ВУЗ:
Составители:
• непосредственное сканирование шаблона с пряжей;
• сохранение изображения пробы пряжи в графический файл.
На стадии предварительной обработки полученного изображения осуществляли выделение отдельных
изображений для лабораторных проб пряжи. При этом экспериментально установили длину элементарного уча-
стка пробы в 0,5 см, так как в этом случае центр пряжи определен достаточно точно и наличие ворсистости,
пороков и дефектов в меньшей степени влияет на качество изображения ствола пряжи.
Затем формировали вектор яркости изображения, проходящий через ось пряжи путем подсчета суммы
элементов в каждом столбце изображения.
Визуальный анализ полученных данных позволяет говорить о наличии периодической составляющей в
векторе, которая соответствует периодичности появления кручений в исследуемой пряже (количество макси-
мумов в векторе равно количеству кручений пряжи). Рассмотрим этот момент более подробно.
Анализ изображения поверхности идеальной крученой пряжи, полученной с помощью компьютерного мо-
делирования, позволяет достаточно четко определить линии очерка поверхности пряжи. Это связано с тем, что
модель крученой пряжи обладает цветопередачей идеального крученого объекта. Реальная крученая пряжа об-
ладает неравномерностью по линейной плотности и ворсистостью. Наличие этих показателей не позволяет од-
нозначно установить границы пряжи по линиям очерка в изображении пряжи. Однако эту проблему можно ре-
шить с помощью дополнительной информации, получаемой с этого изображения, которая позволяет выделить
места перегибов стренг пряжи.
Для совершенствования методов измерения показателей скрученности пряжи с использованием современ-
ных компьютерных средств первоначально определили теоретический вид поверхности крученой пряжи. Мо-
дель поверхности крученой пряжи и нити относят к цилиндрической винтовой поверхности, а ее линии очерка
описывают уравнениями циклоиды. Анализ строения крученой пряжи показывает, что при построении проек-
ции пряжи на плоскость, параллельной оси пряжи, ее поверхность в пределах одного кручения также проециру-
ется в виде циклоиды. Можно предположить, что количество вершин циклоиды может быть одним из показате-
лей, позволяющих перейти к параметрам, характеризующим скрученность пряжи.
Анализ полученных данных показывает, что максимальная амплитуда в спектре не всегда соответствует
среднему значению расстояния появления максимумов яркости в изображении пряжи. Это вызвано особенно-
стями структуры реальной крученой пряжи и приводит к тому, что периодическая составляющая в векторе зна-
чений яркости, проходящем по оси пряжи, не имеет таких четко выраженных максимумов яркости, как у иде-
альной крученой пряжи. В связи с этим данный метод был признан недостаточно эффективным для подсчета
характеристик скрученности в автоматическом режиме.
Другой способ выделить периодическую составляющую в векторе значений яркости, проходящем по оси
крученой пряжи, – это использовать цифровые фильтры. При проведении экспериментов были опробованы
различные типы фильтров.
Данный метод подсчета характеристик скрученности обладает рядом недостатков:
• во-первых, происходит смещение пиков яркости изображения в векторе на постоянную времени
фильтра, что не позволяет точно определить местоположение пересечения стренг на реальной пряже;
• во-вторых, для каждого типа пряжи необходимо проектировать фильтр с новыми параметрами.
По этим причинам данный способ также был признан недостаточно эффективным для работы в автомати-
ческом режиме.
Для преобразования имеющейся информации к виду, удобному для автоматической обработки, использо-
вали вейвлет-преобразование, которое является обобщением спектрального анализа и применяется для анализа
сигналов нестационарного характера.
Вектор значений яркости изображения пряжи представили как исходный сигнал. В практике такого преобра-
зования сигнал представляют в виде двух составляющих: А – низкочастотной, D – высокочастотной. Путем вве-
дения специальных коэффициентов "вейвлет-разложения" (сА и cD) осуществляли выбор каждого второго зна-
чения яркости исходного сигнала.
Для более подробного изучения структуры сигнала существуют алгоритмы, реализующие многоуровневое
вейвлет-разложение, которое позволяет снова выделять высокочастотные данные из полученной низкочастот-
ной составляющей.
Для выбора подходящего уровня вейвлет-разложения проведены экспериментальные исследования. Ана-
лиз полученных данных позволил сделать вывод о том, что наиболее четко интересующий нас период появле-
ния максимумов яркости проявляется на низкочастотной составляющей сигнала на четвертом уровне.
Таким образом, предложено дальнейший анализ проводить по сигналу, содержащему низкочастотную со-
ставляющую на четвертом уровне разложения. Последняя операция данного алгоритма сводится к подсчету
пиков яркости в полученном векторе. Количество этих пиков и приняли равным количеству кручений пряжи на
заданном отрезке пряжи.
В четвертом разделе приведены результаты экспериментального исследования компьютерного и базового
методов измерения крутки крученой пряжи.
Свойство скрученности пряжи как качественная характеристика разносторонне характеризуется большим
составом количественных показателей. Анализ существующих методов измерения показателей скрученной
пряжи показывает, что не существует универсального метода, который позволял бы измерять все прямые и кос-
венные показатели скрученности. В лабораторных условиях широко используют метод, основанный на приме-
нении круткомера марки КУ-500М. Этот метод стандартизован и зафиксирован в соответствующей норматив-
ной документации. Испытания, проведенные на круткомере, позволяют рассчитать крутку и показатели укрут-
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- …
- следующая ›
- последняя »
