоматизированной системы распознавания пороков и определения класса пряжи 2.2 Разработка метода автоматизированного распознавания пороков внешнего вида и определения класса пряжи

2.2.1 Выбор и обоснование параметров изображения

2.2.2 Фильтрация изображения 42 ® 2.2.3 Распознавание образов с : ч

2.2.4 Определение класса пряжи

2.3 Алгоритмическое обеспечение автоматизированной системы распознавания внешних пороков и определения класса пряжи

2.3.1 Алгоритм загрузки изображения

2.3.2 Алгоритм фильтрации

2.3.3 Алгоритм распознавания нити

2.3.4 Алгоритм распознавания пороков

2.4 Программная реализация метода определения пороков внешнего вида пряжи

2.5 Выводы по главе

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА МЕТОДА КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОРОКОВ

ВНЕШНЕГО ВИДА ПРЯЖИ

3.1 Оценка воспроизводимости и адекватности автоматизированного распознавания пороков внешнего 75 вида пряжи

3.2 Определение расстояния между пороками 100 3.2.1 Алгоритм реализации определения расстояния между пороками

3.3 Анализ вида распределения пороков на пряже

3.4 Выводы по главе

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ПОРОКОВ ПРЯЖИ НА

ВНЕШНИИ ВИД ТКАНИ

4.1 Моделирование распределения пороков на пряже

4.1.1 Аппроксимация корреляционных моментов экспериментального распределения

4.1.2 Имитационное моделирование распределения пороков на пряже

4.2 Количественная оценка пороков на ткани из анализируемой пряжи

4.3 Моделирование распределения пороков на ткани. Разработка графической модели ткани

4.4 Выводы по главе

Вступление Российской Федерации во всемирную торговую организацию, намеченное на следующий год, неизбежно ужесточит конкурентную борьбу между отечественными и зарубежными товарами и услугами во всех отраслях экономики. В этой ситуации особенно актуальной становится проблема повышения у выпускаемой продукции потребительских свойств, неизменными составляющими которых являются её качество и стоимость. Для текстильной промышленности это усугубляется необходимостью повышения качества большого ассортимента текстильных изделий, материалов и полуфабрикатов.

Специфичной для текстильной промышленности в условиях динамично меняющегося спроса ситуации представляется необходимость в частой смене ассортимента и выработке ткани малыми партиями на заказ по образцам. При этом выработка пробной партии для каждого заказа является экономически не оправданной, а требования к внешнему виду ткани могут расходиться с требованиями сортности, устанавливаемой по действующим стандартам. Успешным выходом из положения может быть применение информационных технологий и компьютерных средств для автоматизированного анализа полуфабрикатов и использование полученных результатов для оценки свойств готовых изделий. Поэтому необходимым является проведение научных исследований направленных на разработку методов и средств компьютерного измерения качества внешнего вида пряжи и моделирования его влияния на внешний вид ткани. Целью данной диссертационной работы является повышение качества ткани за счет научно-обоснованного подхода к прогнозированию ее внешнего вида, основанного на анализе пороков внешнего вида пряжи. Научно-исследовательская работа выполнялась в Костромском государственном технологическом университете (КГТУ).

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Повышение качества и конкурентоспособности готовой продукции текстильных предприятий напрямую зависит от систематического и эффективного контроля за качеством полуфабрикатов и сырья на всех этапах текстильного производства. В прядильном производстве при определении качества получаемого продукта оценивается внешний вид пряжи, от которого во многом зависят внешние потребительские свойства готового изделия. По наличию и количественному составу пороков внешнего вида пряжи определяют класс чистоты пряжи. Существующие методы, применяемые для определения класса чистоты пряжи, основанные на органолептическом и механическом методах, малоэффективны; основанные на косвенной зависимости электроемкостных или электромагнитных свойств пряжи определяют лишь некоторые пороки; оптический метод дорог.

Оценка внешних свойств текстильных материалов, наиболее распространенная на сегодня, производится экспертами. Такой подход не универсален, т.к. основан на уникальных визуальных, физических либо химических свойствах каждого текстильного материала в отдельности; сопровождается большими затратами времени, материалов, ручного труда; требует организации соответствующих условий для проведения экспертизы. Но главный недостаток - субъективность получаемых результатов, зависящих от человеческого фактора, квалификации сотрудников, участвующих в экспертизе, со всеми вытекающими из этого негативными последствиями.

Применение приборов для оценки технологических свойств текстильных материалов позволяет автоматизировать процесс, сделать его объективным, универсальным и менее трудоемким. Но существующие приборы автоматизированного определения пороков пряжи для достоверности получаемых результатов требуют периодической подстройки, наладки и квалифицированного обслуживания, что делает их применение технологически и экономически невыгодным.

Возникает необходимость исключить влияние человеческого фактора на оценку технологических свойств текстильных материалов и разработать методы автоматизированной оценки, для решения этой задачи предлагается использовать компьютерные методы информационной технологии распознавания образов.

Применение современных информационных технологий позволяет создать более эффективный и недорогой метод определения класса чистоты пряжи, основанный на ГОСТ 15818-70, и по его результатам строить модели ткани, позволяющие оценить влияние вида пряжи на внешний вид ткани. Работа, направленная на разработку и реализацию этого метода, представляется актуальной.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение качества ткани за счет прогнозирования ее внешнего вида, основанного на анализе пороков внешнего вида пряжи.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

• провести сравнительный анализ современных методов и средств оценки внешнего вида пряжи;

• разработать метод и алгоритмы для определения пороков внешнего вида на пряже;

• разработать программное обеспечение для распознавания и подсчета пороков внешнего вида на пряже и анализа ее принадлежности к определенному классу чистоты по ГОСТ 15818-70;

• установить распределение пороков по длине анализируемой пряжи и на его основе разработать генератор пряжи с соответствующим распределением пороков;

• разработать метод моделирования внешнего вида ткани на основе данных о пороках внешнего вида пряжи, используемой для ее изготовления.

Методы исследования. В работе использовали теоретические и экспериментальные методы. Применяли положения теории вероятности и математической статистики, методы информационных технологий обработки и анализа изображений. Исследования проводились как стандартными, так и оригинальными методами и средствами. Обработка экспериментальных данных проводилась средствами Mathcad 2001 Pro, Adobe Photoshop CS, XnView vl.61, MS Exel 2003, а автоматизированная экспертиза пряжи - с помощью оригинального программного комплекса, разработанного в среде Borland Delphi 7 Studio.

Научная новизна. В диссертационной работе впервые

• разработан метод автоматизированного распознавания пороков пряжи и определения класса чистоты, соответствующий требованиям ГОСТ 15818-70;

• сформулированы решающие правила для распознавания пороков внешнего вида пряжи на оцифрованном изображении;

• разработан метод подготовки изображения пряжи к автоматизированной экспертизе, основанный на заполнении контура по критерию связности;

• установлено распределение пороков по длине пряжи и разработана математическая модель, позволяющая имитировать пряжу с заданным уровнем пороков;

• разработан метод визуального моделирования внешнего вида ткани с учетом распределения пороков внешнего вида на пряже.

Практическая значимость

• Разработано алгоритмическое и программное обеспечение, реализующее автоматизированное определение класса чистоты, соответствующее требованиям ГОСТ 15818-70;

• разработано алгоритмическое и программное обеспечение, моделирующее внешний вид ткани с учетом распределения пороков внешнего вида на пряже;

• разработанный программный комплекс принят к использованию на ОАО «Костромской НИИ льняной промышленности».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 53-ей межвузовской научно-технической конференции молодых ученых и студентов, г. Кострома, 2001; на Всероссийской научно-технической конференции «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности» («Текстиль -2003», «Текстиль - 2004»), г. Москва; на международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях» («Лен - 2004»), г. Кострома; на межвузовской научно-технической конференции аспирантов и студентов «Молодые ученые - развитию текстильной и легкой промышленности» («Поиск -2004»), г. Иваново; на семинаре по технологии текстильных материалов АИН имени Прохорова A.M., г. Кострома, 2005; на расширенном заседании кафедры механическая технология волокнистых материалов КГТУ, 2005.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 8 печатных работ. Из них: - две статьи в журнале«Вестник КГТУ»; одна статья - в четвертом выпуске ,«Сборник научных трудов молодых ученых КГТУ»; остальные - тезисы докладов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и общих выводов. Работа содержит 149 страниц, из них 36 таблиц, 25 рисунков, список литературы, включающий 63 наименования, 4 приложения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. На основании анализа способов определения пороков внешнего вида пряжи установлено, что наиболее перспективным, позволяющим получить сведения, близкие к визуальному представлению о пороках пряжи, является оптический метод с использованием средств распознавания образов.

2. Разработанный метод автоматизированного анализа пороков внешнего вида пряжи позволяет получать оценки, адекватные экспертным оценкам по ГОСТ 15818-70.

3. Для реализации разработанного метода анализа пороков внешнего вида пряжи разработан оригинальный метод фильтрации изображения пряжи, основанный на рекурсивном поиске и заполнении найденного контура по критерию связности.

4. Показано, что разработанный набор решающих правил позволяет определять на оцифрованном изображении основные виды пороков внешнего вида.

5. Установлено, что распределение пороков внешнего вида по длине пряжи с достаточной степенью точности описывается экспоненциальной функцией.

6. На основании установленного распределения пороков внешнего вида пряжи по длине разработан алгоритм для моделирования пряжи с заданным уровнем пороков.

7. Разработан алгоритм и его программная реализация, позволяющие моделировать распределение пороков внешнего вида пряжи на ткани.

8. На основании предложенных алгоритмов разработан программный комплекс, позволяющий получить визуальную модель ткани из пряжи с заданным уровнем пороков внешнего вида.

9. Предложенный программный комплекс принят для опытной проверки и последующего использования в лаборатории испытания текстильных материалов ОАО «КНИИЛП».

1. Г.Н. Кукин, А.Н. Соловьев, А.И. Кобляков. Текстильное материаловедение (волокна и нити): Учебник для вузов.- М.: Легпромбытиздат, 1989.-С. 352, 101.

2. ГОСТ 1119-70. Пряжа. Методы оценки чистоты. М.: Изд-во стандартов, 1973.

3. ГОСТ 6611.0-73. Нити текстильные. Правила приемки. М.: Изд-во стандартов, 1973.

4. С.С. Иванов, О.А. Филатова. Технический контроль в хлопкопрядении. -М.: Легкая индустрия, 1978.

5. ГОСТ 15818-70. Пряжа хлопчатобумажная и смешанная. Метод определения класса по внешнему виду. М.: Изд-во стандартов, 1970.

6. Зяблов А.В., Евсеева Н.В., Бахмутова Е.Н. Количественная оценка класса чистоты пряжи. ИГТА. www.textileclub.ru/sciencettil13.htm

7. Зяблов А.В., Матрохин А.Ю. Разработка метода компьютерного измерения дефектных утолщений и утонений текстильных нитей. // Материалы II Международной научно-практической конференции «Материаловедение-2002». Черкизово. - С. 78.

8. Very infrequent thin spots // OE Rept and Fibre News. — 2000. — 24, № 139. — C. 9.—Англ.

9. Прибор для определения неровноты комплексных нитей. Evenness determination of filament yarns in the 21st century. Soil Wolfram (Zellweger Uster AG, Uster (CH)). Int. Text. Bull. 2000. № 5. - C. 38, 40, 42, 43, - Англ.

10. Система анализа неровноты пряжи. Analysis of yarn unevenness by using a digital-signal-processing technique / Rong G. H., Slater K. // J. Text. Inst. — 1995. — 86 , № 4. — C. 590.599. — Англ.

11. Приборы для контроля пряжи. Superba Laboratory Department // Text. Mon. — 1999. — July. — C. 43. — Англ.

12. Создание приборной базы для оценки качества текстильного сырья, полуфабрикатов и пряжи / Орлова Н. П., Радзивилов В. А. // Текстил. пром-сть. — 1998. — № 4. — С. 38.

13. Ма Цзюнь, Коробов H.A. // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 2003. - №1. - С. 134. 137.

14. Устройство для контроля засоренности пряжи. Veifahren und Vorrichtung zur Detektion von Fremdstoffen in einem textilen Prufgut : Пат. 686803 Швейцария , МКИ6 G 01 N 021/89 / Aeppli Kurt ; Zellweger Luwa AG .— № 02705/93 ; Заявл. 9.9.93 ; Опубл. 28.6.96

15. Прибор для контроля качества пряжи. Textilpriifung von СОМ4®-Garnen. Qaud Mono, Dieter Textile Systems. Wintertbur CH. Mittex: Schweizerische achschrift fur die Textilwirtschaft. 2001. - № 1. -C. 5, 6.-Нем.

16. Измерительные приборы. Superba (France) // Text. Mon. 1999. -may. - C. 75. - Англ.

17. Испытательный прибор для пряжи, Keisokki Kogyo // Text. Mon. -1999. July. - C. 40. - Англ.

18. Прибор для определения пороков пряжи. Yarn evenness // Text. Technol. Dig. 1995. - 52. - № 2. - С. 77. - Англ.

19. Система контроля качества текстильных материалов. Sen-i gakkaishi= Fiber. 2001. - 57. - № 4. - С. PI 17.Р124. - Ян.

20. Автоматизированные системы прогнозирования качества пряжи. Computer prediction of yarn quality by the wool sector // Text. Technol. Dig. 1996. - 53. - № 8. - Pt 2. - C. 86, 87. - Англ.

21. Прибор для определения ворсистости пряжи. Hairy // ОБ Kept and Fibre News. 1996. - 20. - № 118. - С. 3. - Англ.

22. Устройство для контроля пряжи. Zweigle lieferte etste Garn-Prufanlage G 580 Gyros // Melliand Textilber. 1996. - 77. - № 6. - C. 376.-Нем.

23. Прибор для оценки качества пневмотекстурированных нитей. Measuring air textured yarns for random defects // Text. Technol. Dig. -1995. 52. - № 4. - C. 94. - Англ.

24. Приборы для контроля пряжи и нитей. Optimum optics // Text. Mon. 1998. - aug. - С. 41. - Англ.

25. Прибор для сортировки пряжи. Graphic yarn grader // Text. Technol. Dig. 1996. - 53. - № 6, Pt 2. - C. 89. - Англ.

26. Прибор для контроля пряжи. Measuring spun yarus by appearance / Brakenwagen R. // Text. Technol. Dig. 1997. - 54. - № 1. -Pt 2. - C. 122.125. - Англ.

27. Прибор для контроля качества пряжи. Der neue Standard fur das 21. Jahrhundert USTER© TESTER 4 // Mittex Mitt. Textilind.. - 1997. - № 6. - С. 4, 5.-Нем.

28. Прибор для оценки структуры пряжи. Zweigle (Germany) // Text. Mon. 1999. - may. - С. 75. - Англ.

29. Прибор для контроля пряжи. Neue Möglichkeiten fur GarnKlassifizierung und Qualitatsmanagement // Melliand Textilber. 1996. -77, №7, 8.-C. 461.-Нем.

30. Метод оценки внешнего вида ткани. Ota Nao, Shibuya Atsuo (Japan Women's University, Tokyo). Sen'i seihin shohi kagalcu=J. Jap. Res. Assoc. Text. End-Uses. 2002. № 4. - С. 56.65. - Пер. с яп.

31. Сташева М.А. Оценивание структурных свойств тканых полотен с использованием автоматизированных методов измерения. // Дни науки-2004: Материалы Всероссийской научно-технической конференции аспирантов и студентов. СПб.: СПГУТД. - С. 82.84.

32. Гладков С.В., Коробов H.A., Сташева М.А., Гусев Б.Н. Компьютерное исследование ворсистости тканых полотен. // Известиявузов. Технология текстильной промышленности. 2004. - №1. -С.116.119.

33. Г.Я. Волошин, A.A. Ильин. Методы распознавания образов. http://abc.vvsu.ru/books/Metodyr/default.asp?p=l.

34. ГОСТ 10078-85. Качественные показатели чистольняной, льняной и льняной с химическими волокнами пряжи. М.: Изд-во стандартов, 1970.

35. Прядение льна и химических волокон: Справочник / Под ред. Л.Б. Карякина и JI.H. Гинзбурга. М.: Легпромбытиздат, 1991. -544 с. - С. 397.

36. Т. Дадашев. Поиск видеоданных в сети. // Компьютера. № 12. -1998. http://www.computerra.rU/offline/1998/240/l 194.html.

37. Жаров A.B. Железо IBM '98. М.: Микроарт, 1998.

38. Айриг С., Айриг Э. Сканирование: профессиональный подход; Пер. нем. -М.: Попурри, 1997.

39. Краснов A.C. Разработка метода фильтрации изображения при анализе пороков внешнего вида пряжи. // Вестник КГТУ, 2003. №7. -С. 108.111.

40. Т. Павлидис. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986.

41. A.JI. Горелик, В.А. Скрипкин. Методы распознавания: Учеб. пособие для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 1989.

42. К. Фу. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин: Пер. с англ. М.: Наука, 1971.

43. Краснов A.C., Горская H.H., Федоров Ю.Б. Автоматизированная система для определения класса чистоты нитей. // Материалы 53 Межвузовской научно-технической конференции молодых ученых и студентов. Кострома: КГТУ, 2001. - С. 133.

44. Краснов A.C. Автоматизированная оценка класса чистоты пряжи.// Всероссийская научно-техническая конференция «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности»: Тез. докл. Москва: МГТУ им. А.Н. Косыгина,2003.-С. 246.247.

45. Севостьянов А.Г. Методы и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности. М: Легкая индустрия, 1980. - С. 52.

46. Краснов A.C., Рудовский П.Н. Анализ распределения дефектов по длине пряжи. // Всероссийская научно-техническая конференция «Современные технологии и оборудование текстильной промышленности»: Тез. докл. Москва: МГТУ им. А.Н. Косыгина,2004. С. 220.

47. Землякова И.В. Распределение эффектов фасонной нити по ткани: Дис. канд. техн. наук. Иваново, 1990.

48. Моисеев Б.М. Комплекс технологических средств для разработки рисунков тканей с фасонным эффектом: Дис. канд. техн. наук. -Кострома, 1996.

49. Горская H.H. Метод проектирования фасонных нитей для регулярных трикотажных изделий с рисунком: Дис. канд. техн. наук. Кострома, 2000.

50. Сухова JI.B., Федоров Ю.Б., Ступников А.Н. Имитационное моделирование распределения фасонных эффектов на ткани.// Известиявузов. Технология текстильной промышленности, 2003. №5. -С. 39.42.

51. Комаров А.Б., Коробов H.A. Компьютерное распознавание пороков внешнего вида хлопчатобумажной ткани на основе графической модели. // Материалы II Международной научно-практической конференции «Материаловедение-2002». Черкизово. - С. 101.

52. Сокова Г.Г. Разработка метода автоматизированного анализа и проектирования групп полотен льняного ассортимента: Диссертация к.т.н. Кострома, 2000.

53. Е.С. Вентцель. Теория вероятностей. -М: Наука, 1964.

54. Землякова И.В., Краснов A.C. Моделирование распределения пороков внешнего вида на нити. // Вестник КГТУ, 2004. №9. -С. 19.20.

55. Землякова И.В., Краснов A.C. Определение параметров распределения пороков внешнего вида на нити. // Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы переработки льна в современных условиях»: Тез. докл. Кострома: КГТУ, 2004. -С. 40, 41.

56. Краснов A.C. Автоматизированный подход к определению пороков внешнего вида пряжи.// Сборник научных трудов молодых ученых КГТУ. Вып. 4. - Кострома: КГТУ, 2003. - С. 44.49.

57. ГОСТ 357-75. Ткани льняные и полульняные (смешанные). Определение сортности. -М.:Изд-во стандартов, 1975.