原棉异纤检测是为确保供给原棉的质量,对原棉中的异纤进行检测和清除处理,其常见异纤有化学纤维、丝、麻、染色线、杂草、毛发、动物羽毛、塑料薄膜等多种类型。
一、原棉异纤检测应用现状
按异纤检测原理,原棉异纤实时检测主要分为超声波异纤检测、光电异纤检测和机器视觉异纤检测。
超声波异纤检测虽可对全阈值范围异纤进行检测,但对较小异纤检测存在难度,且检测速度达不到原棉异纤实时检测要求。
光电异纤检测利用原棉与异纤间的色差,转换成对应光电器件的电流差值,并进行放大,对比输出检测结果,但仅对色差较大的异纤检测有效,检测稳定性较差。
机器视觉原棉异纤实时检测是利用CCD工业相机实时获取异纤图像,通过图像处理分析和特征提取算法,提取异纤图像特征,并结合视觉显著性模型计算和深度学习等算法,对异纤特征图像进行识别和分类,并将检测数据与系统实时共享,实时对其进行高效精准清除。
二、原棉异纤检测行业解决方案:
方案① 利用视觉光谱成像和光学增亮技术,通过自动快速学习检测算法,对原棉进行实时检测和清除。
方案② 采用具有高分辨率和扫描频率的 4 个 CCD 工业 T⁃SCAN 相机,结合偏振滤镜和偏光镜,通过具有自主优化的嵌入式图像处理技术,分模块化对黑白、彩色、透明、光泽以及小型等不同性质的异纤进行检测,其装置不仅能检测异纤颜色,还能检测异纤光泽。
方案③ 利用2组彩色工业相机采集图像,通过图像识别技术和独特LED 混合光源的设计,对丙纶丝、地膜等无色异纤以及青灰色编织线有较好的检测,可作为清梳联过棉通道的一部分,装置安装方便且占用空间小。
方案④ 利用机器视觉、红外散射和人工智能技术,设计极小的喷花量,对每一异纤实时检测,实现精准清除,并结合云物联网核心技术,提高检测率、喷花量和稳定性等指标,对地膜和各类白色PP异纤的综合检测性能有显著提升。
*整理自《棉纺织技术》期刊*