基于物联网的生产用布料收卷系统

技术领域

本发明涉及布料收卷技术领域，具体为基于物联网的生产用布料收卷系统。

背景技术

随着技术的不断发展，纺织行业的信息化水平不断提高，数字化、网络化、智能化进程不断加快，物联网、云计算、大数据等新技术逐渐渗透到纺织工业生产的各个环节，大幅提升了行业的运行效率。

目前布料通过物联网工业化快速批量生产，快节奏的生产导致布料在收卷时易产生皱褶，为了避免产生皱褶对布料收卷的影响，传统多为人工调节和检测，但效率低下，长时间工作容易造成疲劳，无法及时发现问题，导致收卷质量差。部分采用机器收卷的大多都是通过调整应力去规避发生皱褶，而面对不可避免的皱褶时，无法快速分析判断停工修复皱褶的必要性，往往造成更多的额不可控因素，甚至导致的整个收卷作废。因此，设计收卷效率高和实用性强的基于物联网的生产用布料收卷系统是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供基于物联网的生产用布料收卷系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于物联网的生产用布料收卷系统，包括收卷采集模块、皱褶识别分析模块和收卷控制模块，所述收卷采集模块用于在布料收卷过程中对收卷数据进行采集，所述皱褶识别分析模块用于在布料收卷过程中产生的识别收卷布料产生的皱褶并紧张定位和分析，所述收卷控制模块用于收卷过程中进行控制调整收卷，保证收卷过程处于可控范围内，所述收卷采集模块与皱褶识别分析模块电连接，所述皱褶识别分析模块与收卷控制模块电连接。

根据上述技术方案，所述收卷采集模块包括布料信息输入模块、图像采集模块和设备数据读取模块，所述布料信息输入模块用于通过上游产线设备电信号输入获取实时生产和需要收卷的布料信息，所述图像采集模块用于在收卷过程中采集布料收卷图像，所述设备数据读取模块用于读取设备运行数据，获取收卷速度、收卷辊位置度、布料应力值，所述图像采集模块还包括采集速度控制子模块，所述采集速度控制子模块与设备数据读取模块电连接，所述采集速度控制子模块用于根据设备数据读取模块读取到的收卷设备的收卷速度值控制图像采集模块的采集频率。

根据上述技术方案，所述皱褶识别分析模块包括皱褶分析模块、皱褶定位捕捉模块和影响分析判断模块，所述皱褶分析模块用于根据采集到的布料收卷时的图像，实时分析识别收卷时布料产生的皱褶，所述皱褶定位捕捉模块与皱褶分析模块电连接，所述皱褶定位捕捉模块用于对分析识别为皱褶的特征进行收卷位置的定位和抓取记录，所述影响分析判断模块分别与皱褶分析模块以及皱褶定位捕捉模块电连接，所述影响分析判断模块用于分析判断收卷时产生的皱褶对收卷工作的影响。

根据上述技术方案，所述收卷控制模块包括偏移控制模块、应力调整模块和中止报警单元，所述偏移控制模块用于布料收卷过程中实时控制收卷辊的偏移量，所述应力调整模块用于布料收卷过程中实时控制调整收卷布料的应力，所述中止报警单元用于控制收卷停止并同步发出报警提示。

根据上述技术方案，所述收卷采集模块的运行方法包括以下步骤：

步骤S1：布料收卷过程中，启动系统介入布料收卷，布料信息输入模块获取上游设备输入的实时收卷布料信息，其中布料信息包括面料材质、布料宽度、布料厚度值；

步骤S2：在收卷辊一侧布设多组摄像模组，然后通过图像采集模块控制拍摄采集收卷时的布料图像；

步骤S3：同时设备数据读取模块实时读取布料收卷设备的数据，其中包括收卷速度、收卷辊位置度和布料应力值；

步骤S4：将采集到的实时收卷速度电信号传输至采集速度控制子模块，并根据实时收卷速度控制图像采集模块的图像采集频率，其中图像采集频率t的计算公式为

根据上述技术方案，所述皱褶识别分析模块的运行方法包括以下步骤：

步骤A1：皱褶分析模块识别分析采集的布料图像；

步骤A2：当识别分析到布料图像存在皱褶时，立即触发皱褶定位捕捉模块启动，启动后首先通过布料图像分析结果捕捉图像中的压痕特征，标定压痕特征在布料图像中的位置度；

步骤A3：然后获取拍摄该布料图像的摄像模组固定拍摄的收卷辊的部位，确定压痕特征在布料宽度上的位置节点h；同时根据存在皱褶布料图像被采集时的采集次数结合实时图像采集频率，可以快速定位皱褶布料图像在布料收卷过程中的长度上的位置节点s；

步骤A4：皱褶定位捕捉模块输出定位捕捉到的皱褶位置（h,s）；

步骤A5：结合收卷过程中分析确定的皱褶位置、皱褶压痕的特征值以及当前收卷布料的面料材质分析上述皱褶特征对收卷的影响。

根据上述技术方案，所述步骤A1进一步包括以下步骤：

步骤A11：将图像采集模块采集到的图像数据实时传输至皱褶分析模块，皱褶分析模块识别每一张图像数据，将图像数据中符合“压痕”的特征进行像素标记，一个像素记为一个特征值，其中“压痕”特征为连续相邻像素灰度值与布料平均灰度值差值大于预设阈值组成的轮廓，却至少连续N个像素呈直线相邻，将每一个组成的轮廓均标记为压痕特征，并输出每组压痕特征的特征值i；

步骤A12：建立面料压痕特征数据库，将所有面料材质可能出现的所有压痕的特征值预设储存至数据库中；

步骤A13：获取当前收卷布料的面料材质信息，调取面料压痕特征数据库中与该面料材质信息匹配的特征值区间（x,y）；

步骤A14：将压痕特征的特征值i与面料材质信息匹配的特征值区间（x,y）对比，当i落入区间（x,y）则分析存在皱褶，反之输出当前图像采集画面不存在皱褶。

根据上述技术方案，所述步骤A5中皱褶特征对收卷的影响的计算公式为：

式中，i为压痕特征的特征值；h为压痕特征在布料宽度上的位置节点；k为收卷布料的面料材质对收卷影响的转换系数，为大于0的常数；Q为皱褶特征对收卷的影响指数值。

根据上述技术方案，所述收卷控制模块的运行方法包括以下步骤：

步骤B1：当Q＜R时，影响分析判断模块判断当前收卷产生的皱褶对后续收卷影响在可控范围内，进而不触发收卷控制模块启动，继续收卷运行，并在收卷完成后获取皱褶定位捕捉模块捕捉的皱褶位置（h,s）进行针对修复处理；

步骤B2：当R≤Q≤P时，影响分析判断模块判断当前收卷产生的影响通过调整可控，并根据当前收卷的布料信息对应的唯一预设值启动偏移控制模块以及应力调整模块进行收卷辊的位置偏移量和应力的控制调整；

步骤B3：当Q＞P时，影响分析判断模块判断当前收卷产生的影响不可控，进而电信号触发中止报警单元，控制收卷设备停止收卷并报警；

其中R、P均为系统根据褶皱影响指数对实际收卷影响设置的判断标准值。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，能够实时识别和分析收卷过程中产生的皱褶，不仅提高了检测的准确性，还可以根据面料材质并综合考虑皱褶位置、皱褶特征大小智能调整控制，确保在可控范围内继续生产，避免了不必要的停工和损失。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的系统模块组成示意图。

具体实施方式

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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供技术方案：基于物联网的生产用布料收卷系统，包括收卷采集模块、皱褶识别分析模块和收卷控制模块，收卷采集模块用于在布料收卷过程中对收卷数据进行采集，皱褶识别分析模块用于在布料收卷过程中产生的识别收卷布料产生的皱褶并紧张定位和分析，收卷控制模块用于收卷过程中进行控制调整收卷，保证收卷过程处于可控范围内，收卷采集模块与皱褶识别分析模块电连接，皱褶识别分析模块与收卷控制模块电连接。

收卷采集模块包括布料信息输入模块、图像采集模块和设备数据读取模块，布料信息输入模块用于通过上游产线设备电信号输入获取实时生产和需要收卷的布料信息，图像采集模块用于在收卷过程中采集布料收卷图像，设备数据读取模块用于读取设备运行数据，获取收卷速度、收卷辊位置度、布料应力值，图像采集模块还包括采集速度控制子模块，采集速度控制子模块与设备数据读取模块电连接，采集速度控制子模块用于根据设备数据读取模块读取到的收卷设备的收卷速度值控制图像采集模块的采集频率。

皱褶识别分析模块包括皱褶分析模块、皱褶定位捕捉模块和影响分析判断模块，皱褶分析模块用于根据采集到的布料收卷时的图像，实时分析识别收卷时布料产生的皱褶，皱褶定位捕捉模块与皱褶分析模块电连接，皱褶定位捕捉模块用于对分析识别为皱褶的特征进行收卷位置的定位和抓取记录，影响分析判断模块分别与皱褶分析模块以及皱褶定位捕捉模块电连接，影响分析判断模块用于分析判断收卷时产生的皱褶对收卷工作的影响。

收卷控制模块包括偏移控制模块、应力调整模块和中止报警单元，偏移控制模块用于布料收卷过程中实时控制收卷辊的偏移量，应力调整模块用于布料收卷过程中实时控制调整收卷布料的应力，中止报警单元用于控制收卷停止并同步发出报警提示。

收卷采集模块的运行方法包括以下步骤：

步骤S1：布料收卷过程中，启动系统介入布料收卷，布料信息输入模块获取上游设备输入的实时收卷布料信息，其中布料信息包括面料材质、布料宽度、布料厚度值；

步骤S2：在收卷辊一侧布设多组摄像模组，然后通过图像采集模块控制拍摄采集收卷时的布料图像；

步骤S3：同时设备数据读取模块实时读取布料收卷设备的数据，其中包括收卷速度、收卷辊位置度和布料应力值；

步骤S4：将采集到的实时收卷速度电信号传输至采集速度控制子模块，并根据实时收卷速度控制图像采集模块的图像采集频率，其中图像采集频率t的计算公式为

皱褶识别分析模块的运行方法包括以下步骤：

步骤A1：皱褶分析模块识别分析采集的布料图像；

步骤A2：当识别分析到布料图像存在皱褶时，立即触发皱褶定位捕捉模块启动，启动后首先通过布料图像分析结果捕捉图像中的压痕特征，标定压痕特征在布料图像中的位置度；

步骤A3：然后获取拍摄该布料图像的摄像模组固定拍摄的收卷辊的部位，确定压痕特征在布料宽度上的位置节点h；同时根据存在皱褶布料图像被采集时的采集次数结合实时图像采集频率，可以快速定位皱褶布料图像在布料收卷过程中的长度上的位置节点s；

步骤A4：皱褶定位捕捉模块输出定位捕捉到的皱褶位置（h,s）；

步骤A5：结合收卷过程中分析确定的皱褶位置、皱褶压痕的特征值以及当前收卷布料的面料材质分析上述皱褶特征对收卷的影响。

步骤A1进一步包括以下步骤：

步骤A11：将图像采集模块采集到的图像数据实时传输至皱褶分析模块，皱褶分析模块识别每一张图像数据，将图像数据中符合“压痕”的特征进行像素标记，一个像素记为一个特征值，其中“压痕”特征为连续相邻像素灰度值与布料平均灰度值差值大于预设阈值组成的轮廓，却至少连续N个像素呈直线相邻，将每一个组成的轮廓均标记为压痕特征，并输出每组压痕特征的特征值i；

步骤A12：建立面料压痕特征数据库，将所有面料材质可能出现的所有压痕的特征值预设储存至数据库中；该数据库由历史识别训练多次后获取界定值；

步骤A13：获取当前收卷布料的面料材质信息，调取面料压痕特征数据库中与该面料材质信息匹配的特征值区间（x,y）；

步骤A14：将压痕特征的特征值i与面料材质信息匹配的特征值区间（x,y）对比，当i落入区间（x,y）则分析存在皱褶，反之输出当前图像采集画面不存在皱褶；不同面料材质的布料在收卷过程中产生压痕皱褶时表现的特征不一，通过大数据给定符合面料的特征区间，可以使得系统对收卷时布料皱褶分析更精准，有效减少不同布料纹理、特征对皱褶分析影响。

步骤A5中皱褶特征对收卷的影响的计算公式为：

式中，i为压痕特征的特征值；h为压痕特征在布料宽度上的位置节点；k为收卷布料的面料材质对收卷影响的转换系数，为大于0的常数；Q为皱褶特征对收卷的影响指数值；

其中，布料宽度上的位置节点h越大，则说明该位置节点距布料中线越远，反之当节点h为0时，说明该位置节点处于布料宽度的中线上；影响指数值Q与压痕特征的特征值i和压痕特征在布料宽度上的位置节点h的绝对值均成正比，当压痕特征越大或者压痕特征在布料宽度上的位置节点距布料宽度的中线越远，则影响指数越大；反之则越小；

当压痕特征越大时，说明收卷布料时产生的皱褶越明显，折叠部分越多，进而增强对后续收卷时的影响，同样的当压痕特征位置度越偏离收卷时的布料宽度中线时，收卷过程中由于一侧折叠产生的厚度差，更易导致后续收卷的稳定性，且上述影响还受到收卷布料的面料材质影响。

收卷控制模块的运行方法包括以下步骤：

步骤B1：当Q＜R时，影响分析判断模块判断当前收卷产生的皱褶对后续收卷影响在可控范围内，进而不触发收卷控制模块启动，继续收卷运行，并在收卷完成后获取皱褶定位捕捉模块捕捉的皱褶位置（h,s）进行针对修复处理；

步骤B2：当R≤Q≤P时，影响分析判断模块判断当前收卷产生的影响通过调整可控，并根据当前收卷的布料信息对应的唯一预设值启动偏移控制模块以及应力调整模块进行收卷辊的位置偏移量和应力的控制调整；

步骤B3：当Q＞P时，影响分析判断模块判断当前收卷产生的影响不可控，进而电信号触发中止报警单元，控制收卷设备停止收卷并报警；

其中R、P均为系统根据褶皱影响指数对实际收卷影响设置的判断标准值；

进而实现了能够实时识别和分析收卷过程中产生的皱褶，不仅提高了检测的准确性，还可以根据面料材质并综合考虑皱褶位置、皱褶特征大小智能调整控制，确保在可控范围内继续生产，避免了不必要的停工和损失。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。