[发明专利]基于机器视觉的纱线张力非接触实时检测控制系统及方法

权利要求书

1.基于机器视觉的纱线张力非接触实时检测控制方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：搭建基于机器视觉的纱线张力非接触实时检测控制系统；

系统包括FPGA系统和DSP系统，所述FPGA系统和DSP系统串接，所述FPGA系统用于实现数据传输，所述DSP系统用于实现图像处理并计算纱线张力，并对计算的张力值返回控制系统中指导PLC控制器对卷绕辊电机进行调节，使纱线张力能保持在恒定值；

S2：利用CCD相机拍摄，通过FPGA系统进行数据传输，包括图像数据，具体包括如下：

（1）FPGA采集TLCameraLinkF FMC模块的图像；

（2）将差分输入数据转化成并行数据；

（3）将串并转换出来的数据进行重组，分离出行同步信号、场同步型号、数据有效信号和每个像素数据；

（4）根据cameralink的帧有效信号和行有效信号，连续不停地将cameralink图像数据写入FIFO，控制FIFO读操作，每次从FIFO读取完指定的数据并通过AXI4-stream接口传输到SRIO IP；

（5）使用SRIO IP核，将灰度图像数据发送到DSP系统；

（6）FPGA每得到640个纱线瞬时高度采样信息时，进行一次纱线瞬时振动频率的提取，将数据传输至DSP系统；

S3：利用DSP系统对FPGA系统传输来的图像进行处理并计算纱线张力；具体包括如下：

（1）初始化SRIO；

（2）响应DOORBELL，将图像进行切割，通过IPC MessageQ机制与DSP其他核心进行通信，发送图像消息；

（3）响应图像消息，将图像数据存入数组返回；

（4）等待各核心返回消息，计算振动频率，最终得出纱线实时张力值；

S4：将得到的张力值通过串口传到PLC中，PLC依次矫正收卷辊转速，保持张力的稳定。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的纱线张力非接触实时检测控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，图像处理的步骤还包括依次对图像进行拼接以获得纱线运动过程图利用卡尔曼滤波降噪处理、利用幂律变换对原始图像进行灰度处理、利用LBSA边界搜索算法获取纱线轮廓、利用傅里叶描述子对纱线进行平滑处理。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的纱线张力非接触实时检测控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，纱线图像处理后，建立数学模型，利用弦振动理论建立力学方程式，在图像中提取特征值，计算纱线张力。

4.根据权利要求2所述的基于机器视觉的纱线张力非接触实时检测控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，利用FPGA进行数据传输，再通过高速运算的DSP检测图像数据的极值点，计算该组数据周期的个数n与每组数据的固定周期为T，纱线振动频率f=n/2T即可确定纱线振动频率与张力之间的关系，最后可以得到纱线张力的值。