图1 对于该检测系统，相机暗转在具有IP67防护等级的外壳中，防止碳纤维粉尘损坏相机。相机、外壳以及一个LED照明单元安装在一个机架上，这样研发团队就可以对其手动定位，以检测纺织梳理机中使用的针布

来自德国Faserinstitut Bremen研究院和德国开姆尼茨理工大学的研究人员，为针布检测开发了一种视觉检测/分析过程。该研究项目由Faserinstitut Bremen研究院高级研究员Holger Fischer领导。

针布是很结实的织物，通常带有嵌入金属丝齿的皮革或橡胶嵌条。针布包覆在各种梳理机件上，或覆盖在梳理机的滚筒上，是纺纱的重要机件之一。待“梳理”的纺织材料在覆盖有针布的差动移动滚筒之间通过。梳理过程的目的，是解开纺织材料缠绕、清洁纺织材料、混合纤维，以产生适合后续加工的连续纤维网。

然而，针布线齿长期梳理粗糙的生纤维布料，会导致线齿磨损和损坏，进而导致被梳理材料的质量下降。Fischer解释说，在非织造布生产中，当加工高性能纤维（例如碳、玻璃、芳纶）材料时，针布的磨损程度明显要高于加工其他类型的纤维布料。目前，无论磨损程度如何，非织造生产线都必须按照规定的维护计划，定期更换所有梳理机上的所有针布。这样做是为了生产过程具有最少的意外延迟或中断，保证生产连续运行。但从劳动力使用到制造业务停工、再到原材料浪费的角度看，执行维护计划代价不菲。

Fischer指出：“这会导致不必要的频繁维护中断。因此，我们需要开发一套检测系统，实现在线针布测量，防止针布发生原本可以避免的磨损，并在可预测性维护方面向工业4.0迈出一步。”

构建机器视觉检测系统

为了组装针布检测系统，Fischer和他的团队采用了SVS-Vistek公司的 型号为exo541MGE的1030万像素CMOS GigE相机和Opto Engineering 公司 MC3-03X镜头。相机和镜头安装在防护等级为IP67的相机外壳中，相机整体安装在生产线上的铝制机架上。然后，团队成员可以手动将相机移动到适当位置，以便扫描梳理机滚筒。

相机通过PoE电缆连接到生产车间的笔记本电脑上。

相机以45°角放置在针布针齿上方2mm处，每次以4504×4504的分辨率扫描约25mm×25mm的区域。研发团队还在相机支架上安装了MBJ Imaging 公司的Justbright JBBL-0506-WT LED照明单元。

Fischer透露，该团队在德国Sächisches Textil Forschungs研究所的工厂生产线上，以及三家合作公司的生产线上测试了该系统。

检测在生产线的定期维护间隔期间进行。检测过程中，梳理机上的维护门打开，Fischer和他的团队使用软件控制相机自动沿着轨道移动，相机捕捉每个梳理滚筒的图像。使用Fischer团队开发的人工智能软件，可以在笔记本电脑上传输、存储和分析图像数据。

Fischer表示，如果该系统被进一步开发用于工业用途，那么任何使用该系统的公司的员工都可以进行操作。

图2 相机捕捉针布的图像数据，并将其传输到附近加载了人工智能软件的计算机，该软件会分析针布丝齿的几何形状、齿尖状况和密度，以确定磨损情况

RGB相机系统检测针布零件

Fischer表示，该系统会按照设计规则进行工作，但也有一些需要注意的事项。“对于未来的工业应用，有必要对该系统做进一步开发。”Fischer说道。

相机系统可以分别从背面、正面和工作角度轻松地检测针布的丝齿，以及检测损坏的牙齿边缘和尖端，图像数据可重复用于分析。

但仍存在一些挑战。首先，由于每台梳理机和梳理滚筒都不同，因此必须根据滚筒尺寸、直径、齿位以及所用针布纤维的类型等因素，量身定制适用于每台受检设备的检测和分析过程。

“此外，对于相机系统来说，并不是每个梳理滚筒都是可以看见的或可接触到的。”Fischer说，“这将需要调整相机支架的版本，或者可能需要对机器进行建设性的更改。”

最后，AI软件还需要进一步的开发和研磨改进，以使系统超越概念验证模式。这种改进包括开发圆柱体几何形状和待观察的针布类型的数据库，关于典型磨损类型和针布可用性限制的数据，以及用于滚筒几何形状及其对应针布组合的最佳相机定位数据。

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