ВУЗ:
Составители:
• настройка параметров сканирования, таких, как разрешающая способность [R = 600 пиксел/дюйм], яркость В = 100, контра-
стность С = 100, гамма-корреляция G = 2 единицы;
• выбор области сканирования (мышкой компьютера);
• 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 участка 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 каж-
дом столбце изображения.
Визуальный анализ полученных данных позволяет говорить о наличии периодической составляющей в векторе, которая
соответствует периодичности появления кручений в исследуемой пряже (количество максимумов в векторе равно количест-
ву кручений пряжи). Рассмотрим этот момент более подробно.
Анализ изображения поверхности идеальной крученой пряжи, полученной с помощью компьютерного моделирования,
позволяет достаточно четко определить линии очерка поверхности пряжи. Это связано с тем, что модель крученой пряжи
обладает цветопередачей идеального крученого объекта. Реальная крученая пряжа обладает неравномерностью по линейной
плотности и ворсистостью. Наличие этих показателей не позволяет однозначно установить границы пряжи по линиям очерка
в изображении пряжи. Однако эту проблему можно решить с помощью дополнительной информации, получаемой с этого
изображения, которая позволяет выделить места перегибов стренг пряжи.
Для совершенствования методов измерения показателей скрученности пряжи с использованием современных компью-
терных средств первоначально определили теоретический вид поверхности крученой пряжи. Модель поверхности крученой
пряжи и нити относят к цилиндрической винтовой поверхности, а ее линии очерка описывают уравнениями циклоиды. Ана-
лиз строения крученой пряжи показывает, что при построении проекции пряжи на плоскость, параллельной оси пряжи, ее
поверхность в пределах одного кручения также проецируется в виде циклоиды. Можно предположить, что количество вер-
шин циклоиды может быть одним из показателей, позволяющих перейти к параметрам, характеризующим скрученность
пряжи.
Анализ полученных данных показывает, что максимальная амплитуда в спектре не всегда соответствует среднему зна-
чению расстояния появления максимумов яркости в изображении пряжи. Это вызвано особенностями структуры реальной
крученой пряжи и приводит к тому, что периодическая составляющая в векторе значений яркости, проходящем по оси пря-
жи, не имеет таких четко выраженных максимумов яркости, как у идеальной 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 по-
зволяет 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 автоматическом режи-
ме.
Для преобразования имеющейся информации к виду, удобному для автоматической обработки, использовали 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 преобразования сиг-
нал представляют в виде двух составляющих: А – низкочастотной, D – высокочастотной. Путем введения специальных коэф-
фициентов "вейвлет-разложения" (сА и cD) осуществляли выбор каждого второго значения яркости исходного сигнала.
Для более подробного изучения структуры сигнала существуют алгоритмы, реализующие многоуровневое вейвлет-
разложение, которое позволяет снова выделять высокочастотные данные из полученной низкочастотной составляющей.
Для выбора подходящего уровня вейвлет-разложения проведены экспериментальные исследования. Анализ полученных
данных позволил сделать вывод о том, что наиболее четко интересующий нас период появления максимумов яркости прояв-
ляется на низкочастотной составляющей сигнала на четвертом уровне.
Таким образом, предложено дальнейший анализ проводить по сигналу, содержащему низкочастотную составляющую
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 из-
мерения крутки крученой пряжи.
Свойство скрученности пряжи как качественная характеристика разносторонне характеризуется большим составом ко-
личественных показателей. Анализ существующих методов измерения показателей скрученной пряжи показывает, что не
существует универсального метода, который позволял бы измерять все прямые и косвенные показатели скрученности. В
лабораторных условиях широко используют метод, основанный на применении круткомера марки КУ-500М. Этот метод
стандартизован и зафиксирован в соответствующей нормативной документации. Испытания, проведенные на круткомере,
позволяют рассчитать крутку и показатели укрутки по методу непосредственного раскручивания для всех крученых нитей и
пряжи, по методу удвоенного кручения – для однониточной хлопчатобумажной пряжи и пряжи из химических волокон, а по
методу сбалансированной крутки – для пряжи пневмомеханического способа прядения. Наряду с этими показателями можно
определить и нововведенные – абсолютную и относительную крутку, коэффициент (показатель) крутки, удельную крутку по
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- …
- следующая ›
- последняя »
