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用于織物接縫自動質量控制的人工神經網絡
來源:薄膜壓力傳感器壓力分布 | 發布時間:2020/2/21 12:43:55 | 瀏覽次數：
基于視覺和觸覺輸入的模擬CNN紡織品質量控制算法 阿提拉·基斯*、費倫茨·科瓦奇*、彼得·索爾蓋* 彼得天主教大學， 信息技術部， 匈牙利布達佩斯H-1052 Piarista meat 1 *模擬和神經計算系統實驗室， 計算機與自動化研究所， 匈牙利科學院， P、 匈牙利布達佩斯H-1502，O.B 63 電子郵件：[akis，szolgay]@sztaki.hu，kovacs@itk.ppke.hu 摘要 為了實時檢測紡織品上的斑點、顛簸和破損等故障，開發并測試了一種模擬CNN算法，該算法使用了一個帶有壓力傳感器陣列觸覺傳感器的實驗系統、CCD攝像機和細胞視覺微處理器開發系統Aladdin Pro。觸覺感知系統是通過視覺輸入對可疑區域進行集中感知的系統。上述觸覺系統將使用類似的算法仔細檢查相關位置。纖維斷裂和結是要檢測的典型錯誤。 介紹 在紡織廠的機器檢測過程中，缺陷的表征和高數據率構成了兩大障礙。傳統上，紡織品的故障是通過視覺單元檢測來檢測的[1,2]。這些系統是可靠的，但其精度不高[3]。對于缺陷觸覺檢測的特征，有關紡織品物理方面的信息收集是充分的。因此，工業視覺單元與觸覺單元的融合是紡織工業的戰略重點，因為它們為在紡織檢測中實現高精度的系統提供了基礎。 本文介紹了一個基于簡單的光學和觸覺圖像處理操作相結合的工廠檢測系統的軟件核心，以及該軟件核心在檢測紡織品常見缺陷方面的效率。然后分析討論了整個系統的先決條件，以及問題的性質所帶來的限制和限制。文中還詳細介紹了軟件算法，并對初步結果進行了評價。 該系統主要由視覺和觸覺檢測兩部分組成。在這一貢獻中，我們關注的是觸覺故障檢測和識別系統，因為視覺單元在之前的論文[4]中有詳細介紹。我們將呈現在觸覺動作的壓力場上的快照，通過CNN-UM對織物表面進行調查和預處理[5-6]。 第二節介紹了實驗系統。第三節對觸覺故障檢測過程進行了分析，并在實驗的基礎上，在第四節給出了一些結論性意見。 2。紡織品故障檢測實驗系統 紡織物以已知和可調的速度滾動，通常約為每秒600毫米。視覺單元搜索補丁或花，并提供缺陷的坐標。觸覺單元只探索視覺單元指示的區域，節省了大量時間。系統的主要部分如圖1所示。 圖1：系統的主要部分：（a）AceBox 4K，（b）觸控筆，（c）CCD攝像機 圖1：系統的主要部分：（a）AceBox 4K，（b）觸控筆，（c）CCD攝像機 信號由AceBox[7]處理。這個單元處理觸覺圖像。由于系統是為實時操作而設計的，因此需要處理單元的快速響應，這是CNN-UM很好地實現的。當需要處理大量圖像（幀/秒）時，模擬算法可能特別有用。在我們的例子中，壓力場是用灰度圖像編碼的。 對于感官陣列，使用觸覺系統[8]，商用。 PC機僅用于顯示事件，并在傳感器部分和Aladdin Pro之間建立連接。 2.1條。壓力感應槽觸覺器 觸覺傳感器是一種電子觸覺力和壓力指示傳感器，通過USB端口連接到PC機。我們使用電容式傳感器的原因是，與其他兩種最常見的方法（電阻式和壓電式壓力傳感器）相比，電容式傳感器更堅固，更能抵抗工作溫度的變化。傳感器具有線性響應和低滯后特性。隨著時間的推移，性能降低的可能性較小。 觸覺傳感器可以在事件發生時實時監控力在任何兩個接觸面或配合面之間的分散情況。該系統包括一個50毫米x 50毫米的手掌傳感器，其空間分辨率為2.5毫米（21 x 21像素）和五個手指傳感器，每個傳感器為13毫米x 13毫米，空間分辨率為1.5毫米（9 x 9像素）。一個tuxel等于傳感器陣列中的一個傳感器點。該系統的查詢速度可達60000個傳感器點/秒。傳感器襯墊的最佳壓力范圍為0-1 atm，精度為10%。 2.2條。感官部分與64*64的阿拉丁Pro的接口 報錯2.2條。64*64 CNN-UM與阿拉丁Pro的感官界面 Aladdin-Pro系統為開發類似的CNN算法提供了一個通用框架。這些算法可以在軟件模擬器或64*64 CNN-UM模擬VLSI芯片上運行[9]。ACE4k是一個包含CNN-UM芯片的平臺，該芯片內置于PC104板中。該平臺通過PCI總線接口與上位機相連，為64*64 CNN-UM提供了上下加載數據的快速能力。 三。核心算法流程圖 該算法檢測織物上的三種主要故障：突起、孔洞和裂開或斷裂。算法流程圖如圖2所示。 圖2：算法流程圖 圖2：算法流程圖 作為低敏感度、高閾值模板的第一步，我們可以提取出壓力高于通常速率的區域。在通常情況下，可能會有高速壓力，僅出現在一個小的、隨機出現的區域，這是由于紡織品中的噪音和不規則。高壓區超過通常的手段，即表面有一個凸起。 為了探測孔洞（圖3.a）和裂縫，我們需要一個敏感的低閾值，因為在這些區域的壓力低于平均值。（圖3.b.） 圖3：（a）原始孔，（b）閾值，（c）輪廓，（d）孔 圖3：（a）原始孔，（b）閾值，（c）輪廓，（d）孔 通過將該圖像用作全黑圖像上的固定狀態，通過傳播的侵蝕模板，得到無孔受壓區域的形狀（圖3.c）。在原始的閾值圖像和被擦除的黑斑之間進行異或邏輯運算，我們將得到洞的面積（圖3.d）。我們需要這種算法，而不是簡單地反轉輸入圖像，原因是由于不規則性，我們不能對整個感官陣列施加均勻的壓力，特別是在邊緣。通過計算輸出圖像上的黑色像素，我們可以判斷出洞的大小。 圖4：（a）原始觸覺圖像，（b）閾值，（c）侵蝕和凹面位置濾波器，（d）水平CCD，（e）垂直CCD 圖4：（a）原始觸覺圖像，（b）閾值，（c）侵蝕和凹面位置濾波器，（d）水平CCD，（e）垂直CCD 如果織物上出現中斷（圖4.a），在應用低閾值后，我們將得到兩個分離的區域（圖4.b）。通過施加侵蝕和填充凹面位置，上述區域將因此變得凸面（圖4.c）。這一點很重要，因為這樣，使用水平CCD（圖4.d）和垂直CCD（圖4.e）模板，根據區域的個數，輸出圖像上將只有兩個像素。 四。限制和結論 提出了一種檢測織物疵點的方法。它是紡織工業質量控制檢驗體系的一部分。實踐證明，該方法具有很強的魯棒性，適用于不同圖案、復雜度和顏色的紡織品。該任務的實時性要求已得到充分滿足。這里執行的操作非�？�，大約每秒處理10到20幀。 致謝 作者感謝匈牙利研究和開發計劃署（TeleSense project Grant，NKFP）第035/02/2001號提供的支持。 參考文獻 一。A、 Bodnarova：“使用最優Gabor濾波器的紡織品缺陷檢測”。模式識別國際會議記錄（ICPR'00）-第4卷，第4799頁，2000年9月3日至8日 2。C、 Bahlmann，G.Heidemann，H.Ritter：“用于織物接縫自動質量控制的人工神經網絡”。模式識別，第32卷，第6期，第1049-1060頁，1999年6月 三。R、 弗蘭基：“散亂數據插值：某些方法的檢驗”，《計算數學》，第38卷，第157期，第181-2001982頁 四。五十、 蔡美兒，羅斯卡，科澤克和Á。扎蘭迪，“CNN范式——細胞神經網絡的一個簡短教程”（編輯T.羅斯卡和J.范德維爾），約翰威利父子公司，紐約，1993年 5個。五十、 O.Chua，L.Yang：“細胞神經網絡：理論”，《電路與系統的IEEE交易》，第35卷，第1257-1272頁，1988年 6。T、 羅斯卡，L.O.Chua：“CNN通用機器——模擬陣列計算機”。IEEE傳輸。電路與系統II：模擬與數字信號處理第40卷，第3期，第163-1731993頁 7號。阿拉丁Pro系統，模擬計算機，2002，www.Analogic-Computers.com 8個。傳感器產品，觸覺實時觸覺壓力測量，麥迪遜新澤西州，www.sensorprod.com 9號。S、 Espejo，R.Dominguez Castro，G.Linan，A.Rodriguez-Vázquez:“帶模擬和數字I/O的64x64 CNN通用芯片”，《第五屆IEEE電子、電路和系統國際會議論文集》（ICEC'98），第203-206頁，里斯本，1998 10個。A、 Kis，N.Bottka，F.Kovács和P.Szolgay：“初級CNN Alg
 
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