ITMO
en/ en

ISSN: 1023-5086

en/

ISSN: 1023-5086

Научно-технический

Оптический журнал

Полнотекстовый перевод журнала на английский язык издаётся Optica Publishing Group (ранее OSA) под названием “Journal of Optical Technology“

Подача статьи Подать статью
Больше информации Назад

Определение обрыва нитей в реальном времени оптическим методом

Ссылка для цитирования:

Qing Wang, Ran Huang, Changhou Lu, Wei Pan Yarn break detection using optical method in real-time (Определение обрыва нитей в реальном времени оптическим методом) [на англ. яз.] // Оптический журнал. 2017. Т. 84. № 5. С. 71–74.

 

Qing Wang, Ran Huang, Changhou Lu, Wei Pan Yarn break detection using optical method in real-time (Определение обрыва нитей в реальном времени оптическим методом) [in English] // Opticheskii Zhurnal. 2017. V. 84. № 5. P. 71–74.

Ссылка на англоязычную версию:

Qing Wang, Ran Huang, Changhou Lu, and Wei Pan, "Yarn break detection using an optical method in real time," Journal of Optical Technology. 84(5), 342-345 (2017). https://doi.org/10.1364/JOT.84.000342

Аннотация:

Обрывность нитей является важным показателем качества пряжи в процессе ее производства. Предложен оптический метод автоматического определения обрыва движущихся нитей при прядении. Использована цифровая фотокамера с линейной матрицей в сочетании с лазерным освещением нитей. Исходные изображения преобразуются в бинарные картинки и определяется число соединяемых компонентов пряжи. Ситуация обрыва нитей определяется из анализа этого числа. Результаты выполненных экспериментов подтвердили эффективность предложенного метода.

Ключевые слова:

оптический метод, обрывность нитей, линейная матрица, лазер, обработка изображений

Коды OCIS: 120.0120, 140.0140, 100.0100, 150.0150

Список источников:

1. Gusarova N. Optical monitoring of yarn during its processing // Opt. Zh. 2001. V. 68. № 8. P. 88–92. [J. Opt. Technol. 2001. V. 68. P. 613–616]
2. Cherkassky A.E., Kit B.J. Computer simulation of yarn breakages in the ring spinning process. Part I: Model structure, investigation strategy, and experimental design // J. Text. Inst. 1997. V. 88. P. 29–46.
3. Sparavigna A., Broglia E., Lugli S. Beyond capacitive systems with optical measurements for yarn evenness evaluation // Mechatronics. 2004. V. 14. P. 1183–1196.
4. Millman M.P., Acar M., Jackson M.R. Computer vision for textured yarn interlace (nip) measurements at high speeds // Mechatronics. 2001. V. 11. P. 1025–1038.
5. Carvalho V.H., Belsley M.S., Vasconcelos R.M., Soares F.O. Automatic yarn characterization system: Design of a prototype // IEEE Sens. J. 2009. V. 9. P. 987–993.
6. Shlyakhtenko P.G., Nefedov V.P., Vetrova Yu.N., Rudin A.E., Sukharev P.A. A diffraction method of monitoring the angular distribution of the fibers in the structure of a flat fibrous material // Opt. Zh. 2012. V. 79. № 9. P. 96–100. [J. Opt. Technol. 2012. V. 79. P. 599–602]
7. Shlyakhtenko P.G., Kofnov O.V., Sukharev P.A. Method of determining the skewness of the weft thread in fabric // Opt. Zh. 2014. V. 81. № 2. P. 76–79. [J. Opt. Technol. 2014. V. 81. P. 111–113.]
8. Zhang J., Pan R.R., Gao W.D. Automatic inspection of density in yarn-dyed fabrics by utilizing fabric light transmittance and Fourier analysis // Appl. Opt. 2015. V. 54. P. 966–972.
9. Zhong P., Kang Z., Han S., Hu R., Pang J.Y., Zhang X.Y., Huang F.X. Evaluation method for yarn diameter unevenness based on image sequence processing // Textile Res. J. 2015. V. 85. P. 369–379.
10. Musa E. Line laser-based break sensor that detects light spots on yarns // Opt. Lasers Eng. 2009. V. 47. P. 741–746.