細紗車間自動引導坐車的設計與研究

鹽城工業職業技術學院楊曉芳 武銀飛 徐帥

本文結合AGV技術，設計了一種細紗車間自動引導坐車，其設有斷紗自動識別裝置，自動化程度較高。斷紗識別采用圖像采集、灰度化、糾偏、識別判斷的步驟方法，實驗表明，該方法能有效地識別斷紗的發生。

AGV；圖像處理；細紗機；磁導航

細紗車間自動引導坐車的設計與研究

鹽城工業職業技術學院楊曉芳 武銀飛 徐帥

近年來，隨著生活水平的上升、人口老齡化以及勞動人員素質的普遍提升，紡織行業日漸出現了“無工可用”的情況。究其原因，紡織行業勞動強度大、環境差是主要原因。以細紗長車為例，擋車工巡回時勞動強度較大，曾有學者估算，擋車工每天要走20多里路，這對于工人的身心健康是很大的挑戰。針對此，國內一度出現各種載人巡檢車，但其采用落后的導軌進行導向，且不能自動探測斷紗并停車，自動化程度低，雖能部分減低工人勞動強度，但對于工作效率提高不大。為此，本文研究設計了一種采用磁導航、基于機器視覺的細紗車間自動引導坐車。

1 車體結構設計

圖1 細紗自動引導坐車車體結構

圖1是本文設計的細紗自動引導坐車的結構示意圖。細紗自動引導坐車主要包括車體1、車座2和立柱3，車座2和立柱3均裝于車體1上，二者間有一距離L，L一般為20～50cm。立柱3上裝有工業相機4和位置傳感器6，工業相機4的上下位置與細紗機前羅拉7相當，目的是使工業相機4能較好獲得前羅拉7輸出紗線9的圖像。位置傳感器6的上下位置與細紗機隔紗板8相當，由于目前細紗機隔紗板大都是鐵質材料制成，因此位置傳感器6可以使用電感式接近開關。具體工作時，車體1在沿細紗機行進時，其位置傳感器6將感應到每個紗錠的隔紗板8，并相應地給出一個信號，該信號觸發工業相機4采集圖像，當紗線斷裂時，采集的圖像上將沒有紗線，此時巡檢車將開始制動，經過上述L距離后，車座正好停于斷紗紗錠處。

上述巡檢車能自動識別細紗機上的斷紗，并經過一段制動距離后準確停于斷紗紗錠處，大大提高了工作效率、自動化程度和舒適性。

為了進一步提高采集圖像的質量，還可以在工業相機4下安裝光源5。

2 控制系統硬件結構設計

本文的細紗自動引導坐車與目前的AGV有相似之處，控制系統的硬件結構上也參考AGV控制系統。圖2是本文細紗自動引導坐車的控制系統組成示意圖。其中，控制系統的控制器采用STM32系列微處理器，斷紗的圖像識別、直流無刷電機的速度反饋、速度控制、導航控制均在其控制下完成。斷紗識別采用圖像處理的方法，識別結果輸出給主控CPU。速度反饋來自無刷電機的霍爾傳感器；無刷電機速度控制及導航控制采用PID控制算法，算的結果采用PWM占空比方式調節兩只無刷電機轉速。

圖2 細紗自動引導坐車硬件組成

總體來講，目前對于無刷電機速度控制的解決方案較完備，可參考的資料較多，控制系統的重點是導航控制與斷紗識別。

3 斷紗自停識別與研究

傳統上，細紗的斷紗檢測完全靠人工進行。近年來，細紗斷紗檢測成為紡織自動化的研究熱點之一，出現了鋼絲圈運動光電掃描、鋼絲圈運動電磁感應、導紗鉤紗條光路遮斷、導紗鉤摩擦熱敏傳感、導紗鉤張力位移等各種方法。由于本文的系統實時性較高，且隨著引導車運行，因此采用圖像處理的方法進行斷紗識別。本文斷紗識別的一般步驟是：圖像采集→灰度化→糾偏→識別判斷。

圖3是細紗機上實地采集的圖像，可以發現紗線會有一定程度傾斜。

圖3 細紗圖像采集

圖4是對傾斜的紗線進行糾偏后的對比圖。糾偏方法是：以0.1°為步長作循環，計算角度對應的直線上所有像素點的灰度平均值，同時標明這些平均值對應的角度,循環結束后得到201個灰度平均值及對應的201個角度。這些灰度平均值當中的最小值所對應的角度就是所要尋找的圖像糾偏角度。從圖4可以看出，本方法能有效糾偏，為下一步識別打下基礎。

對圖4的圖像進行曲線圖形式顯示，結果如圖5所示，可直觀發現二者差異。進一步進行方差運算，并據此判別是否斷紗。

圖4 糾偏前后對比圖

圖5 有無紗線曲線圖對比

4 結論

本文主要研究設計了一種細紗自動引導坐車，其采用先進的AGV技術，實現了自動引導，為進一步提高坐車自動化提供了參考。本文還研究了基于圖像處理的斷紗識別技術，結果表明，該技術能較可靠識別有無斷紗，并且方便應用在移動行走的坐車上。

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楊曉芳，女，1984年出生，碩士，講師，研究方向：機械工程。

項目：鹽城工業職業技術學院2015年度科研課題“細紗車間快速充電自動引導坐車的研究與開發”（項目編號ygy1511）。