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摘要： 现今纺织业中机器纺织速度越来越快，传统的人眼识别速度已经不能满足纱线缺陷在线检测的需求，因而在纺织业中推进自动化检测变得尤为重要。针对纱线自动化在线检测中纱线疵点信号判别的需要，利用反射式光电检测原理通过搭建检测结构对纱线表面疵点进行采样并对采样样本特征进行分析。通过分析采样样本中疵点不同轴向尺寸、径向尺寸及灰度差异特征对输出产生的影响，为纱线疵点在线检测信号判断提供依据。经分析发现疵点轴向尺寸与采样样本响应时间呈线性关系，疵点径向尺寸及灰度差异与采样样本响应电压峰值呈线性关系。
关键词： 纱线检测； 光电技术； 检测方法； 信号特征
中图分类号： TM 938 文献标志码： A doi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2017.03.009
Influence factors in yarn detection with reflective photoelectric method
ZHANG Yi， MA Weihong
（School of Electronic and Optical Engineering， Xi’an Technological University， Xi’an 710021， China）
Abstract： In the textile industry，the speed of the machine is becoming faster.Traditional human eye recognition does no longer satisfy the speed of the yarn defect detection，and automated testing becomes more important.It needs to automate the detection of yarn defect signal.With the reflection type photoelectric detection principle，a structure for yarn surface defect detection is built，the defects are sampled，and sample characteristics are analyzed.By analyzing the effects of the axial dimension，radial dimension and gray difference of the defect on the output，it provides a basis for yarn defect signal judging.The analysis shows that the axial size of the defect and the sample response time has linear relationship.The radial size and gray scale difference have linear relationships with the peak voltage.
Keywords： yarn detection； photoelectric technology； detection method； signal characteristics
引 言
紗线检测是织造过程中络筒收集纱线前的重要步骤。由于在纺织过程中原料、机械、工艺、环境及操作等方面的原因，纱线不可避免地存在着各种形式的疵点（如纱线上较大的纱线接头、纱线表面残留的棉壳、纱线表面残留的油污）[1]。需要在络筒收集纱线前有效地识别各种形式的疵点，一方面防止纱线在络筒上出现绞纱影响卷绕的平整性，另一方面提高织物成品的外观质量从而保证织物的经济价值。本文采用反射式光电法纱线疵点检测原理[2-6]，从疵点轴向尺寸、径向尺寸、灰度差异三个方面分析各因素对输出信号的影响。
1 检测方法与原理
纱线进入络筒前由牵引罗拉卷绕通过检测区[7]。牵引罗拉表面光滑、直线度高，若纱线表面不存在疵点，当纱线被外界光源照射时纱线沿垂直传感器方向的反射光光强恒定，若纱线表面携带有疵点，通过检测区时纱线的反射光强发生变化[8-11]。检测系统由光源及透镜、光电传感器和信号调理电路等组成。图1为纱线信号采集基本结构图。
纱线通过牵引罗拉拉动，保持一定张力以垂直方向通过检测区。在检测区中纱线表面将光源照射在纱线上的一部分光反射，通过透镜的会聚作用，将反射光集中在传感器的敏感面上产生电流信号，电流信号通过调理电路形成模拟信号输出。
2 电信号处理
光电二极管输出幅值依据光强变化而变化，通过相关文献可知，光电二极管直接输出信号在微安量级，不利于人眼观察[12]，同时纱线运行过程中纱线自身抖动产生的高频噪声信号会对信号判读造成影响。基于以上两点需要对信号进行放大及滤波。电信号处理电路如图2所示。
放大电路以跨阻放大器OPA380为核心，跨阻放大器有高增益、低噪声的特点，信号通过放大器时，放大器的电噪声不会对信号造成影响。放大器接入去耦电容C1，防止对高频噪声的放大，提高了信噪比。放大倍数由电阻R1的阻值决定。级间去耦电容去除无疵点时的直流信号[13-14]。
滤波电路由电容C3、C4和电阻R4、R5组成二阶RC无缘低通滤波器，可去除高频噪声；后级使用CA3140作为电压跟随器，提高电路驱动能力。
3 数据采集
系统采用TektronixDPO4054B数字示波器对信号进行采集和处理，用以完成各种测试数据的采集和处理。在采集过程中，基于纱线运行速度30 m/min，示波器设置为单通道直流耦合边沿触发方式进行数据采集，采样频率为2.5 kSa/s，采样窗宽度为1 s，触发电压根据不同影响因素由测量因素样本决定；被检测纱线选择平均直径为5 mm的针织用棉本色纱；光电二极管型号为LSSPDPB3 PIN，具有高灵敏性、低响应延时及转化线性度高等特点；会聚透镜选择直径为20 mm，焦距为35 mm的树脂透镜。图3为实际测量中的样本信号，图形的突出部分是由于疵点特征影响反射光强度造成的，即下凹部分代表疵点特征。图4为样本实测装置。 以纱线运动方向为轴向，垂直纱线运动方向为径向，通过分析发现疵点的轴向尺寸及径向尺寸及纱线疵点与原纱灰度差异都对纱线信号有影响，下面就不同影响因素进行分析。
3.1 疵点轴向尺寸
在纱线上标记出轴向尺寸为1，2，…，8 mm的八个径向尺寸、灰度差异相同的疵点，使其以30 m/min的速度均匀通过检测区，采样结果如表1所示。
从表1可以看出，八个样本疵点在以相同速度通过检测区时信号响应总时间与疵点轴向尺寸呈正比关系。将轴向尺寸与响应时间进行线性拟合得到拟合函数为y=1.962x+0.469（结果有95%的置信区间），拟合曲线如图5所示，轴向尺寸采样结果如图6所示。
3.2 疵点径向尺寸影响
在纱线上标记出径向尺寸为0.2，0.4，0.8，1.2，1.6 mm的五个轴向尺寸、灰度差异相同的疵点，使其以30 m/min的速度均匀通过检测区，采样结果如表2所示。
从表2可以看出，五个样本疵点在以相同速度通过检测区时信号响应峰值电压与疵点径向尺寸呈正比关系。将径向尺寸与信号电压变化进行線性拟合得到拟合函数为y=0.202x+0.139（结果有95%的置信区间），拟合曲线如图7所示，径向尺寸采样结果如图8所示。
3.3 疵点灰度差异影响
在纱线上标记疵点灰度差异从浅到深的五个轴向尺寸、径向尺寸相同的疵点，使其以30 m/min的速度均匀通过检测区，采样结果如表3所示。
从表3可以看出，五个样本疵点在以相同速度通过检测区时信号响应峰值电压与疵点灰度差异呈正比关系。将疵点灰度差异按从浅到深的顺序将对应信号电压变化进行折线图连接，结果如图9所示。
4 结果及分析
4.1 误差分析
在影响因素及影响结果的线性拟合函数中发现，拟合函数都是一次函数而非正比例函数。在理想条件下拟合函数应为正比例函数，分析以下因素对数据的读取引入误差。
1） 当疵点尺寸较大时光电管工作在开关状态下，疵点前端与后端在光电二极管中引起的响应存在延时，造成响应误差。
2） TK2002数字示波器将模拟信号转换为数字信号，通过人眼调节判决标尺寻找峰值电压及均值电压，判决标尺在标记峰值电压时存在标记误差。
3） 在判读示波器信号时，人眼读数存在读数误差。
以上因素可能导致信号判读过程中引入误差，从而使拟合函数中存在常数项，对函数拟合结果引入误差。
4.2 结 果
通过光电法纱线检测原理分析纱线疵点轴向尺寸、径向尺寸及灰度差异对采样信号造成的影响，结果表明疵点轴向尺寸会影响疵点通过传感器的时间，疵点径向尺寸及灰度差异会影响疵点样本信号的峰值电压，采样得到的数据有助于为纱线表面疵点形貌判别提供依据，对进一步有目的地改善纱线质量检测有重要意义。
参考文献：
[1] 来侃，姚穆，张一心.棉布外观疵点与纱线条干质量关系的研究[J].棉纺织技术，1995，23（12）：710712.
[2] 江文杰，曾学文，施建华.光电技术[M].北京：科学出版社，2012.
[3] 向丽坤，宋昆.光电传感器的发展及其应用[J].电子制作，2015（24）：17.
[4] 李虎.反射式光电测速系统研究[D].南京：南京理工大学，2014.
[5] 徐昱.纱线质量的全面检测和综合评定[C]∥2010年全国现代纺纱技术研讨会.无锡：中国纺织工程学会，2010.
[6] 谢黎路，莫静昱，吴佩云.我国纱线外观质量检测技术的进步[J].棉纺织技术，2005，33（9）：2530.
[7] 周秀玲，宋建晋，吉自强，等.DQSS14型电子清纱器应用体会[J].棉纺织技术，2003，31（10）：4749.
[8] 刘恒琦.纱线质量检测与控制[M].北京：中国纺织出版社，2008：121124.
[9] SABOKTAKIN A，VU-KHANH T.A comparative quality assessment of textile composite using NDT and geometrical inspection techniques[J].Polymer Composites，2014，35（9）：18181825.
[10] YUN X，KIM D，STANACEVIC M，et al.Low-power high-resolution 32-channel neural recording system[C]∥29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.Lyon：IEEE，2007.
[11] PAN R，LIU J H，GAO W D，et al.Automatic detection of the layout of color yarns with logical analysis[J].Fibers and Polymers，2012，13（5）：664669.
[12] MALINAUSKAS A，MALINAUSKIENE J，RAMANAVIC^US A.Conducting polymer-based nanostructurized materials：electrochemical aspects[J].Nanotechnology，2005，16（10）：R51R62.
[13] PAN R，LIU J H，GAO W D.Measuring linear density of threads in single-system-mélange color fabrics with FCM algorithm[J].Color Research and Application，2013，38（6）：456462.
[14] SERGIO M，BIRRING S S，PAVORD I D，et al.An automated system for 24-h monitoring of cough frequency：the leicester cough monitor[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2007，54（8）：14721479.
关键词： 纱线检测； 光电技术； 检测方法； 信号特征
中图分类号： TM 938 文献标志码： A doi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2017.03.009
Influence factors in yarn detection with reflective photoelectric method
ZHANG Yi， MA Weihong
（School of Electronic and Optical Engineering， Xi’an Technological University， Xi’an 710021， China）
Abstract： In the textile industry，the speed of the machine is becoming faster.Traditional human eye recognition does no longer satisfy the speed of the yarn defect detection，and automated testing becomes more important.It needs to automate the detection of yarn defect signal.With the reflection type photoelectric detection principle，a structure for yarn surface defect detection is built，the defects are sampled，and sample characteristics are analyzed.By analyzing the effects of the axial dimension，radial dimension and gray difference of the defect on the output，it provides a basis for yarn defect signal judging.The analysis shows that the axial size of the defect and the sample response time has linear relationship.The radial size and gray scale difference have linear relationships with the peak voltage.
Keywords： yarn detection； photoelectric technology； detection method； signal characteristics
引 言
紗线检测是织造过程中络筒收集纱线前的重要步骤。由于在纺织过程中原料、机械、工艺、环境及操作等方面的原因，纱线不可避免地存在着各种形式的疵点（如纱线上较大的纱线接头、纱线表面残留的棉壳、纱线表面残留的油污）[1]。需要在络筒收集纱线前有效地识别各种形式的疵点，一方面防止纱线在络筒上出现绞纱影响卷绕的平整性，另一方面提高织物成品的外观质量从而保证织物的经济价值。本文采用反射式光电法纱线疵点检测原理[2-6]，从疵点轴向尺寸、径向尺寸、灰度差异三个方面分析各因素对输出信号的影响。
1 检测方法与原理
纱线进入络筒前由牵引罗拉卷绕通过检测区[7]。牵引罗拉表面光滑、直线度高，若纱线表面不存在疵点，当纱线被外界光源照射时纱线沿垂直传感器方向的反射光光强恒定，若纱线表面携带有疵点，通过检测区时纱线的反射光强发生变化[8-11]。检测系统由光源及透镜、光电传感器和信号调理电路等组成。图1为纱线信号采集基本结构图。
纱线通过牵引罗拉拉动，保持一定张力以垂直方向通过检测区。在检测区中纱线表面将光源照射在纱线上的一部分光反射，通过透镜的会聚作用，将反射光集中在传感器的敏感面上产生电流信号，电流信号通过调理电路形成模拟信号输出。
2 电信号处理
光电二极管输出幅值依据光强变化而变化，通过相关文献可知，光电二极管直接输出信号在微安量级，不利于人眼观察[12]，同时纱线运行过程中纱线自身抖动产生的高频噪声信号会对信号判读造成影响。基于以上两点需要对信号进行放大及滤波。电信号处理电路如图2所示。
放大电路以跨阻放大器OPA380为核心，跨阻放大器有高增益、低噪声的特点，信号通过放大器时，放大器的电噪声不会对信号造成影响。放大器接入去耦电容C1，防止对高频噪声的放大，提高了信噪比。放大倍数由电阻R1的阻值决定。级间去耦电容去除无疵点时的直流信号[13-14]。
滤波电路由电容C3、C4和电阻R4、R5组成二阶RC无缘低通滤波器，可去除高频噪声；后级使用CA3140作为电压跟随器，提高电路驱动能力。
3 数据采集
系统采用TektronixDPO4054B数字示波器对信号进行采集和处理，用以完成各种测试数据的采集和处理。在采集过程中，基于纱线运行速度30 m/min，示波器设置为单通道直流耦合边沿触发方式进行数据采集，采样频率为2.5 kSa/s，采样窗宽度为1 s，触发电压根据不同影响因素由测量因素样本决定；被检测纱线选择平均直径为5 mm的针织用棉本色纱；光电二极管型号为LSSPDPB3 PIN，具有高灵敏性、低响应延时及转化线性度高等特点；会聚透镜选择直径为20 mm，焦距为35 mm的树脂透镜。图3为实际测量中的样本信号，图形的突出部分是由于疵点特征影响反射光强度造成的，即下凹部分代表疵点特征。图4为样本实测装置。 以纱线运动方向为轴向，垂直纱线运动方向为径向，通过分析发现疵点的轴向尺寸及径向尺寸及纱线疵点与原纱灰度差异都对纱线信号有影响，下面就不同影响因素进行分析。
3.1 疵点轴向尺寸
在纱线上标记出轴向尺寸为1，2，…，8 mm的八个径向尺寸、灰度差异相同的疵点，使其以30 m/min的速度均匀通过检测区，采样结果如表1所示。
从表1可以看出，八个样本疵点在以相同速度通过检测区时信号响应总时间与疵点轴向尺寸呈正比关系。将轴向尺寸与响应时间进行线性拟合得到拟合函数为y=1.962x+0.469（结果有95%的置信区间），拟合曲线如图5所示，轴向尺寸采样结果如图6所示。
3.2 疵点径向尺寸影响
在纱线上标记出径向尺寸为0.2，0.4，0.8，1.2，1.6 mm的五个轴向尺寸、灰度差异相同的疵点，使其以30 m/min的速度均匀通过检测区，采样结果如表2所示。
从表2可以看出，五个样本疵点在以相同速度通过检测区时信号响应峰值电压与疵点径向尺寸呈正比关系。将径向尺寸与信号电压变化进行線性拟合得到拟合函数为y=0.202x+0.139（结果有95%的置信区间），拟合曲线如图7所示，径向尺寸采样结果如图8所示。
3.3 疵点灰度差异影响
在纱线上标记疵点灰度差异从浅到深的五个轴向尺寸、径向尺寸相同的疵点，使其以30 m/min的速度均匀通过检测区，采样结果如表3所示。
从表3可以看出，五个样本疵点在以相同速度通过检测区时信号响应峰值电压与疵点灰度差异呈正比关系。将疵点灰度差异按从浅到深的顺序将对应信号电压变化进行折线图连接，结果如图9所示。
4 结果及分析
4.1 误差分析
在影响因素及影响结果的线性拟合函数中发现，拟合函数都是一次函数而非正比例函数。在理想条件下拟合函数应为正比例函数，分析以下因素对数据的读取引入误差。
1） 当疵点尺寸较大时光电管工作在开关状态下，疵点前端与后端在光电二极管中引起的响应存在延时，造成响应误差。
2） TK2002数字示波器将模拟信号转换为数字信号，通过人眼调节判决标尺寻找峰值电压及均值电压，判决标尺在标记峰值电压时存在标记误差。
3） 在判读示波器信号时，人眼读数存在读数误差。
以上因素可能导致信号判读过程中引入误差，从而使拟合函数中存在常数项，对函数拟合结果引入误差。
4.2 结 果
通过光电法纱线检测原理分析纱线疵点轴向尺寸、径向尺寸及灰度差异对采样信号造成的影响，结果表明疵点轴向尺寸会影响疵点通过传感器的时间，疵点径向尺寸及灰度差异会影响疵点样本信号的峰值电压，采样得到的数据有助于为纱线表面疵点形貌判别提供依据，对进一步有目的地改善纱线质量检测有重要意义。
参考文献：
[1] 来侃，姚穆，张一心.棉布外观疵点与纱线条干质量关系的研究[J].棉纺织技术，1995，23（12）：710712.
[2] 江文杰，曾学文，施建华.光电技术[M].北京：科学出版社，2012.
[3] 向丽坤，宋昆.光电传感器的发展及其应用[J].电子制作，2015（24）：17.
[4] 李虎.反射式光电测速系统研究[D].南京：南京理工大学，2014.
[5] 徐昱.纱线质量的全面检测和综合评定[C]∥2010年全国现代纺纱技术研讨会.无锡：中国纺织工程学会，2010.
[6] 谢黎路，莫静昱，吴佩云.我国纱线外观质量检测技术的进步[J].棉纺织技术，2005，33（9）：2530.
[7] 周秀玲，宋建晋，吉自强，等.DQSS14型电子清纱器应用体会[J].棉纺织技术，2003，31（10）：4749.
[8] 刘恒琦.纱线质量检测与控制[M].北京：中国纺织出版社，2008：121124.
[9] SABOKTAKIN A，VU-KHANH T.A comparative quality assessment of textile composite using NDT and geometrical inspection techniques[J].Polymer Composites，2014，35（9）：18181825.
[10] YUN X，KIM D，STANACEVIC M，et al.Low-power high-resolution 32-channel neural recording system[C]∥29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.Lyon：IEEE，2007.
[11] PAN R，LIU J H，GAO W D，et al.Automatic detection of the layout of color yarns with logical analysis[J].Fibers and Polymers，2012，13（5）：664669.
[12] MALINAUSKAS A，MALINAUSKIENE J，RAMANAVIC^US A.Conducting polymer-based nanostructurized materials：electrochemical aspects[J].Nanotechnology，2005，16（10）：R51R62.
[13] PAN R，LIU J H，GAO W D.Measuring linear density of threads in single-system-mélange color fabrics with FCM algorithm[J].Color Research and Application，2013，38（6）：456462.
[14] SERGIO M，BIRRING S S，PAVORD I D，et al.An automated system for 24-h monitoring of cough frequency：the leicester cough monitor[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2007，54（8）：14721479.