经编机用远程监控断纱自停系统的制作方法

本申请涉及智能控制领域，且更为具体地，涉及一种经编机用远程监控断纱自停系统。

背景技术：

1、经编产品，以其独特的编织工艺和广泛的用途，已经深入到我们生活的方方面面。无论是轻盈的服装、温馨的家纺，还是豪华的汽车内饰，甚至是工业生产和建筑领域，都可以见到经编产品的身影。然而，在经编机的织造过程中，断纱成为了一个不可避免的问题。一旦出现断纱，必须立即停机修复，否则会导致残次品的产生，严重时甚至可能引发相邻纱线的连锁断裂，造成大规模的生产事故。

2、由于纱线的直径微小，仅数十微米，而在经编机的编织过程中，大量的纱线同时高速摆动，这为纱线的在线检测带来了巨大的挑战。传统的检测方法主要依靠挡车工的巡回检查，这种方法的成本高昂，且极易因人为因素导致漏检。工人的疲劳、注意力不集中或者疏忽都可能引发漏检，进而影响产品的质量和生产的稳定性。

3、因此，需要一种优化的经编机用远程监控断纱自停方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种经编机用远程监控断纱自停系统，其采用基于机器视觉的人工智能检测技术，通过获取使用高分辨率相机拍摄的纱线图像并对其进行特征提取来进行经编机的断纱检测，如果存在断纱现象，则需要及时停机。这样，实现了自动化实时监测纱线状态，有利于提高生产效率和产品质量。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种经编机用远程监控断纱自停系统，其包括：

3、监控数据获取模块，用于获取由高分辨率相机拍摄的多个时间点的纱线图像；

4、监控数据编码模块，用于对所述多个时间点的纱线图像进行特征编码以得到纱线检测强化特征图；

5、控制结果生成模块，用于基于所述纱线检测强化特征图，判断当前时间点的经编机是否需要停机。

6、在上述经编机用远程监控断纱自停系统中，所述监控数据编码模块，包括：纱线图像特征提取单元，用于对所述多个时间点的纱线图像分别进行初步特征提取以得到多个纱线状态特征矩阵；纱线状态特征编码单元，用于对所述多个纱线状态特征矩阵进行时序特征提取以得到纱线检测特征图；纱线检测特征强化单元，用于对所述纱线检测特征图进行特征强化以得到所述纱线检测强化特征图。

7、在上述经编机用远程监控断纱自停系统中，所述纱线图像特征提取单元，用于：将所述多个时间点的纱线图像分别通过基于空间注意力机制的图像编码器以得到所述多个纱线状态特征矩阵。

8、在上述经编机用远程监控断纱自停系统中，所述纱线状态特征编码单元，包括：纱线状态时序特征生成一级子单元，用于将所述多个纱线状态特征矩阵聚合为纱线状态特征输入张量后通过使用第一三维卷积核的第一时序特征提取器以得到纱线状态时序特征图；纱线状态转移矩阵计算一级子单元，用于计算所述多个纱线状态特征矩阵中每两个纱线状态特征矩阵之间的纱线状态转移矩阵以得到多个纱线状态转移矩阵；纱线状态变化时序特征生成一级子单元，用于将所述多个纱线状态转移矩阵聚合为纱线状态变化特征输入张量后通过使用第二三维卷积核的第二时序特征提取器以得到纱线状态变化时序特征图；特征融合一级子单元，用于融合所述纱线状态时序特征图和所述纱线状态变化时序特征图以得到所述纱线检测特征图。

9、在上述经编机用远程监控断纱自停系统中，所述特征融合一级子单元，包括：按位置均值特征生成二级子单元，用于计算所述纱线状态时序特征图和所述纱线状态变化时序特征图之间的按位置均值特征图；按位置差分特征生成二级子单元，用于计算所述纱线状态时序特征图和所述纱线状态变化时序特征图之间的按位置差分特征图；差分偏中心特征生成二级子单元，用于分别计算所述纱线状态时序特征图和所述纱线状态变化时序特征图与所述按位置均值特征图之间的差分特征图以得到第一差分偏中心特征图和第二差分偏中心特征图；对数差分偏中心特征生成二级子单元，用于计算所述第一差分偏中心特征图和所述第二差分偏中心特征图中各个位置的特征值的以2为底的对数函数值以得到第一对数差分偏中心特征图和第二对数差分偏中心特征图；校正特征图生成二级子单元，用于将所述第一对数差分偏中心特征图除以所述第一对数差分偏中心特征图和第二对数差分偏中心特征图之间的按位置加和特征图以得到校正特征图；纱线检测特征图生成二级子单元，用于计算所述校正特征图和所述按位置差分特征图的对数按位置差分特征图之间的按位置加权和以得到所述纱线检测特征图。

10、在上述经编机用远程监控断纱自停系统中，所述纱线检测特征强化单元，用于：将所述纱线检测特征图通过基于通道注意力机制的特征强化器以得到所述纱线检测强化特征图。

11、在上述经编机用远程监控断纱自停系统中，所述基于空间注意力机制的图像编码器为使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型，所述使用第一三维卷积核的第一时序特征提取器为使用第一三维卷积核的第二卷积神经网络模型，所述使用第二三维卷积核的第二时序特征提取器为使用第二三维卷积核的第三卷积神经网络模型，所述基于通道注意力机制的特征强化器为使用通道注意力机制的第四卷积神经网络模型。

12、在上述经编机用远程监控断纱自停系统中，所述控制结果生成模块，用于：将所述纱线检测强化特征图通过纱线状态分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的经编机是否需要停机。

13、根据本申请的另一方面，提供了一种经编机用远程监控断纱自停方法，其包括：

14、获取由高分辨率相机拍摄的多个时间点的纱线图像；

15、对所述多个时间点的纱线图像进行特征编码以得到纱线检测强化特征图；

16、基于所述纱线检测强化特征图，判断当前时间点的经编机是否需要停机。

17、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书变得容易理解。

技术特征：

1.一种经编机用远程监控断纱自停系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的经编机用远程监控断纱自停系统，其特征在于，所述监控数据编码模块，包括：

3.根据权利要求2所述的经编机用远程监控断纱自停系统，其特征在于，所述纱线图像特征提取单元，用于：将所述多个时间点的纱线图像分别通过基于空间注意力机制的图像编码器以得到所述多个纱线状态特征矩阵。

4.根据权利要求3所述的经编机用远程监控断纱自停系统，其特征在于，所述纱线状态特征编码单元，包括：

5.根据权利要求4所述的经编机用远程监控断纱自停系统，其特征在于，所述特征融合一级子单元，包括：

6.根据权利要求5所述的经编机用远程监控断纱自停系统，其特征在于，所述纱线检测特征强化单元，用于：将所述纱线检测特征图通过基于通道注意力机制的特征强化器以得到所述纱线检测强化特征图。

7.根据权利要求6所述的经编机用远程监控断纱自停系统，其特征在于，所述基于空间注意力机制的图像编码器为使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型，所述使用第一三维卷积核的第一时序特征提取器为使用第一三维卷积核的第二卷积神经网络模型，所述使用第二三维卷积核的第二时序特征提取器为使用第二三维卷积核的第三卷积神经网络模型，所述基于通道注意力机制的特征强化器为使用通道注意力机制的第四卷积神经网络模型。

8.根据权利要求7所述的经编机用远程监控断纱自停系统，其特征在于，所述控制结果生成模块，用于：将所述纱线检测强化特征图通过纱线状态分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的经编机是否需要停机。

技术总结
本申请提供了一种经编机用远程监控断纱自停系统，涉及智能控制领域，其采用基于机器视觉的人工智能检测技术，通过获取使用高分辨率相机拍摄的纱线图像并对其进行特征提取来进行经编机的断纱检测，如果存在断纱现象，则需要及时停机。这样，实现了自动化实时监测纱线状态，有利于提高生产效率和产品质量。

技术研发人员：沈坤强,袁彩芳,王琴
受保护的技术使用者：海宁德裕纺业有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/21