DE19836071A1 - Verfahren zur Erkennung von Fadenresten auf Spinnkopshülsen - Google Patents
Verfahren zur Erkennung von Fadenresten auf SpinnkopshülsenInfo
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Abstract
Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Fadenresten auf Spinnkopshülsen (6), wobei eine zu untersuchende Spinnkopshülse (6) mit Licht mindestens einer Lichtquelle (7) bestrahlt und das von der Spinnkopshülse (6) reflektierte Licht von einer Bildaufnahmeeinrichtung, z. B. einer CCD-Videokamera (8), erfaßt und in digitale Bilddaten (90) umgewandelt wird. Die digitalen Bilddaten (90) werden einem Auswerterechner (10) zugeführt, der die den digitalen Bilddaten (90) entsprechende Bildmatrix einer Kantenfilterung unterzieht, um auf diese Weise die in der Bildmatrix enthaltenen Kantenkonturen zu ermitteln und abhängig von den somit erhaltenen Kantenkonturen auf das Vorhandensein von Fadenresten auf der untersuchten Spinnkopshülse (6) zu schließen.
Description
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine entsprechende Vorrichtung zur
Erkennung von Fadenresten bzw. von Restgarn auf Spinnkopshülsen zum Einsatz in
automatischen Spulmaschinen.
Moderne Spinnmaschinen haben einen hohen Ausstoß an Spinnkopsen, wodurch auch
erhöhte Anforderungen an die Verarbeitungskapazität der nachgeordneten Spulmaschinen
gestellt werden. Des weiteren ist es erforderlich, die abgespulten Hülsen in ausreichender
Menge der Spinnmaschine wieder zuzuführen. Zur Sicherung eines hohen
Automatisierungsgrades sind deshalb geschlossene Transportkreisläufe im Bereich der
Spulmaschine sowie gegebenenfalls eine direkte Kopplung mit den Spinnmaschinen
verbreitet.
In modernen automatisierten textilen Produktionsstätten unterliegen die Spinnkopshülsen
somit einem Kreisprozeß. Der Materialfluß in einem derartigen geschlossenen Spinn
kops- und Hülsentransportsystem nach dem Stand der Technik, wie es beispielsweise aus der
EP 0 402 731 B1 bekannt ist, ist schematisch in Fig. 6 dargestellt. Nach der Herstellung des
Garns in einer Ringspinnmaschine gelangt der so entstandene Spinnkops automatisch zur
Spulmaschine und wird dort auf Kopsträger aufgesteckt. Über Transportbänder wird der
Spinnkops von der Aufsteckstation zu einer Kopsvorbereitungsstation 4 transportiert, um
dort das Fadenende zu lösen und für das spätere sichere Erfassen bereitzulegen.
Anschließend fährt der Spinnkops in eine Spulstelle 1, wo der Spulprozeß durchgeführt
wird.
Speziell bei einem Fadenbruch kann es jedoch vorkommen, daß die Spulmaschine den
Fadenanfang des eingelegten Spinnkopses verliert. Nach wenigen erfolglosen
Spleißversuchen wird die vermeintlich leere Spinnkopshülse schließlich von der Spulstelle
1 ausgeworfen. Es ist somit nicht gewährleistet, daß die ausgeworfenen Spinnkopshülsen
tatsächlich immer leer sind. Vielmehr unterscheiden sich die ausgeworfenen
Spinnkopshülsen hinsichtlich der verbliebenen Restbefüllung und der daraus resultierenden
Weiterverarbeitung. Zur Automatisierung des Spulprozesses ist es daher notwendig, den
Zustand der aus der Spulstelle 1 ausgeschleusten Spinnkopse zu bestimmen, um somit
einzelne Restfäden oder eine eventuell vorhandene Restbefüllung der Spinnkopshülse
zuverlässig erfassen zu können. Zu diesem Zweck ist bei dem in Fig. 6 gezeigten
Transportsystem ein elektromechanischer Hülsenwächter 2 vorgesehen, der die auf der
Spinnkopshülse verbliebene Restgarnmenge detektiert. Der Hülsenwächter 2 kann in Form
eines elektro-mechanischen Sensors ausgestaltet sein
(z. B. DE-41 10 626 A1), wobei ein Metallkamm seitlich über die Spinnkopshülse streift. Je
nachdem, wie weit dieser Metallkamm über die Hülse streifen kann, werden Rückschlüsse
über die Restfüllmenge der Spinnkopshülse gezogen. Vollständig abgespulte Spinnkopse,
d. h. leere Hülsen, werden zur erneuten Befüllung automatisch zur Spinnmaschine
zurücktransportiert. Wurde hingegen ein auf der Spinnkopshülse verbliebener Fadenrest
von dem Hülsenwächter 2 erkannt, wird beispielsweise mit Hilfe von Weichen die
Transportrichtung der entsprechenden Spinnkopshülse derart abgezweigt, daß die
Spinnkopshülse über einen Nebentransportpfad einer Hülsenreinigungseinrichtung 3
zugeführt wird. Diese Hülsenreinigungseinrichtung 3 hat die Aufgabe, das Restgarn von
der Spinnkopshülse zu entfernen. Hierzu wird der Garnwickel gegebenenfalls
aufgeschnitten und dann vom Spinnkops gestreift. Da jedoch auch der Fall auftreten kann,
daß der auf der Hülse verbliebene Fadenrest noch wiederverwendbar ist und somit der
Spulstelle 1 erneut zugeführt werden kann, liefert der Hülsenwächter 2 auch eine Aussage
darüber, ob die auf der Spinnkopshülse detektierte Restgarnmenge wiederverwendbar ist.
Ist dies der Fall, wird die Spinnkopshülse nicht der Hülsenreinigung 3 zugeführt, sondern
zu der Kopsvorbereitungseinheit 4 transportiert, die wiederum den Fadenanfang des
Spinnkopses erfaßt und nach Ablegen des Fadenanfangs an vorbestimmter Stelle den
Spinnkops wieder einer Spulstelle 1 zuführt.
Anstelle der in Fig. 6 dargestellten Ausgestaltung, bei der der Hülsenwächter 2 als
Multifunktionssensor dient, der zwischen leeren Hülsen, Hülsen mit geringem Fadenrest
und Hülsen mit einem noch verarbeitbaren Fadenrest unterscheiden kann, ist es auch
möglich, an der Position des Hülsenwächters 2 einen ersten Sensor vorzusehen, der
lediglich erkennt, ob auf der Spinnkopshülse ein Fadenrest vorhanden ist oder nicht, wobei
in diesem Fall vor einer Abzweigung zur Hülsenreinigung 3 ein weiterer Sensor
vorgesehen ist, der schließlich hinsichtlich des Fadenrests unterscheidet, ob der verbliebene
Fadenrest für eine Wiederverwendung ausreicht oder nicht und durch entsprechende
Steuerung des Transportweges abhängig von dieser Unterscheidung die Spinnkopshülse
entweder der Kopsvorbereitung 4 oder der Hülsenreinigung 3 zuführt.
Wie bereits zuvor erläutert worden ist, wird bei der in Fig. 6 dargestellten Spulmaschine
als Hülsenwächter 2 ein elektro-mechanischer Spinnkopstaster in Form eines Metallkamms
verwendet, der jedoch mit mehreren Nachteilen verbunden ist. So muß bei dieser
Ausgestaltung der Hülsenwächter 2 für unterschiedliche Arten und Größen von
Spinnkopshülsen von Hand neu justiert werden. Des weiteren kann sich der Metallkamm
mit der Zeit abnutzen und einzelne Restfäden werden nicht von der Spinnkopshülse
entfernt, sondern durch den Metallkamm lediglich heruntergeschoben, so daß sich diese
Restfäden bei einem anschließenden Spinnprozeß mit dem Neufaden verwickeln und somit
einen Stillstand der Ringspinnspindel verursachen können. Ebenfalls nachteilig wirkt sich
aus, daß die mechanischen Tastelemente des Sensors insbesondere feines Garn
beschädigen können.
Aus der JP 63-107370 ist ein ähnlicher mechanischer Sensor zur Erkennung von Restfäden
auf Spinnkopshülsen bekannt. Gemäß dieser Druckschrift wird ein drehbar gelagerter
mechanischer Arm an der Spinnkopshülse von oben nach unten entlang bewegt, wobei der
drehbar gelagerte Arm je nach Füllgrad der Spinnkopshülse mehr oder weniger ausgelenkt
werden kann. Die Auslenkung des Armes wird mit Hilfe eines entsprechenden Sensors
erfaßt, um somit Rückschlüsse auf die eventuell vorhandene Restwicklung der
Spinnkopshülse zu gewinnen.
Neben der zuvor beschriebenen Erkennung von Fadenresten auf Spinnkopshülsen mit Hilfe
mechanischer Sensoren oder Taster sind auch Vorrichtungen bekannt, die berührungslos
Restgarn oder Fadenreste auf Spinnkopshülsen erkennen.
Die DE-AS-1 278 308 schlägt zu diesem Zweck die Bestrahlung der Spinnkopshülse mit
Hilfe einer Lichtquelle vor, wobei das von der Spinnkopshülse reflektierte Licht mit Hilfe
einer Fotozelle erfaßt wird. Der von der Spinnkopshülse reflektierte Lichtstrahl beeinflußt
abhängig davon, ob auf der Spinnkopshülse ein Wicklungsrest vorhanden ist oder nicht,
mehr oder weniger die Fotozelle. Zwischen der Spinnkopshülse und der als Sensor
dienenden Fotozelle erfolgt während des Abtastvorgangs stets eine Relativbewegung, d. h.
die Spinnkopshülse wird waagrecht an der Fotozelle vorbeitransportiert.
Zudem ist aus der gattungsbildenden DE 40 08 795 C2 bekannt, zum Erfassen von
Restfäden auf einer Spinnkopshülse die Spinnkopshülse aufrechtstehend zu transportieren
und die Spinnkopshülse mit Hilfe einer Relativbewegung zwischen der Spinnkopshülse und
einem Sensor abzutasten, wobei der Sensor an einer ortsfesten Hubeinrichtung angebracht
ist, mit deren Hilfe er entlang der Spinnkopshülse mit annähernd gleichmäßigem Abstand
zur Hülsenoberfläche bewegt wird. Der Sensor kann insbesondere ein Fotosensor sein, der
unter einem bestimmten Winkel zur Vertikalen auf die Oberfläche der Spinnkopshülse
aufgestrahltes und von der Spinnkopshülse reflektiertes Licht auswertet, um somit
Fadenreste auf der Spinnkopshülse zu erkennen.
Aus der JP 54-30943 ist schließlich ebenfalls die berührungslose Abtastung von Spulen
bekannt, wobei die in dieser Druckschrift offenbarte Vorrichtung zur Überprüfung von
Vorgarnspulen dient, um das Äußere der Vorgarnspulen hinsichtlich Oberflächenfehler etc.
überprüfen zu können. Die gemäß dieser Druckschrift vorgeschlagene Abtastvorrichtung
umfaßt eine Lichtquelle, deren Licht durch einen entsprechend der Kammlinie der
Vorgarnspule ausgestalteten und angeordneten Schlitz auf die Vorgarnspule abgestrahlt
wird, wobei eine Fernsehkamera die Vorgarnspule abtastet. Insbesondere tastet die
Fernsehkamera die Vorgarnspule zeilenweise ab und ermittelt aufgrund eines Vergleichs
mit Referenzwerten die Qualität der Vorgarnspule, um Vorsprünge, Wicklungslöcher usw.
der Vorgarnspule feststellen zu können. Die zuvor beschriebene Vorrichtung dient jedoch
nicht zur Erkennung von Fadenresten oder Restgarn auf Spinnkopshülsen.
Der vorliegenden Erfindung liegt nunmehr die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren sowie eine
entsprechende Vorrichtung zur Erkennung von Fadenresten auf Spinnkopshülsen zu
schaffen, wobei eine sicherere und zuverlässigere Detektierung von Fadenresten möglich
ist. Auch sollen mit Hilfe der vorliegenden Erfindung nicht nur Fadenreste erkannt werden
können, sondern auch zuverlässige Aussagen über den Füllgrad des Spinnkopses
ermöglicht werden, so daß bei wiederverwendbaren Fadenresten der entsprechende
Spinnkops, gegebenenfalls nach Durchlaufen einer Spinnkopsvorbereitungseinrichtung zur
Erfassung des Fadenanfangs, erneut einer Spulstelle zugeführt werden kann.
Die zuvor genannte Aufgabe wird gemäß der vorliegenden Erfindung durch ein Verfahren
mit den Merkmalen des Anspruches 1 bzw. eine Vorrichtung mit den Merkmalen des
Anspruches 13 gelöst. Die Unteransprüche beschreiben jeweils bevorzugte und vorteilhafte
Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung, die ihrerseits zu einer bestmöglichen
Abtastung der Spinnkopshülsen und einer möglichst einfachen und dennoch zuverlässigen
Ausweitung der dabei gewonnenen Informationen beitragen.
Auch gemäß der vorliegenden Erfindung werden Fadenreste berührungslos erkannt, wobei
jedoch digitale Bildsignale erzeugt werden, die einer digitalen Bildverarbeitung unterzogen
werden. Um aus den digitalen Bilddaten Objektkonturen der zu untersuchenden
Spinnkopshülse zu gewinnen, wird auf diese ein Kanten-Filteralgorithmus angewendet, mit
dessen Hilfe Kanten, d. h. Helligkeits- oder Grauwertübergänge, in der digitalen Bildmatrix
herausgearbeitet (segmentiert) werden können. Anhand der somit gewonnenen
Objektkonturen ist eine zuverlässige Beurteilung des Zustands der jeweiligen
Spinnkopshülse möglich, um insbesondere geringe Fadenreste auf der Spinnkopshülse zu
erkennen sowie bei größeren Restbewicklungen beurteilen zu können, ob die somit
erkannten Restbewicklungen wiederverwendbar sind.
Bei dem zu prüfenden Bereich handelt es sich in der Regel um den Bereich, der bei einem
voll bewickelten Kops die Wicklung trägt. Es kann aber auch ausreichend sein, nur das
untere Drittel der Hülse zu prüfen, auf dem mit größter Wahrscheinlichkeit Fadenreste
anzutreffen sind.
Die Abtastung der Spinnkopshülse kann gemäß der vorliegenden Erfindung insbesondere
während des Transports der Spinnkopshülse in Form einer Momentaufnahme durch eine
Ganzbildkamera erfolgen. Bei der Kamera kann es sich insbesondere um eine
CCD-Videokamera handeln, wobei eine Schwarz/Weiß-Aufnahme genügt. Zur Verbesserung der
Bildausnutzung, d. h. zur Erzielung einer höheren Bildauflösung, kann eine optische
Verzerrung über eine Zylinderoptik oder einen Hohlspiegel vorgesehen sein. Ebenso trägt
eine Drehung der Kamera um 90° um ihre optische Achse zu einer höheren Bildauflösung
bei. Mit Hilfe eines Bildwandlers kann das von der Videokamera gelieferte Bildsignal
digitalisiert und einem nachgeschalteten Auswerterechner, beispielsweise in Form eines
normalen Personal Computers, zur Verfügung gestellt werden. Dort wird das Bild mit
einem speziell entwickelten Auswertealgorithmus analysiert, wobei die Auswertung eine
zuverlässige Aussage über den Zustand des untersuchten Prüflings liefert.
Anstelle einer CCD-Kamera kann auch ein digitaler Fotoapparat zur Abtastung der
Spinnkopshülsen eingesetzt werden, wobei bei einem derartigen digitalen Fotoapparat die
Digitalisierung des aufgenommenen Bildes kameraintern erfolgt, so daß keine
nachfolgende Digitalisierung mit Hilfe eines Bildwandlers erforderlich ist.
Die Ausleuchtung eines Prüflings erfolgt vorteilhafterweise mit einer diffuses Licht
ab strahlenden Lichtquelle. Eine derartige Lichtquelle kann beispielsweise aus mehreren
Feldern ultraheller Leuchtdioden (LED) bestehen, wobei diese Leuchtfelder derart
angeordnet sind, daß die Ränder und Konturen des Spinnkopses betont werden und keine
störenden Reflexionen auftreten. Für die Verwendung von Leuchtdioden spricht ihre lange
Lebensdauer, ihre Robustheit sowie ihre geringe Leistungsaufnahme. Durch eine farbige
Mischung der Leuchtdioden (rot, grün und gelb) kann eine Verbreiterung des
Farbspektrums erzielt werden. Durch den Einsatz eines Diffusors, beispielsweise in Form
einer Mattscheibe oder Streuscheibe, kann trotz der an sich punktförmigen
Abstrahlcharakteristik der Leuchtdioden eine homogene Ausleuchtung des jeweiligen
Prüflings erreicht werden. Die Anordnung der Leuchtdioden sollte vorteilhafterweise
derart sein, daß es zu keiner Totalreflexion des Lichts dieser Leuchtdioden zu der
jeweiligen Bildaufnahmeeinrichtung hin kommen kann. Anstelle der Verwendung
verschiedenfarbiger Leuchtdioden können auch die in letzter Zeit zunehmend auf dem
Markt erhältlichen weißen Leuchtdioden verwendet werden.
Die gemäß der vorliegenden Erfindung durchgeführte digitale Bildverarbeitung basiert im
wesentlichen auf der Extraktion und der Analyse der Objektstrukturen des jeweiligen
Prüflings, insbesondere der Hülsenberandung, der Fadenlagen und der spezifischen
Hülsenmerkmale. Zur Verbesserung des Kontrasts zwischen Hintergrund, Spinnkopshülse
und Fäden kann die digitale Bildmatrix wechselweise quadriert, rückskaliert und schließlich
zur ursprünglichen Bildmatrix wieder hinzuaddiert werden. Zur Kantenfilterung kann
insbesondere der Sobel-Filteralgorithmus angewandt werden, wobei die somit
verarbeiteten Bilddaten anschließend mit Hilfe eines dynamischen Schwellenwerts
binärisiert werden. Die durch diese Vorgehensweise gewonnenen Objektkonturen können
für eine möglichst exakte Segmentierung der Bildmatrix nachfolgend mit Hilfe eines
Erosionsverfahrens mit anschließender Differenzbildung verdünnt werden, wobei die
Extraktion der Konturkanten der untersuchten Spinnkopshülse schließlich mit Hilfe eines
speziellen Kantenverfolgungsverfahrens, z. B. durch Anwendung des Kettencodes nach
Freeman, erfolgt. Die Interpretation der auf diese Weise extrahierten Objektkonturen
erfolgt dann durch eine Bewertung ihrer geometrischen Form oder alternativ durch einen
Vergleich mit einem Referenzbild einer Vergleichsspinnkopshülse.
Bei der Bildaufnahme gemäß der vorliegenden Erfindung ist es nicht erforderlich, den
jeweiligen Prüfling vor der Bildaufnahmeeinrichtung anzuhalten, d. h. die
Restgarnerkennung erfolgt vorteilhafterweise im Vorbeifahren der jeweiligen
Spinnkopshülse.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels unter
Bezugnahme auf die beigefügte Zeichnung näher erläutert.
Fig. 1 zeigt schematisch den Aufbau einer Vorrichtung gemäß der vorliegenden
Erfindung zur Erkennung von Fadenresten auf Spinnkopshülsen,
Fig. 2 zeigt beispielhaft den Aufbau einer in Fig. 1 verwendeten Lichtquelle,
Fig. 3 zeigt eine Darstellung zur Erläuterung des Ablaufs der digitalen Bildverarbeitung
bei der in Fig. 1 dargestellten Vorrichtung,
Fig. 4 zeigt eine Darstellung zur Erläuterung der Funktionsweise der gemäß der
vorliegenden Erfindung durchgeführten Kantenfilterung einer Bildmatrix,
Fig. 5 zeigt Darstellungen zur Erläuterung des gemäß einem bevorzugten
Ausführungsbeispiel eingesetzten Kantenverfolgungsverfahren durch Anwendung des
Kettencodes nach Freeman, und
Fig. 6 zeigt eine schematische Darstellung zur Erläuterung der Transportwege von
Spinnkopshülsen in einer automatischen Spulmaschine.
Die in Fig. 1 gezeigte Vorrichtung umfaßt zur Erkennung von Fadenresten auf einer
Spinnkopshülse 6 mindestens eine Lichtquelle 7, die die Spinnkopshülse 6 mit diffusem
Licht bestrahlt. Als Bildaufnahmeeinrichtung wird eine Kamera 8, insbesondere eine
CCD-Videokamera verwendet, die die somit bestrahlte Spinnkopshülse 6 abtastet und ein
entsprechendes Video- oder Bildsignal bereitstellt, welches von einem nachgeordneten
Bildwandler 9, beispielsweise in Form eines Frame-Grabbers, in digitale Bilddaten 90
umgesetzt wird, die einem Rechner 10 zugeführt werden. Der Rechner 10 unterzieht die
digitalen Bilddaten 90 einer digitalen Bildverarbeitung und wertet somit die digitalen
Bilddaten 90 aus, um Informationen über den Hülsenstatus bzw. Füllgrad der jeweiligen
Spinnkopshülse 6 zu erhalten. Auf dem Monitor 11 des Rechners 10 kann ein der
jeweiligen Spinnkopshülse 6 entsprechendes Bild dargestellt werden. Nachdem der
Rechner 10 den Status bzw. Füllgrad der Spinnkopshülse ermittelt hat, wird die
Transportbandsteuerung beispielsweise des in Fig. 6 gezeigten Transportsystems einer
automatischen Spulmaschine angesteuert, um entsprechend den Transportweg abhängig
von dem erkannten Füllgrad der Spinnkopshülse 6 einzustellen. D. h. eine Spinnkopshülse
6 mit wiederverwendbaren Fadenresten wird der in Fig. 6 gezeigten Kopsvorbereitung 4
zugeführt, während eine Spinnkopshülse 6 mit einem nicht wiederverwendbaren Fadenrest
der Hülsenreinigung 3 zugeführt wird. Eine als leer erkannte Spinnkopshülse 6 wird
schließlich weder der Kopsvorbereitung 4 noch der Hülsenreinigung 3 zugeführt, sondern
unmittelbar zur Spinnmaschine transportiert.
Bei der in Fig. 1 gezeigten Anordnung können insbesondere mehrere Lichtquellen 7
seitlich der zu untersuchenden Spinnkopshülse 6 derart angeordnet sein, daß sie möglichst
gleichmäßig die Spinnkopshülse 6 ausleuchten. Jede Lichtquelle 7 kann, wie nachfolgend
noch näher erläutert wird, in Form eines oder mehrerer Leuchtdioden-Arrays ausgebildet
sein. Um das an sich punktuell bzw. gerichtet abgestrahlte Licht derartiger Leuchtdioden
zu streuen und somit eine gleichmäßigere Bestrahlung des Spinnkopses 6 zu ermöglichen,
wird in diesem Fall den Leuchtdioden ein Diffusor 18, beispielsweise in Form einer Matt-
oder Streuscheibe, vorgelagert.
Zur Implementierung der in Fig. 1 gezeigten Vorrichtung in einer Spulmaschine müssen
alle störenden äußeren Einflüsse minimiert werden. Dazu gehören unterschiedliche
Lichtverhältnisse, mögliche Vibrationen der Maschine oder Staub- und Faserflug innerhalb
der Produktionsstätte. Die Spinnkopshülsen 6 werden auf einem Träger transportiert und
an einer vordefinierten Position innerhalb eines Gehäuses mit einer Ein- und
Ausfahrtsöffnung an der Kamera 8 vorbeigeführt. Durch die Verkleidung dieses Gehäuses
können die inneren von den äußeren Lichtverhältnissen getrennt und eine Verschmutzung
der Kameralinse verringert werden. Zur Verhinderung des Staubflugs innerhalb der
Bildaufnahmeumgebung kann ein Ventilator eingesetzt werden, der vorgefilterte Luft
kontinuierlich durch eine weitere Öffnung in das Gehäuse befördert. In dem Gehäuse
entsteht so ein Überdruck, wodurch die Staubpartikel aus dem Gehäuse herausgeblasen
werden. Die Kamera wird vorzugsweise schwingungsgedämpft montiert, um Unschärfen
durch Maschinenvibrationen zu vermeiden.
Mit Hilfe beispielsweise induktiver Nährungsschafter kann das Erreichen der
Bildaufnahmeposition durch eine Spinnkopshülse 6 ermittelt werden. Wird ein derartiger
Schalter von einer vorbeifahrenden Spinnkopshülse 6 ausgelöst, wird dies der Kamera 8
mitgeteilt, so daß die Bildaufnahme durch die Kamera 8 erfolgt. Die Spinnkopshülse 6
wird sofort aus der Bildaufnahmeumgebung zum nächsten Verzweigungspunkt des
Transportbandes befördert. Die Zeit zwischen der Bildaufnahme und dem Erreichen des
nächsten Verzweigungspunktes genügt, um durch den jeweils verwendeten Rechner 10 die
durch die Bildaufnahme gewonnenen Informationen zu filtern und zu analysieren, so daß
die Spinnkopshülse am nächsten Verzweigungspunkt abhängig vom Ergebnis der
Bildauswertung entweder ausgeschleust, über die in Fig. 6 gezeigte Kopsvorbereitung 4
erneut einer Spulstelle 1 vorgelegt oder zu der Hülsenreinigungsstation 3 transportiert
werden kann. An den Verzweigungspunkten des jeweiligen Transportbandes können zu
diesem Zweck Weichen in Form von elektro-magnetischen Stelleinrichtungen vorgesehen
sein, die abhängig von den durch den Rechner 10 gelieferten Informationen über den
Füllgrad des jeweils untersuchten Prüflings 6 entsprechend angesteuert werden. Da die
Bildaufnahme im Vorbeifahren der Spinnkopshülse 6 erfolgt, entstehen keine Standzeiten
während des Transports der Spinnkopshülse. Die Spulmaschine kann somit optimal
ausgenutzt und der Durchsatz erhöht werden.
Durch den gemäß der vorliegenden Erfindung vorgeschlagenen Einsatz der digitalen
Bildverarbeitung können die eingangs beschriebenen Probleme bei der herkömmlichen
Erkennung von Fadenresten auf Spinnkopshülsen beseitigt werden, wobei mit Hilfe eines
relativ überschaubaren Aufbaus und preiswerten Mitteln eine zuverlässige Aussage über
den Füllgrad des jeweiligen Prüflings 6 getroffen werden kann.
Nachfolgend sollen die in Fig. 1 dargestellten Lichtquellen 7 näher erläutert werden.
Die Aufgabe der in Fig. 1 verwendeten Beleuchtung ist es, die relevanten Informationen
der aufzunehmenden Spinnkopshülse 6 hervorzuheben und nicht relevante Informationen
zu unterdrücken. Als Lichtquelle 7 kommen insbesondere Leuchtdioden (LED) in Frage,
da es sich hierbei um die energiesparendste, langlebigste und kostengünstigste
Beleuchtungsalternative handelt. Um das Farbspektrum der Beleuchtung zu erhöhen,
werden vorzugsweise Leuchtdioden der Farben Rot, Gelb und Grün in Arrays gemischt
angeordnet. Dadurch wird die Beleuchtung insgesamt weniger anfällig gegen
farbabsorbierende Eigenschaften der Spinnkopshülse 6 und der gegebenenfalls
vorhandenen Fadenreste.
Fig. 2 zeigt beispielhaft den Aufbau einer in Fig. 1 gezeigten Lichtquelle 7. Gemäß
Fig. 2 kann die Lichtquelle 7 mehrere Beleuchtungseinheiten 12 aufweisen, die
beispielsweise jeweils durch Lochrasterkarten gebildet sind, auf denen die Leuchtdioden
unterschiedlicher Farbe gemäß Fig. 2 matrixartig aufgelötet sind. Durch die zueinander
versetzte Anordnung der grünen, gelben bzw. roten Leuchtdioden 13, 14 bzw. 15 kann die
Spinnkopsbeleuchtung an das Spektrum des weißen Lichtes angenähert werden. Anstelle
der Verwendung verschiedenfarbiger Leuchtdioden 13-15 können auch die in letzter Zeit
zunehmend auf dem Markt erhältlichen weißen Leuchtdioden verwendet werden. Um
Reflexionen zu der in Fig. 1 gezeigten Kamera 8 hin zu vermeiden, ist es vorteilhaft, die
einzelnen Lichtquellen 7 seitlich von dem jeweiligen Prüfling 6 derart anzuordnen, daß die
Lichtstrahlen der Lichtquellen 7 nicht direkt bzw. direkt reflektiert auf das Objektiv der
Kamera fallen können.
Wie bereits erläutert worden ist, kommt als Bildaufnahmeeinrichtung insbesondere eine
CCD(charged coupled device)-Kamera in Frage. Derartige CCD-Kameras verwenden
CCD-Bildsensoren, die mit Hilfe strahlungsempfindlicher Flächen optische
Bildinformationen durch Ausnutzung des Fotoeffekts an der strahlungsempfindlichen
Fläche in elektrische Informationen umwandeln. Derartige CCD-Bildsensoren sind in
Zeilen bzw. matrixartig in Flächen angeordnet, wobei die durch einen Lichteinfall in einem
CCD-Sensor erzeugte Ladung in ein benachbartes Sensorelement weitergeschoben wird
bis alle während einer Belichtungsphase generierten Ladungen in ein Ausleseregister und
von dort in einen Bildspeicher verschoben worden sind.
Die CCD-Kamera 8 liefert auf diese Weise ein analoges mit Synchronimpulsen versehenes
Video- oder Bildsignal, welches für die nachfolgende digitale Bildverarbeitung digitalisiert
werden muß. Dies geschieht mit Hilfe des bereits in Fig. 1 dargestellten Bildwandlers 9,
der beispielsweise durch eine in dem Auswerterechner 10 installierte Frame-Grabber-Karte
gebildet sein kann, der das von der CCD-Kamera 8 gelieferte Bildsignal digitalisiert, so
daß das aufgenommene Bild auf dem Monitor 11 des Rechners 10 als Echtzeit-Videobild
dargestellt werden kann.
Vorzugsweise wird die CCD-Kamera 8 im sogenannten Interlace-Modus betrieben, um ein
Auftreten des Moiré-Effektes zu vermeiden, d. h. die Kamera 8 erzeugt nacheinander zwei
Halbbilder, wobei das erste Halbbild aus Zeilen mit gerader Zeilennummer und das zweite
Halbbild aus Zeilen mit ungerader Zeilennummer besteht. Als CCD-Kamera 8 wird
vorteilhafterweise eine Schwarz/Weiß-Flächenkamera verwendet, die das von ihr
aufgenommene Bild in Form von Graustufen darstellt. Derartige Schwarz/Weiß-Kameras
zeichnen sich durch ihre relativ geringen Kosten und ihre hohe Zuverlässigkeit aus. Des
weiteren ist auch denkbar, einen digitalen Fotoapparat zu verwenden, da lediglich
Standbilder von einem Prüfling 6 aufgenommen werden müssen. In diesem Fall kann auf
den nachgeschalteten Bildwandler 9 verzichtet werden, da der digitale Fotoapparat bereits
digitale Bilddaten liefert.
Ein besonderes Problem bei der Bildaufnahme ergibt sich aus dem Seitenverhältnis der
Spinnkopshülsen. Das Verhältnis zwischen der Höhe und der Breite einer
durchschnittlichen Spinnkopshülse beträgt ca. 1 : 8, während handelsübliche
CCD-Flächenkameras einem an die europäische Fernsehnorm angelehnten Seitenverhältnis von
4 : 3 unterliegen. Um dieses Manko zumindest teilweise zu kompensieren, ist es vorteilhaft,
die CCD-Flächenkamera längs ihrer optischen Achse um 90° zu drehen. Des weiteren kann
durch die zusätzliche Verwendung eines Hohlspiegels bzw. einer Zylinderoptik das
Längen-Breitenverhältnis der zu betrachtenden Spinnkopshülse bezogen auf das optische
Bild derart angepaßt bzw. verzerrt werden, daß es zu einer höheren Ausnützung der
Fläche des Aufnahmefensters der CCD-Kamera 8 kommt.
Der Bildwandler 9 kann derart ausgestaltet sein, daß er die ihm zugeführten
Bildinformationen direkt in eine Graustufenmatrix und ein bestimmtes Grafikformat
umwandelt. Die somit erzeugten digitalen Bilddaten 90 werden anschließend dem
Rechner 10 zur nachfolgenden Bildverarbeitung zugeführt, wobei die Bilddaten
insbesondere auf der Festplatte des Rechners 10 zwischengespeichert werden, um
nachfolgend über den Arbeitsspeicher darauf zuzugreifen. Als Grafikformat der digitalen
Bilddaten kommt insbesondere ein Rasterformat in Frage. Bei der Vektorgrafik wird ein
Bild in Form von Vektoren im Speicher abgelegt und aus ihnen berechnet. Alle
geometrischen Körper lassen sich aus einfachen Grundelementen zusammensetzen, welche
wiederum mit einfachen mathematischen Hilfsmitteln berechnet werden.
Die von dem Rechner 10 durchgeführte digitale Bildverarbeitung zur Erkennung von
Fadenresten auf dem jeweils untersuchten Prüfling 6 soll nachfolgend näher anhand der
Fig. 3-5 erläutert werden, wobei Fig. 3 den allgemeinen Ablauf der digitalen
Bildverarbeitung in dem Rechner 10 darstellt.
Nach Erhalt der digitalen Bilddaten 90 wird zunächst eine Kontrasterhöhung 100
durchgeführt, um die Grauwertübergänge zwischen Spinnkopshülse und Restfäden zu
erhöhen. Zweck dieser Kontrasterhöhung ist es somit, helle Bereiche von dunklen
Bereichen stärker abzuheben, um die anschließende Kantenfilterung effektiver zu machen.
Zur Verbesserung des Kontrastes wird dabei zunächst der kleinste in der Bildmatrix
auftretende Grauwert von jedem Grauwert der Bildmatrix abgezogen und das Ergebnis
pixelweise quadriert, um hellere Pixel deutlicher von dunkleren Pixeln abzuheben.
Anschließend wird das Ergebnis in den möglichen Wertebereich eingepaßt, d. h.
rückskaliert. Die hellen Fäden heben sich gegenüber der Spinnkopshülse deutlicher ab,
jedoch verwischt die Kante der Hülse gegenüber dem Hintergrund. Um diesen Nachteil zu
kompensieren, wird zu der quadrierten Bildmatrix das Originalbild, d. h. die ursprüngliche
Bildmatrix, hinzuaddiert.
Anschließend erfolgt die Segmentierung, d. h. das Herausarbeiten des jeweiligen Objekts
aus der somit erhaltenen überarbeiteten Bildmatrix. Die Segmentierung 200 umfaßt im
wesentlichen drei unterschiedliche Verarbeitungsschritte. Zunächst werden mit Hilfe einer
Kantenfilterung die Grauwertübergänge in der Bildmatrix herausgearbeitet (Schritt 201).
Anschließend wird das somit erhaltene Bild binärisiert (Schritt 202). Schließlich erfolgt
eine Verdünnung der Konturen (Schritt 203), um weniger dicke Kanten zu erhalten
(Schritt 203).
Der einfachste Weg, Objekte aus einer Bildmatrix zu segmentieren, ist die Identifizierung
der Kanten, wodurch ein Herausarbeiten der Grauwertübergänge zwischen dem
Hintergrund und dem eigentlichen Objekt erfolgt. Dabei wird die gesamte Bildmatrix
dadurch gefiltert, daß ein Filterkern symmetrisch um einen aktuell zu bearbeitenden
Bildpunkt gelegt und zeilenweise von links nach rechts über die gesamte Bildmatrix
geschoben wird. Zur Verdeutlichung zeigt Fig. 4 beispielhaft eine Bildmatrix 16 mit einer
Vielzahl von Bildpunkten oder Pixeln Pi. In Fig. 4 ist schraffiert ein einem bestimmten
sogenannten lokalen Operator entsprechendes Filteroperationsfenster 17 dargestellt,
welches über einen aktuell zu bearbeitenden Bildpunkt P0 gelegt ist und anschließend über
die gesamte Bildmatrix 16 geschoben wird. Durch die Anwendung derartiger lokaler
Operatoren können Aussagen über die direkte Bildpunktnachbarschaft eines Pixels
getroffen werden, d. h. bei dem in Fig. 4 dargestellten Fall werden durch die Anwendung
eines derartigen lokalen Operators, insbesondere eines Kantenoperators, Aussagen über
das Verhältnis der dem Pixel P0 zugeordneten Grauwertstufe zu den den benachbarten
Pixeln P1-P8 zugeordneten Grauwertstufen bzw. Helligkeitsstufen erhalten.
Der aufgrund seiner guten Ergebnisse bei der Mehrzahl der Anwendungen und seines im
Rahmen gehaltenen Laufzeitverhaltens gebräuchlichste Kantenfilteroperator ist der
sogenannte Sobel-Operator, nach dessen Anwendung Aussagen über die
Graustufengradienten der einzelnen Bildpunkte zu ihren benachbarten Bildpunkten erhalten
werden. Die durch diese Kantenfilterung berechneten Gradienten werden in dem Rechner
10 abgespeichert, wobei die Gradienten insbesondere getrennt von den ursprünglichen
digitalen Bilddaten 90 zwischengespeichert werden. Im Sinne eines optimalen
Laufzeitverhaltens empfiehlt es sich, die benachbarten Bildpunkte eines zu bearbeitenden
Bildpunkts der Bildmatrix mit Zeigern (Pointern) zu adressieren. Die Berechnung der
Gradienten durch den Sobel-Filteralgorithmus erfolgt in drei Schritten. Zunächst werden
die Werte der zu einem zu bearbeitenden Bildpunkt benachbart angeordneten Bildpunkte
mit den Koeffizienten des Sobel-Filterkerns in horizontaler und vertikaler Suchrichtung
multipliziert. Anschließend werden die Summen jeweils in horizontaler und vertikaler
Suchrichtung addiert und die Beträge der beiden in dem vorhergehenden Schritt
berechneten Summen schließlich addiert.
Wie bereits zuvor erläutert worden ist, wird das somit kantengefilterte Gradientenbild zur
weiteren Verarbeitung binärisiert (vgl. Schritt 202 in Fig. 3). Jeder Punkt der gefilterten
Bildmatrix wird zu diesem Zweck mit einem Schwellenwert verglichen. Liegt der Gradient
oberhalb dieses Schwellenwerts, so ist er informationsbehaftet; liegt er hingegen unterhalb
des Schwellenwerts, ist er nicht informationsbehaftet. Somit wird ein binärisiertes
Ausgangsbild mit entweder gesetzten oder nicht gesetzten Pixeln erhalten. Der
zugrundegelegte Schwellenwert wird anhand des Wertebereichs der einzelnen Gradienten,
d. h. abhängig von dem Abstand zwischen dem größten und kleinsten Gradienten,
festgelegt. Bei der Verwendung eines statischen Schwellenwerts kann das Problem
auftreten, daß bei einem zu hoch gewählten Schwellenwert Informationen verloren gehen,
während bei einem zu niedrigen Schwellenwert das Bild verrauscht. Des weiteren kommen
in kontrastarmen Regionen des Bildes die Konturen schlechter zur Geltung als in den
kontrastreichen Zonen. Daher ist die Verwendung eines dynamischen Schwellenwerts
vorteilhaft, der auf der Grundlage des Gradientenbildes für jeden Bildpunkt einzeln
berechnet wird. Zur Berechnung des dynamischen Schwellenwerts werden die Mittelwerte
der zu einem zu bearbeitenden Pixel benachbarten Pixel aus dem Gradientenbild ermittelt
und mit 1/4 des Gradienten-Wertebereichs addiert. Die Hälfte dieses Wertes ergibt
schließlich den dynamischen Schwellenwert. Verringert sich beispielsweise der Mittelwert
einer Region wegen Unterbelichtung, verringert sich entsprechend auch der
Schwellenwert, so daß stets gute Ergebnisse erzielt werden können.
Die im Schritt 202 (vgl. Fig. 3) durchgeführte Binärisierung hat eine Datenreduzierung
zur Folge, da im Gegensatz zum ursprünglichen Graustufenbild (mit beispielsweise 8 Bit
pro Pixel) jeder Bildpunkt nach der Binärisierung nur noch mit einem Bit (entsprechend
einer schwarzen oder weißen Einfärbung) gespeichert werden muß.
Der zuvor beschriebene Sobel-Filteralgorithmus hat die Folge, daß die mit seiner Hilfe
herausgearbeiteten Kanten sehr dick dargestellt werden. Durch den in Fig. 3 dargestellten
Schritt der Konturenverdünnung 203 sollen daher diese Kanten verdünnt werden. Dies
kann beispielsweise durch die sogenannte Erosion erfolgen. Die Erosion bewirkt, daß die
durch die Kantenfilterung herausgearbeiteten Objekte oder Strukturen geschrumpft
werden, indem die durch die Gradientenoperation erhaltenen und kräftig dargestellten
Kanten durch einen Vergleich mit den Nachbar- und Hintergrundpixeln verjüngt werden.
Zu diesem Zweck wird beispielsweise der Wert eines aktuell zu bearbeitenden Objektpixels
mit den Werten der benachbarten Pixels verglichen. Ist der Wert eines der Nachbarpixel
kleiner als der Wert des Objektpixels, kann es sich bei dem Nachbarpixel nur um den
Hintergrund handeln (sofern ein Binärbild zugrundegelegt wird). Um das Objekt
schrumpfen zu lassen, wird daher der Wert des Objektpixels auf den Hintergrundwert
gesetzt. Ein positiver Aspekt der Erosion ist auch die Unterdrückung von gegebenenfalls
in einem Binärbild enthaltenen Rauschanteilen.
Die durch die Erosion durchgeführte Verdünnung der Konturbereiche führt jedoch zu dem
Problem, daß unzureichend detektierte Kanten noch weiter unterdrückt werden und somit
Lücken in den Konturen entstehen können. Dieses Problem kann dadurch gelöst werden,
daß zusätzlich eine Differenzbildung des durch die Erosion entstandenen Bildes mit dem
kantengefilterten Binärbild durchgeführt wird, um somit verdünnte Konturenbereiche zu
erhalten, die auf jeden Fall vollständig sind.
Nach Abschluß der Segmentierung 200, d. h. nach Herausarbeiten der Kanten bzw.
Konturen des von der Kamera 8 aufgenommenen Bildes des jeweiligen Prüflings 6, müssen
nachfolgend Rückschlüsse auf den eigentlichen Bildinhalt anhand der somit erhaltenen
geometrischen Form der Konturen gezogen werden. D. h. aus der durch die digitale
Bildverarbeitung erhaltene Bildmatrix müssen die relevanten Informationen zu Merkmalen
zusammengefaßt werden, um aus ihnen Rückschlüsse auf den Bildinhalt ziehen zu können
(Merkmalsextraktion). Die Merkmalsextraktion 300 kann im Prinzip in zwei Schritten
ablaufen. Zunächst wird eine Kantenverfolgung durchgeführt, um ausgehend von einem
Startpixel die zusammenhängenden Nachbarpixel zu ermitteln. Aus den somit ermittelten
Konturtragmenten werden anschließend diejenigen zusammengefügt, die offensichtlich
zueinandergehören.
Zur Kantenverfolgung eignet sich beispielsweise der Kettencode nach Freeman, der
nachfolgend unter Bezugnahme auf Fig. 5 erläutert werden soll. Wie in Fig. 5a) gezeigt
ist, wird dabei ausgehend von dem Startpixel 18 in Spalte 5, Zeile 9 der Bildmatrix 16 die
Nachbarschaft nach gesetzten Nachbarpixeln untersucht. Wurde ein gesetztes
Nachbarpixel aufgetunden, wird die Position des Startpixels 18 und die Richtung zum
aufgefundenen gesetzten Nachbarpixel gespeichert und anschließend von dem gerade
gefundenen Nachbarpixel aus weitergesucht. In Fig. 5a) ist dabei beispielhaft der
Vorgang zum Auffinden einer Objektberandung innerhalb einer Bildmatrix 16 dargestellt.
Als Schlüssel zur Codierung dient die in Fig. 5b) dargestellte Kettencode-"Windrose",
wobei ausgehend von dem Startpixel jeder Richtung ein bestimmter Wert zugeordnet ist.
Wird somit beispielsweise ausgehend von einem gesetzten Startpixel ein unmittelbar
horizontal rechts von dem Startpixel gesetztes Nachbarpixel aufgefunden, wird der Wert
"0" gespeichert. Für ein unmittelbar vertikal oberhalb des Startpixels gesetztes
Nachbarpixel wird hingegen der Wert "2" gespeichert usw. In Fig. 5c) ist entsprechend
der in Fig. 5a) dargestellten Kontur bzw. Kantenverfolgung der Speicherinhalt
dargestellt, wobei die einzelnen gespeicherten Werte jeweils die dem Konturenverlauf
entsprechende Richtung von einem Ausgangspixel zu einem gesetzten Nachbarpixel
bezeichnen. Aus den Angaben "Ausgangspixel", "Endpixel" und den "Richtungen zu den
Nachbarpixeln" ist die gefundene Kante anschließend reproduzierbar.
Nachdem nun mit Hilfe des Schritts 300 (vgl. Fig. 3) die in dem aufgenommenen Bild
enthaltenen Konturen bzw. Konturenfragmente ermittelt worden sind, müssen die
offensichtlich zusammengehörenden Konturfragmente noch zusammengefügt werden.
Liegt beispielsweise der Startwert einer Kante unmittelbar neben dem Endwert einer
weiteren Kante, kann davon ausgegangen werden, daß diese beiden Kanten eine
gemeinsame Kontur bilden. Daher wird die Umgebung jedes Endwerts einer Kante nach
einer anschließenden Kante gesucht, um somit aufgefundene Konturfragmente
zusammenfügen zu können. Des weiteren können während dieses Schritts derartige Kanten
gelöscht werden, die bei der nachfolgenden Analyse der Informationen nicht mehr benötigt
werden, wie z. B. als Objektberandung klassifizierte Fragmente, welche in der Bildmatrix
hinter der letzten als Faden klassifizierte Kante ihren Startwert haben. Damit können
Farbmarkierungen auf der Hülse, welche einen Einfluß auf die Bewertung haben könnten,
eliminiert werden.
Nach der Merkmalsextraktion 300 schließt sich die Analyse 400 an, um schließlich die
Aussage 500 über den Hülsenstatus bzw. Füllgrad der untersuchten Spinnkopshülse 6 zu
erhalten. Zu diesem Zweck werden die extrahierten Merkmale spezifisch mit den
erwarteten Merkmalen einer abstrakten Modellvorstellung verglichen. Alternativ oder
zusätzlich können einige Konturen mit den Konturen einer vorliegenden Lernkopshülse
verglichen werden. Eine als Gerade klassifizierte geschwungene Rundung kennzeichnet
beispielsweise dabei den Fadenkörper einer Restbefüllung. Zusätzlich kennzeichnet eine
gefundene als Faden klassifizierte Berandung die letzte Wicklung des Fadenkörpers. Eine
Hülsenberandung muß im Gegensatz zu einer Fadenkörperberandung eine Gerade sein.
Sind zusätzlich keine als Faden klassifizierte Berandungen extrahiert, handelt es sich
demnach um eine leere Hülse. Sind hingegen entsprechende als Faden klassifizierte
Berandungen zusätzlich zu einer geraden Hülsenberandung vorhanden, muß es sich um
eine Hülse mit Restfäden handeln.
Die abschließende Analyse 400 liefert somit zuverlässig eine Aussage darüber, ob es sich
bei dem untersuchten Prüfling 6 tatsächlich um eine leere Hülse, um eine Hülse mit nicht
verwertbaren Fadenresten oder um eine Hülse mit einem wiederverwertbaren
Wicklungsrest handelt, so daß - wie bereits zuvor erläutert worden ist - die somit
erhaltenen Informationen des Rechners 10 zur Steuerung der Transportrichtung der
entsprechenden Spinnkopshülse 6 verwendet werden können.
Abschließend sei erwähnt, daß die zuvor beschriebene Vorrichtung bzw. daß zuvor
beschriebene Verfahren zur Erkennung von Fadenresten auf Spinnkopshülsen
selbstverständlich auch dazu verwendet werden können, um die Spinnkopskontur
überprüfen und damit Ungleichmäßigkeiten auf der Bewicklungsoberfläche erkennen zu
können.
Claims (32)
1. Verfahren zur Erkennung von Fadenresten auf Spinnkopshülsen,
umfassend die Schritte
- - Bestrahlen einer zu untersuchenden Spinnkopshülse mit Licht,
- - Erfassen des von der Spinnkopshülse reflektierten Lichts,
- - Erzeugen von Bildsignalen der Spinnkopshülse anhand des erfaßten reflektierten Lichts, und
- - Auswerten der erzeugten Bildsignale, um das Vorhandensein von Fadenresten auf der
Spinnkopshülse zu beurteilen,
dadurch gekennzeichnet,
daß aus dem von der Spinnkopshülse (6) reflektierten Licht eine Flächenaufnahme des bestrahlten Teiles der Spinnkopshülse erzeugt wird,
daß aus den erhaltenen Bildsignalen digitale Bilddaten (90) erzeugt werden, und
daß die digitalen Bilddaten (90) einer Kantenfilterung unterzogen werden, um in der den digitalen Bilddaten (90) entsprechenden Bildmatrix durch Helligkeitsübergänge gebildete Kanten herauszuarbeiten, anhand derer das Vorhandensein von Fadenresten auf der Spinnkopshülse (6) beurteilt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet,
daß wenigstens der Teil der Spinnkopshülse (6), der hinsichtlich der Fadenreste geprüft
werden soll, mittels einer stationären Lichtquelle bestrahlt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Spinnkopshülse (6) mit diffusem Licht bestrahlt wird.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3,
dadurch gekennzeichnet,
daß das von der Spinnkopshülse (6) reflektierte Licht während der Transportbewegung der
Spinnkopshülse (6) erfaßt wird.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß eine Aussage darüber getroffen wird, ob es sich bei der untersuchten Spinnkopshülse
(6) um eine leere Spinnkopshülse, eine Spinnkopshülse mit einem wiederverwertbaren
Fadenrest oder eine Spinnkopshülse mit einem nicht wiederverwertbaren Fadenrest
handelt.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß das Auswerten der Bilddaten rechnergestützt durchgeführt wird, wobei die digitalen
Bilddaten (90) in einem Auswerterechner (10) pixelweise gespeichert werden.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß die digitalen Bilddaten (90) vor der Durchführung der Kantenfilterung (201) einer
Kontrasterhöhung (100) unterzogen werden, indem die den digitalen Bilddaten (90)
entsprechende Bildmatrix (16) pixelweise quadriert und die quadrierte Bildmatrix mit der
ursprünglichen Bildmatrix addiert wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Kantenfilterung (201) mit Hilfe des Sobel-Filteralgorithmus und anschließender
Binärisierung (202) durchgeführt wird, um die in den digitalen Bilddaten (90) enthaltenen
Kanten herauszuarbeiten.
9. Verfahren nach Anspruch 7,
dadurch gekennzeichnet,
daß die durch die Kantenfilterung erhaltenen Kanten verdünnt werden (203), indem die
den digitalen Bilddaten (90) entsprechende binärisierte Bildmatrix (16) nach der
Kantenfilterung (201) und Binärisierung (202) einer Erosion unterzogen und die Differenz
zwischen der durch die Erosion erhaltenen Bildmatrix und der kantengefilterten
binärisierten Bildmatrix gebildet wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß nach der Kantenfilterung die gefilterte Bildmatrix (16) einer Kantenverfolgung (300)
unterzogen wird, um in der Bildmatrix zusammenhängende Objektkonturen zu ermitteln.
11. Verfahren nach Anspruch 10,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Kantenverfolgung (300) durch Anwendung des Freeman-Kettencodes
durchgeführt wird.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß auch Aussagen über die Beschaffenheit der Kontur der untersuchten Spinnkopshülse
(6) getroffen werden, um Ungleichmäßigkeiten auf der Bewicklungsoberfläche der
Spinnkopshülse (6) festzustellen.
13. Vorrichtung zur Erkennung von Fadenresten auf Spinnkopshülsen,
- - mit mindestens einer Lichtquelle zur Bestrahlung einer zu untersuchenden Spinnkopshülse mit Licht,
- - mit einer Bildaufnahmeeinrichtung zum Erfassen des von der Spinnkopshülse reflektierten Lichts,
- - mit Auswertemitteln zum Auswerten von durch die Bildaufnahmeeinrichtung
erzeugten Bildsignalen, um das Vorhandensein von Fadenresten auf der
Spinnkopshülse zu beurteilen,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Bildaufnahmeeinrichtung (8, 9) so eingerichtet ist, daß sie anhand des von der Spinnkopshülse (6) reflektierenden Lichtes eine Flächenaufnahme des bestrahlten Teiles der Spinnkopshülse erzeugt und aus den erhaltenen Biidsignalen digitale Bilddaten 90 erstellt und daß eine Bildauswertung (10) vorhanden ist, durch die die digitalen Bilddaten (90) einer Kantenfilterung unterzogen werden, um in der den digitalen Bilddaten (90) entsprechenden Bildmatrix durch Helligkeitsübergänge gebildete Kanten herauszuarbeiten, anhand derer das Vorhandensein von Fadenresten auf der Spinnkopshülse (6) beurteilt wird.
14. Vorrichtung nach Anspruch 13,
dadurch gekennzeichnet, daß die Lichtquelle (7) stationär angebracht und derart
ausgebildet ist, daß wenigstens der Teil der Spinnkopshülse (6) bestrahlt wird, der
hinsichtlich der Fadenreste geprüft werden soll.
15. Vorrichtung nach Anspruch 13,
dadurch gekennzeichnet,
daß die mindestens eine Lichtquelle (7) die zu untersuchende Spinnkopshülse (6) mit
diffusem Licht bestrahlt.
16. Vorrichtung nach Anspruch 13 bis 15,
dadurch gekennzeichnet,
daß die mindestens eine Lichtquelle (7) mehrere ultrahelle Leuchtdioden (13-15) umfaßt,
die Licht in unterschiedlichen Farben emittieren und matrixartig gemischt angeordnet sind.
17. Vorrichtung nach Anspruch 13 bis 15,
dadurch gekennzeichnet,
daß die mindestens eine Lichtquelle (7) weiße Leuchtdioden umfaßt.
18. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13 bis 17,
dadurch gekennzeichnet,
daß zwischen der mindestens einen Lichtquelle (7) und der zu untersuchenden
Spinnkopshülse (6) ein Diffusor (18) zur Steuerung des von der Lichtquelle (7)
abgegebenen Lichts angeordnet ist.
19. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-18,
dadurch gekennzeichnet,
daß seitlich von der zu untersuchenden Spinnkopshülse (6) mehrere Lichtquellen (7), die
jeweils eine Vielzahl von matrixartig angeordneten Leuchtdioden (13-15) aufweisen, derart
angeordnet sind, daß eine Totalreflexion des von ihnen abgestrahlten Lichts zu der
Bildaufnahmeeinrichtung (8, 9) hin vermieden wird.
20. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-19,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Bildaufnahmeeinrichtung (8, 9) eine CCD-Videokamera (8) mit nachgeschaltetem
Bildwandler (9) umfaßt, wobei der Bildwandler (9) das von der CCD-Videokamera (8)
gelieferte Bildsignal in die digitalen Bilddaten (90) umsetzt.
21. Vorrichtung nach Anspruch 20,
dadurch gekennzeichnet,
daß die CCD-Videokamera (8) eine Farbkamera ist, wobei der nachgeschaltete
Bildwandler (9) das von der Farbkamera gelieferte Bildsignal in unterschiedlichen
Graustufen entsprechende digitale Bilddaten (90) umwandelt.
22. Vorrichtung nach Anspruch 20,
dadurch gekennzeichnet,
daß die CCD-Videokamera eine Schwarz-Weiß-Kamera ist, die ein unterschiedlichen
Graustufen entsprechendes Bildsignal liefert.
23. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 19-22,
dadurch gekennzeichnet,
daß die CCD-Videokamera (8) um 90° um ihre optische Achse gedreht angeordnet ist und
das von der Spinnkopshülse (6) reflektierte Licht erfaßt.
24. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-19,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Bildaufnahmeeinrichtung (8) einen digitalen Fotoapparat zur Erfassung des von
der Spinnkopshülse (6) reflektierten Lichts umfaßt, wobei der digitale Fotoapparat die
digitalen Bilddaten (90) erzeugt und den Auswertemitteln (10) zuführt.
25. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-24,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Bildaufnahmeeinrichtung (8) optische Verzerrmittel umfaßt, welche das Län
gen-Breiten Verhältnis der untersuchten Spinnkopshülse (6) an das Aufnahmefenster der
Bildaufnahmeeinrichtung (8, 9) anpassen.
26. Vorrichtung nach Anspruch 25,
dadurch gekennzeichnet,
daß die optischen Verzerrmittel einen Hohlspiegel und/oder eine Zylinderoptik umfassen.
27. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-26,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Auswertemittel (10) derart ausgestaltet sind, daß sie anhand der durch die
Kantenfilterung herausgearbeiteten Kanten Informationen darüber erzeugen, ob es sich bei
der untersuchten Spinnkopshülse (6) um eine Hülse ohne Fadenrest, eine Hülse mit
wiederverwertbarem Fadenrest oder eine Hülse mit einem nicht wiederverwertbaren
Fadenrest handelt.
28. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-27,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Auswertemittel (10) einen Rechner umfassen, in dem die digitalen Bilddaten (90)
der Bildaufnahmeeinrichtung (8, 9) für eine digitale Bildverarbeitung vektoriell gespeichert
sind.
29. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-28,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Auswertemittel (10) derart ausgestaltet sind, daß sie die den digitalen Bilddaten
(90) der Bildaufnahmeeinrichtung (8, 9) entsprechende Bildmatrix pixelweise quadrieren
und die quadrierte Bildmatrix mit der ursprünglichen Bildmatrix addieren, um den Kontrast
des entsprechenden Bildes zu erhöhen.
30. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-29,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Auswertemittel (10) so ausgestaltet sind, daß sie die Kantenfilterung der den
digitalen Bilddaten (90) entsprechenden Bildmatrix (16) durch Anwendung des
Sobel-Filteralgorithmus auf die Bildmatrix (16) durchführen.
31. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-30,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Auswertemittel (10) derart ausgestaltet sind, daß sie die in Folge der
Kantenfilterung erhaltene Bildmatrix (16) binärisieren und einer Erosion mit
anschließender Differenzbildung zwischen der durch die Erosion erhaltene Bildmatrix und
der binärisierten Bildmatrix unterziehen, um die in der Bildmatrix (16) enthaltenen Kanten
zu verdünnen.
32. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13-31,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Auswertemittel (10) derart ausgestaltet sind, daß sie mit Hilfe eines
Kantenverfolgungsverfahrens durch Anwendung des Freeman-Kettencodes die in der
gefilterten Bildmatrix enthaltenen Konturkanten ermitteln.
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