[发明专利]一种采用自适应滤波器的大圆机旋转周期预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种采用自适应滤波器的大圆机旋转周期预测方法及系统，针对纺织业大圆机实际生产中存在的旋转周期不稳定的现象，所述滤波器结合了RLS周期预测算法和单步周期预测算法的优势，能够有效且准确的预测大圆机实际生产中的旋转周期，本发明与疵点检测视觉系统紧密结合，通过串口信号的实时分析和自适应滤波的处理可快速准确的获取预测周期，预测周期可用于计算大圆机的旋转速度，定位疵点检测视觉系统需要抓拍的图像位置，以及定位疵点在整批布中的位置，为实现高效的胚布检测系统奠定了基础。本发明能够快速准确的对大圆机周期进行预测，降低了疵点检测视觉系统的精确抓拍难度，提高了胚布疵点定位准确度。

技术领域

本发明涉及纺织业大圆机生产测控领域，特别涉及一种采用自适应滤波器的大圆机旋转周期预测方法及系统，应用在生产环境复杂且大圆机旋转状态不稳定的疵点检测系统中。

背景技术

在大圆机传统生产中，往往采用人工检测的方式来监控生产中疵点布，但传统方法容易受到检测工人的主观干扰，并且效率低下。伴随工业视频监控的普及和视频图像处理技术的发展，采用基于机器视觉的智能疵点检测的研究越来越多的出现在人们的视野之中。以往的智能疵点检测的研究均是围绕着提高疵点检测算法的准确度和降低算法的时间复杂度而进行，然而将算法运用到实际工业生产上依然会受到生产环境的制约。通常的疵点检测系统均是采用逐帧分析和定时抓拍来实时采集视频图像信息，并对图像信息进行快速的分析得到分析结果。胚布的疵点信息出现频率低，采用逐帧分析法会浪费大量的图像信息，由于大圆机实际生产环境的影响和自身长期的生产寿命条件的限制，采用定时抓拍方法设定合适的时间就变得异常困难。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种预测速度快、预测准确度高、现场适应性强且具有自学习能力的采用自适应滤波器的大圆机旋转周期预测方法及系统；利用特定串口信号分析获取实际周期，并将所述实际周期作为自适应滤波器的学习对象，自学习出符合当前大圆机运转规律的滤波器参数，能够有效地针对大圆机不同的工作环境对其旋转周期进行预测。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种采用自适应滤波器的大圆机旋转周期预测方法，包括：

实时接收接近开关发送的串口信号，对接收到的最新两个有效串口信号的时间求差，获得大圆机实际旋转周期RC_i；其中，i表示大圆机旋转次数，在滤波器中表示迭代循环次数；

采用RLS周期预测算法进行滤波器参数学习，计算下一转的预测周期PC_i；

判断当前滤波器参数是否达到学习标准条件；

如果当前滤波器参数未达到学习标准条件，采用单步周期预测算法获得下一转的预测周期PC_i，并跳出本次滤波器迭代过程，等待第i+1次迭代的到来；

如果当前滤波器参数达到学习标准条件，采用所述RLS周期预测算法计算得到PC_i作为下一转的预测周期PC_i，并跳出本次滤波器迭代过程，等待第i+1次迭代的到来。

优选的，所述采用RLS周期预测算法进行滤波器参数学习，其学习过程如下：

a.计算周期误差e_i，如下：

e_i＝RC_i-PC_i-1 (1)