PT742431E - Metodo e aparelho para a deteccao de defeitos em tecidos em movimento ou materiais semelhantes - Google Patents

Description

DESCRIÇÃO "MÉTODO E APARELHO PARA A DETECÇÃO DE DEFEITOS EM TECIDOS EM MOVIMENTO OU MATERIAIS SEMELHANTES"

Especificações A presente invenção refere-se a um sistema de inspecção e método para materiais em movimento, especialmente para a detecção de defeitos em materiais em movimento contínuo e diz respeito a um método e um aparelho para a detecção de defeitos em tecidos em movimento ou materiais semelhantes.

Por exemplo, na indústria têxtil a qualidade do tecido tem de ser verificado especialmente antes da preparação das peças de vestuário finais.

Esta tarefa é geralmente realizada por operadores humanos e, sendo um trabalho tedioso e de grande esforço, a fatiga inerente leva a um controlo de qualidade inconsistente que pode criar todo tipo de problemas, no mínimo problemas entre fabricantes e clientes.

Por outro lado, um controlo de qualidade apertado significa também elevados custos com pessoal. Assim, a automatização da inspecção dos tecidos é relevante. Todavia devido a dificuldades de realização, não é de estranhar que existem poucos equipamentos, que contudo não constituem soluções satisfatórias.

Fracas performances têm sido referidas especialmente quando são necessárias filtros de combinação. É sabido que filtros de combinação proporcionam o rácio de sinal para ruído óptimo para a detecção de sinais. Infelizmente esta aproximação nem sempre pode ser aplicada.

Realmente, se o defeito tem uma forma aleatória ou se for descontínuo piecewise, o design do filtro de combinação é obviamente problemático, de forma que, quando é utilizada esta técnica, a detecção de defeitos toma-se um problema crescentemente difícil que pode exigir elevadas computações ou pode até ser inultrapassável.

Mais, um filtro de combinação é por natureza direccionado e muito sensível a desvios de curvatura. Por exemplo, na indústria têxtil, considerando um tecido entrançado, a trama pode ter distorções como as chamadas distorções de arco, para que defeitos que estejam orientados na direcção da trama não possam ser combinadas.

Na direcção do fio a todo o comprimento do tecido, aparece o mesmo problema para defeitos muito estreitos se houver deslocação lateral.

Por outra forma, uma superfície com defeito pode apenas ser caracterizada por uma modificação da sua textura e não pela média do seu brilho. O sistema existente não considera este aspecto, especialmente devido às exigências de computação necessárias à detecção de textura. Mais, os sistemas propostos não são realmente modulares, o que pode ser problemático se forem necessários vários sensores ou se simplesmente existirem um elevado número de tipos de defeitos.

Também têm sido feitos comentários sobre a existência se fontes de iluminação. Tem sido largamente verificado que se forem utilizadas ferramentas para a formação e gravação de imagens, a iluminação do tecido poderá ser problemático em termos de potência e de forma de iluminação, problema este que ainda não se encontra resolvido pelo actual estado da arte.

Finalmente, se o parâmetro de qualidade do tecido for estabelecido por critérios humanos, poderá existir uma elevada correlação entre o sistema de detecção e os operadores humanos se tais sistemas introduzirem equivalências, que não é o caso na realidade.

Assim, o principal objectivo da presente invenção é o de propor um método para a detecção de defeitos especialmente em tecidos em movimento ou materiais semelhantes, que é muito sensível, de elevada confiança, rápido e adaptável, e também um aparelho correspondente baseado numa construção modular. <

De acordo com GB 2 224 831 A, um sistema para o processamento de informação de um sinal de imagens de vídeo Une scan compreende uma pluralidade de processadores de imagens. O sistema é especialmente apropriado para o processamento de informação de imagens ópticas de matrizes de detectores fotográficos arrumados numa única linha (Une scan CCD array). O sistema é tipicamente apropriado para a ordenação e/ou rejeição de cápsulas ou comprimidos farmacêuticos com tamanhos, formas ou cores incorrectas, paletes de lã de vidro reforçadas, e coisas alimentares. A informação do sinal de imagem de vídeo é derivada de um sinal de vídeo obtido de pelo menos uma operação de varrimento de linha, especialmente para a detecção de defeitos ou inconsistências na folha de material em movimento ou em objectos ou materiais particulares que se movimentam em torrente, em que a informação do sinal de imagem é colocado em pacotes e os pacotes individuais de informação da imagem são processados em simultâneo em processadores de imagem diferentes. Uma cadeia de informação do sinal de imagem vídeo de uma câmara de varrimento em linha (Une scan). Uma pluralidade de processadores de imagem recebem todos a dita informação do sinal de imagem mas cada um é colocado de forma a reconhecer e processar apenas um pacote respectivo daquela informação, através do qual os diferentes pacotes de informação do sinal de imagem são processados em simultâneo. A presente invenção refere-se a um método para a detecção de defeitos de acordo com a reivindicação 1.

De acordo com o primeiro aspecto da presente invenção, a fase de modelação da imagem digitalizada, que leva a uma imagem comprimida, pode consistir em tirar amostras da imagem digitalizada por via de uma janela de tiragem de amostras

adaptada, possivelmente com um certa cadência de sobreposição, e realizando a modelação dos níveis de cinzento dos pixels da imagem contidos em cada uma das ditas janelas através de um modelo paramétrico estatístico, sendo o parâmetro de modelação, com vantagem, a soma e/ou a soma dos quadrados dos níveis de cinzento ou luminance do pixels dentro da janela de tiragem de amostras em consideração, assim, definindo uma média direccional e/ou uma soma quadrática respectivamente, sendo a direcção dada pela orientação da aresta local direccionada mais comum.

Os diferentes canais de detecção são preferencialmente ‘ agrupados em grupos, correspondendo cada um a tipos ou categorias de defeitos que tenham a aresta local direccionada mais comum que possam ser inscritos nos tipos de defeitos correspondentes representativos das texturas, sendo as duas dimensões da janela de tiragem de amostras definidas pela dita aresta local direccionada mais comum, janelas estas que são utilizadas pelo grupo correspondente de canais de detecção e a orientação da dita janela de tiragem de amostras sendo possivelmente ajustada de acordo com os parâmetros de distorção da trama.

Se a orientação da janela de tiragem de amostras não poder ser alterada ou ajustada, então a modelação e/ou a fase de reconstrução é, ou são, efectuada(s) tendo em conta a distorção da trama.

Os parâmetros de distorção da trama podem ser determinados, por exemplo, utilizando o método e o aparelho para a determinação dos ângulos de distorção ou tecidos contínuos descritos na patente Europeia EP-A- 0 741 290 pelos autores da presente invenção.

De acordo com o enquadramento preferido da invenção, cada canal de detecção pode ser composto por um detector local de aresta, que localiza e pondera os elementos da aresta contidos na imagem digitalizada modelada e comprimida e por isso proporciona um canal de imagem especifico de elementos de aresta ponderados, um construtor de defeitos, que suma e calcula a média, separadamente, dos componentes dos elementos de aresta contidos na janela predefinida, e funções de limiar e/ou meios de testes de

hipóteses, que avaliam os parâmetros que consistem nas médias dos níveis de cinzento dos pixels comparados com o limiar (fixo ou móvel), a diferença de médias (calculados em janelas adjacentes não sobrepostas) comparada com um limiar e a variação do níveis de cinzento dos pixels comparada com um limiar, e computadorizado pelo construtor de defeitos para cada dita janela predefinida.

Estes diferentes parâmetros constituem assim as diferentes ponderações dos / componentes dos elementos de aresta.

As dimensões da dita janela predefinida são, com vantagens, maiores ou iguais às dimensões do tipo de defeito procurado ou pelo menos suficiente para poder diferenciar uma zona defeituosa de uma zona não defeituosa, com um mínimo nível de certeza, pelo canal de detecção considerado, a forma e a orientação da dita janela predefinida sendo / também adaptada ao tipo de defeito procurado e à orientação ou distorção da trama correspondente ao tipo de defeito observado, para que possa ser orientada em paralelo com a distorção da trama.

De acordo com outro aspecto da presente invenção, a correcção da imagem digitalizada pode consistir numa operação de filtragem utilizando, por exemplo, uma tabela de leitura a fim de realizar uma modificação de histograma dos níveis de cinzento dos pixels da dita imagem e de uma operação de realce, utilizando por exemplo, uma mascara de convolução. A presente invenção refere-se também a um aparelho para a detecção de defeitos em tecidos contínuos em movimento ou materiais semelhantes como definido na reivindicação 9.

De acordo com uma característica da presente invenção, cada meio de formação e gravação de imagem é composto por uma lente fotográfica e uma câmara de varrimento de linha, associada a um conversor analógico-digital e o correspondente módulo de transmissão, quando os meios de formação e gravação de imagem distam do dito computador visual.

Se ocorrer o caso, vários meios de gravação de imagem são proporcionados, tendo campos adjacentes ou pelo menos campos com vistas parcialmente sobrepostas, a fim de cobrir a totalidade da largura do tecido ou materiais semelhantes.

De acordo com um aspecto da presente invenção, cada módulo de aquisição compreende um circuito de recepção, uma tabela de leitura para corrigir a imagem do tecido ou materiais semelhantes, possivelmente influenciado por uma iluminação irregular ou por respostas diferentes à luz nos meios de formação e gravação de imagem e uma memória de imagem para arquivar as sucessivas imagens antes do seu processamento por modelação e detecção de defeitos.

Com vantagem, cada unidade de pré-processamento e de modelação consiste num processador por cabo, um sinal digital ou qualquer aparelho maciçamente paralelo que faça o processamento das imagens vindas do módulo de aquisição associado a fim de filtrar e eliminar a informação de ruído, possivelmente utilizando uma tabela de leitura, e/ou para fortalecer a imagem, possivelmente utilizando uma mascara de convoíução, tira amostras da dita imagem através de, janelas de tiragem de amostras possivelmente sobrepostas, adaptadas ao tipo de defeito a ser detectado, e calcula a média da soma e/ou o quadrado da soma dos níveis de cinzento dos pixels em cada uma das dita janelas de tiragem de amostras a fim de obter um modelo paramétrico estatístico da imagem.

De acordo com um enquadramento preferido da invenção, as unidades de detecção consistem, cada uma, de processadores rápidos de sinais digitais colocados em paralelo e os seus dados associados e memórias de programa, formando tantos canais de detecção diferentes quantos os diferentes tipos ou categorias de defeitos a serem procurados, cada um dos ditos processadores efectuam i) a transformação da imagem modelada fornecida pela correspondente unidade de pré-processamento e modelação numa imagem composta por elementos de aresta ponderados que marcam a textura local dos possíveis defeitos, ii) a ligação dos ditos elementos de aresta numa janela de

validação adaptada ao tipo de defeito a ser detectado pelo dito canal de detecção, através da tomada, separadamente, da soma e da média das ponderações dos ditos elementos de aresta e iii) uma indicação de presença de defeito utilizando o parâmetro de distribuição das médias obtidas através de meios de funções de limiar e/ou de testes de hipóteses. A fim de proporcionar a melhor iluminação possível do tecido em movimento ou materiais semelhantes para os meios de formação e gravação de imagens, a direcção da luz emitida pelo conjunto de meios de iluminação é oblíqua, com um ângulo fechado, ou quase horizontal em relação ao tecido ou materiais semelhantes, sendo os meios de formação e gravação de imagem posicionados ao longo de um eixo quase vertical em relação ao tecido ou materiais semelhantes.

De preferência, o conjunto de meios de iluminação podem ser formados por vários projectores de luz dispostos em duas filas transversalmente colocadas na totalidade da largura do tecido, havendo uma igual separação entre os projectores em cada fila, uma fila deslocada a meia distância da outra fila, estando os projectores em cada fila a radiar para o centro da fita a ser detectada e assim iluminando quase uniformemente a totalidade da largura do tecido, pelo menos ao longo de uma zona transversal tipo fita, pela combinação dos feixes de luz direccionados e orientados fornecidos por cada um dos ditos projectores de luz, criando assim uma banda de luz de elevada intensidade na largura do tecido ou materiais semelhantes. A fim de assegurar uma resolução constante independentemente da velocidade de passagem do tecido e para poder visualizar a imagem do tecido e dos defeitos detectados, é proporcionado um codificador que mede a deslocação do tecido em movimento ou materiais semelhantes, assim como um módulo de visualização ligado a um écran.

Quando se trabalha com tecidos ou panos espessos e/ou complexos de camadas múltiplas, o aparelho pode ser composto por vários conjuntos de meios de iluminação ou meios de formação e gravação de imagem, embora um conjunto de meios de iluminação e um correspondente meio de formação e gravação de imagens são montados em e direccionados para cada face ou lado do tecidos em movimento ou materiais semelhantes.

Tendo em vista uma melhor compreensão da presente invenção, será seguidamente descrito o geral e combinado funcionamento da novidade do método e do aparelho reivindicado no presente documento, seguindo cronologicamente os passos de tratamento e de processamento de informações visuais obtidas de um tecido em movimento contínuo ou materiais semelhantes.

Primeiro um sistema óptico forma a imagem real do tecido que poderá ser iluminado por fontes de luz normais ou por um conjunto de projectores de luz, o dito conjunto sendo parte da presente invenção. À dita imagem real é tirada uma amostra por um sensor de linha ilumino sensível, de preferência uma câmara (ou mais) da qual o sinal de saída é digitalizado por um conversor analógico-digital e transmitido para um computador de imagem. A fim de corrigir as diferenças de resposta à luz do pixels e/ou a iluminação irregular do tecido, a imagem digitalizada é antes corrigida e então arquivada numas memória de imagem.

De acordo com a presente invenção, o dito computador de imagem é baseado numa arquitectura de Hardware paralelo implementando canais múltiplos de detecção a funcionar em simultâneo. Cada canal de detecção é dedicado à dètecção de um tipo de defeito. A hipóteses principal de funcionamento da presente invenção é baseada no facto de que os defeitos são conhecidos, o que corresponde à realidade porque existem catálogos de defeitos a serem detectados em máquinas de inspecção.

Assim cada defeito a ser detectado nos tecidos ou materiais semelhantes podem ser considerados como sinais bidimensionais conhecidos. O defeito sendo considerado como sendo composto por elementos de aresta representativos da textura, os ditos canais de detecção são agrupados em grupos, contendo cada tipo de defeito que tenham a aresta local direccionada mais comum que possa ser inscrita nas texturas representativas dos tipos de defeito. Cada dita aresta local direccionada mais comum define duas dimensões de uma janela que tira amostras (uma sobreposição pode ser utilizada) da dita imagem arquivada.

Mais precisamente, se dez grupos de tipos de defeito forem declaradas, então dez janelas de tiragem de amostras serão definidas, cujas dimensões são determinadas considerando a aresta local direccionada mais comum.

De acordo com a presente invenção, os níveis de cinzento dos pixels dentro de uma determinada janela de tiragem de amostras são modelados por um modelo paramétrico estatístico. Os parâmetros do modelo são a soma e/ou a soma dos quadrados dos níveis de cinzento ou luminance dos pixels dentro da janela de tiragem de amostras assim definindo uma média direccional e/ou soma quadrática respectivamente, sendo a direcção dada pela orientação da dita aresta local direccionada mais comum.

Tem de ser notado que é efectuada uma compressão de dados neste passo do processamento através da modelação da imagem, sendo esta. compressão uma das principais partes essenciais do método e do aparelho de acordo com a presente invenção do ponto de vista do processamento em tempo real.

De acordo com a presente invenção, antes de computar os parâmetros do módulo para cada janela de tiragem de amostras, a imagem vinda da memória de imagem pode ser primeiro filtrada e/ou realçada a fim de eliminar a informação de ruído, considerada como tal para o correspondente grupo de canais. ΙΟ

No enquadramento preferido, a filtragem (e/ou fortalecimento) e a modelação (compressão) é efectuada, para cada grupo, por um processador por cabo dedicado que depois envia a imagem comprimida para cada canal de detecção do correspondente grupo.

Como já foi explicado, um ou vários processadores programáveis de sinais digitais implementam cada dito grupo de canais, sendo cada canal composto por um detector de aresta local e um construtor de defeitos.

Determinada a altura do elemento de maior aresta inscrito na textura do tipo de defeito, o correspondente detector de arestas localiza e pondera os elementos de aresta contidos na imagem comprimida, sendo as dimensões dos elementos de aresta dados pela altura do dito elemento de maior aresta.

Assim, cada canal produz a sua própria imagem de elementos de aresta, sendo cada elemento caracterizado pela sua ponderação. A dita ponderação pode ter uma ou várias componentes: os valores de diferenciação direccional dos níveis de cinzento de elementos de aresta não sobrepostos e/ou as variações dos níveis de cinzento dos pixels contidos no elemento de aresta. A diferenciação direccional pode ser efectuada na direcção horizontal ou na vertical.

Neste passo de processamento, cada defeito é considerada como tendo uma textura local marcada por elementos de aresta ponderados. A operação de diferenciação é efectuada na base de um equivalente à sensibilidade do contraste do olho que é definido matematicamente pela variação de intensidade e rácio de intensidade (fracção de Weber). Mais, esta diferenciação põe em evidência a textura local enquanto elimina as variações de baixa intensidade de fundo que poderão perturbar a detecção de defeitos de luz, conforme acontece quando os sistemas são utilizados. A seguir a cada detector de arestas segue-se um construtor de defeitos, e isto para cada

canal de detecção.

Este construtor de defeitos soma e calcula a média, separadamente, dos componentes ponderados de todos os elementos de aresta contidos numa janela predefínida, ajustada quanto à dimensão, posição e orientação, que é chamada de janela de validação. As dimensões desta janela são maiores (ou pelo menos iguais) às dimensões do tipo de defeito procurado pelo correspondente canal de detecção, assim, a dita janela de validação pode ser caracterizada pelas médias dos valores diferenciais e/ou pelas médias das variações das ponderações dos elementos de aresta. Até aqui, a função das somas do construtor de defeitos é uma equivalência à integração das variações da intensidade local efectuada pelo operador humano.

Utilizando os parâmetros de distribuição (média e/ou desvio padrão) dos ditos valores diferenciais das média e/ou a distribuição das ditas variações das médias, um defeito pode ser detectado utilizando, por exemplo, funções de limiar. Não obstante, também podem ser utilizados testes de hipóteses.

De acordo com a presente invenção, todos os canais de detecção constituem um módulo de detecção que é dedicado a uma câmara. Vários dos ditos módulos podem ser instalados se várias câmaras forem necessárias, por exemplo, para cobrir a totalidade da largura do tecido ou materiais semelhantes.

Assim, por um lado, devido à arquitectura paralela, o sistema é rápido. Por outro lado, utilizando o conceito de canais com processadores digitais de rápida programação, o sistema é flexível e fácil de adaptar a outros requisitos. A presente invenção será ainda melhor compreendida graças à seguinte descrição, baseada no enquadramento preferido mostrado e explicado, como exemplo não limitativo, fazendo referência aos seguintes desenhos esquemáticos, em que:

Fig. 1 é um diagrama de blocos do aparelho da presente invenção;

Fig. 2 mostra um diagrama de blocos de uma dada unidade de processamento sendo 12 12

parte do aparelho da presente invenção;

Fig. 3 mostra um enquadramento de todos os passos de processamento que poderá ser implementado num canal de detecção sendo parte do aparelho da presente invenção; ^

Fig. 4 mostra um diagrama de defeitos das transformações de imagens implementadas em cada um dos ditos canais de detecção;

Fig. 5 mostra o princípio de iluminação utilizado na presente invenção; e

Fig. 6 ilustra um conjunto de projectores de luzes de acordo com um enquadramento da presente invenção.

Com referência à fig.l, pode-se ver que graças ao aparelho de acordo com a presente invenção uma imagem de um tecido 1, iluminado por uma fonte de luz 3 ou conjunto de meios de iluminação é primeiro criada por uma objectiva fotográfica Standard 2. 4e À imagem é então tirada uma amostra em conformidade com os sinais do codificador por uma câmara de varrimento de linha 4 cuja saída é digitalizada por um conversor analógico-digital 5 e enviado pelo transmissor 6 para o computador de imagem 8 que incorpora pelo menos um módulo de aquisição 9.1. O módulo de aquisição 9.1 compreende primeiro o receptor 10. Para corrigir a iluminação incorrecta do tecido 1 assim como as diferenças de resposta à luz entre pixels, uma tabela de leitura 11 é utilizada antes de arquivar a imagem na memória de imagem 12. O módulo de processamento 14.1 contém todos os componentes de hardware que serão aqui descritos, para o processamento dos sinal da correspondente câmara 4 a fim de detectar todos os tipos de defeitos que podem estar presente no tecido 1.

Em conformidade com o número de módulos 9.1, 9.2 o número de módulos de processamento 14.1, 14.2 é igual ao número de câmaras. Um segundo módulo de processamento 9.2, 14,2 sendo apresentado na fig. 1, corresponde a uma segunda 13 13

câmara.

Para cada grupo de canais de detecção simbolizado por 15a, 15b, a 15n (sendo ‘η’ o número total de grupos) é dedicado um processador de cabo 16a, 16b que primeiro pré-processa a imagem vinda da memória de imagem 12 a fim de eliminar a informação de ruído (considerada com tal) para o grupo de canais com ele associado e/ou para fortalecer a imagem. Em segundo lugar, cada processador de cabo 16a, 16b computa a dita média e a dita soma quadrática dos níveis de cinzento dos pixels dentro de uma correspondente janela de tiragem de amostras.

Depois de cada dito processador de cabo 16a ou 16b ter processado a totalidade da imagem, os parâmetros de cada correspondente janela de tiragem de amostras são enviados para a correspondente unidade de processamento 17a ou 17b que lhe segue. A fig. 1 mostra, por exemplo, duas unidades de processamento indicadas por 17a e 17b que são ligadas ao processador de cabo 16a e 16b respectivamente. De acordo com a presente invenção, cada unidade de processamento 17a, 17b é composto por processadores rápidos de sinais digitais (pelo menos um) conforme indicado por 18a a 18c para a unidade de processamento 17a e por 18d e 18e para a unidade de processamento 17b. Cada processador de sinais digitais tem a sua própria memória de dados e de programa conforme indicado (por exemplo) por 19.

Um microprocessador central 20 controla todas as funções do sistema e está ligado aos periféricos Standard usuais como por exemplo, um terminal 23, um dispositivo de disco de armazenamento 24, uma impressora 25 e um teclado 26. Utilizando um módulo 21 de visualização, a imagem do tecido 1, assim como os defeitos reconhecidos podem ser visualizados no monitor 22. A fim de manter uma resolução constante na direcção de movimento, um codificador 7 também pode ser utilizado. A arquitectura do software de grupo de um dado canal com o seu hardware de realização do nível é mostrado na fig. 2.

I 14

Os processadores de cabo 16a, 16b implementam duas tarefas. A primeira tarefa é a de filtrar e/ou realçar a imagem. Esta tarefa é chamada o passo de pré-processamento conforme indicado pela caixa 30. Exemplos de funções de pré-processamento serão dados mais abaixo na descrição de um dado canal de detecção. A segunda tarefa é a de compressão da imagem filtrada através da sua modelação utilizando a correspondente janela de tiragem de amostras (caixa 31). A imagem comprimida (modelada) é posteriormente enviada para cada canal de detecção pertencente ao grupo definido pelo correspondente processador de cabo 16a, 16b. A fig. 2 mostra (no exemplo) quatro canais de detecção conforme indicado por 32, 33, 34 e 35. Cada canal sendo dedicado à detecção de um tipo de defeito, implementa o dito detector de aresta local e o dito detector de defeitos conforme é indicado por 36, 37, 38 e 39 para a detecção de arestas e por 40, 41, 42, e 43 para a construção de defeitos. A modelação da imagem do tecido pode ser realizada utilizando por exemplo, modelos estatísticos ou modelos de auto-regressão, sendo uma gaussiana todavia preferida após várias experiências e testes. A invenção foi realizada na pratica, no que toca à modelação e à detecção, com base na seguinte representação matemática do defeito do tipo J: V{ v =lí[|L (Λ) onde L, H são respectivamente o comprimento e altura do defeito do tipo j aj a orientação do defeito j xn, yn as coordenadas do defeito j AI(x,y)a função de variação de I, sendo I a intensidade (nível de cinzento)

Tem de ser notado que ΔΙ/Ι é a definição matemática do contraste de sensibilidàde do olho (fracção Weber) por isso se I é mantido constante, ο ΔΙ introduzido na definição do sinal dá uma analogia ao olho, utilizando uma câmara CCD.

Assim esta função representa exactamente o que o operador humano efectua para detectar os defeitos, sendo assumida a variação de I, especialmente para defeitos leves. Desta forma, a função dá uma analogia ao cérebro humano. Pode dizer-se que existe efectivamente uma elevada correlação entre o sistema de detecção e o operador humano. Os muito bons resultados obtidos são indirectamente a demonstração desta correlação. A integração de AI(x,y) na janela que é adaptada ao tipo de defeito, isto é, a sua forma, dimensões e orientação, significa que é utilizado um filtro adaptado. De facto a função de volume funciona no sentido de fazer uma correlação. / O volume definido pèla equação (1) representa a ponderação matemática do defeito. Este pode ser utilizado directamente para a avaliação comercial do tecido, isto é, para dar pontos de demérito. Assim, o aparelho irá ser facilmente adaptado às especificações comerciais dadas pelas empresas têxteis. A função integral acima referida foi programada por via da seguinte aproximação numérica:

onde AI(l,h) é definida por um modelo gaussiano (caso geral) computado na diferença dos níveis de cinzento entre duas janelas adjacentes de dimensões I,h.

Terá de ser notado que se a for óbvio para vários defeitos, este terá de ser estimado em geral para os defeitos na trama. Defeitos com ausência de trama, double pick, loop stop, thick place e harness balk são alguns exemplos. Um design especial de equipamento Standard, comparativamente simples e de baixo custo pode ser utilizado para este fim, conforme é do conhecimento de pessoas treinadas. 16 A aproximação numérica (equação 2) define de facto o canal de detecção para cada defeito (ou grupos de defeitos), composto essencialmente por dois passos, um passo de pré-processamento (de realce de imagem, de redução de informação, modelação de defeito) seguido pelo passo de validação (passo de reconhecimento informatizado nos parâmetros de distribuição).

Assim como para a detecção ou o reconhecimento do padrão dos defeitos, um espaço de reconhecimento teve de ser encontrado. Desta forma, estão disponíveis três diferentes métodos, isto é, métodos heurísticos (baseados em procedimentos ad-hoc), métodos matemáticos (deterministas e estatísticos) ou métodos linguísticos ou sintácticos (baseados na definição de elementos primitivos).

Na implementação prática do invento, e devido ao modelo gaussiano utilizado, foi escolhido o modelo matemático, baseado na função de densidade de probabilidade para o parâmetro médio e testes de hipóteses para a variância.

As diferentes equações de detecção utilizadas para este fim são descritas em mais pormenor de seguida.

Dependente dos aspectos de cada defeito, nós consideramos dois defeitos, o caso deterministas onde Vjxn yn (vide equação abaixo) é definido por um parâmetro, e o casb aleatório onde este é definido por um modelo gaussiano. Conforme anteriormente visto:

[L-H] X .7 n Σ

Considerando o aspecto determinista e se Vj é a média de Vjxnyn e σν) o seu desvio padrão, a regra de detecção pode ser formulada da seguinte forma: se

então VJx y é um defeito do tipo j nas coordenadas xn, yn 17 kaj sendo o coeficiente de limiar

Assim, por exemplo, utilizando o sinal > kJ positivo, defeito do tipo j nas coordenadas xn,yn é detectada (zona mais clara).

Considerando agora o aspecto aleatório, e se V'xn y„ for escrito como V,j Varvj for a-média de VarvIj, variância de V,J as regras de detecção podem ser formuladas: se Vr y ΐ* Vj +kÍ * σν. n'y n J J e Var > yJ - PSF yj VJ I ou Va?v. > * Var 1 vi r (3) (if Var > Var v .)

VJ J i (if Var . > Var ) J vi t kc/, kj sendo coeficientes de limiar então existe um defeito do tipo j nas coordenadas xn, yn

Por exemplo, se o sinal > for utilizado para a média e a equação 3 for verificada, o defeito tipo j é detectado (isto é, zona mais clara e maior variância).

Tem de ser notado que todas as distribuições convergem para distribuições teóricas, isto é, gaussianas para a média e distribuição F para o rácio de variância. Isto significa que a probalidade de erro pode ser estimada dependendo dos coeficientes de limiar. Isto é um aspecto muito importante para estimar a robustez do método e do aparelho da presente invenção.

Voltando agora à figura 3 e também para a figura 1, dos desenhos deste documento, encontra-se apresentado o processador de cabo 16a que implementa as funções de pré-processamento (caixa 30) que é uma modificação por histograma 46 dos níveis de

cinzento a fim de eliminar a informação de ruído considerada para este grupo específico de canais de detecção.

Por exemplo, se o grupo de canais for dedicado à detecção de tipos de falhas escuras em superfícies de fundo escuro, poderá se útil eliminar os pontos brancos que poderão influenciar o modelo paramétrico dos níveis de cinzento dentro da correspondente janela de tiragem de amostras.

De acordo com a presente invenção; o processador de cabo pode conter uma tabela de leitura 11 para implementar esta função de filtragem.

Após a eliminação do ruído, a mascara de convolução (caixa 47) poderá ser utilizada a fim de realçar a imagem. Este poderá ser uma convolução por linha ou por ponto ou por outro semelhante, especialmente se os defeitos forem compostos de partes de linhas ou de pontos.

Depois, são calculadas a computação dos parâmetros do modelo, a média da soma 48 e a média quadrada 49 dos níveis de cinzento dentro da dita janela de tiragem de amostras. O detector de aresta local (caixa 36) computa os níveis de cinzento das médias dos elementos das arestas (caixa 50) e os níveis de cinzento das variâncias dos elementos das arestas (caixa 51). Posteriormente, a dita diferenciação direccional (caixa 52) é efectuada nas médias dos elementos de aresta. Este poderá ser a média das diferenças entre elementos de aresta não sobrepostos na vertical ou na horizontal. Obtém-se assim na saída do detector de arestas local 36 uma imagem composta de elementos de aresta ponderados. O construtor de defeitos (caixa 40) liga posteriormente os elementos de aresta usando a dita janela de validação e a média dos valores diferenciais, e são efectuadas a média das variâncias dos elementos de aresta dentro da dita janela de validação (caixa 53) e (caixa 54). A distribuição de cada imagem resultante é calculada (caixa 55) e (caixa 58). Utilizando os parâmetros de distribuição e os coeficientes de limiar, a decisão (caixa 59) - existe um defeito ou não ? - pode então ser tomada utilizando a função de limiar (caixa 56) e o teste-de hipóteses (caixa 57).

Com referência à figura 4, mostra-se um gráfico de operação recapitulando as transformações da imagem 60 implementadas para cada canal de detecção. A primeira transformação é uma correcção dos níveis de cinzento efectuadas em cada pixel (caixa 61). Esta dita correlação é efectuada por exemplo, ao nível do módulo de aquisição 9 pela tabela de leitura 11. A segunda transformação é uma filtragem de imagem (caixa 62) efectuada por exemplo, pelo processador de cabo (16a por exemplo) ao nível do módulo de processamento 14.1. A terceira transformação é uma modelação da imagem corrigida e filtrada (caixa 63). Esta dita modelação é efectuada por exemplo, pelo processador de cabo (16a por exemplo) utilizando a correspondente janela de tiragem de amostras. A quarta transformação diz respeito às arrestas da imagem (caixa 64) utilizando o detector de aresta local (36 por exemplo). A quinta e última transformação entrega a imagem do defeito (caixa 65) ligando os ditos elementos de arestas utilizando a janela de predefinição ou de validação, cuja forma e orientação são adaptadas respectivamente à forma do tipo do dito defeito procurado e à orientação do defeito observado ou distorção da trama, a fim de ser orientada em paralelo com a distorção da trama. Estas duas últimas transformações são efectuadas pela unidade de processamento (17a por exemplo) ao nível do módulo de processamento 14.1, sendo a dita unidade de processamento composta por processadores rápidos de sinais digitais (18a a 18c por exemplo) ou por aparelhos maciçamente paralelos. A presente invenção também trata com meios de iluminação que podem ser utilizadas para iluminar o tecido. A detecção dos defeitos que têm mais ou menos a mesma cor que o tecido, é obviamente difícil. Contudo, se este tipo de defeito tem uma modificação na textura de fundo, obtém-se um melhor contraste se for utilizada luz que seja oblíqua ou quase horizontal, pondo em evidência o relevo do defeito.

Assim, a fig. 5 mostra um tecido 70 tendo um defeito 71 que tem um relevo. Utilizando o feixe de luz 73 e observando o defeito no eixo vertical 74, pode observar-se uma diferença entre a parte 75 do defeito e a parte 76 do defeito. A fig. 6 mostra uma banda de luz 77 que travessa o tecido 70 em movimento na direcção indicada pela seta 78. A fim de obter um tecido 70 com uma forte iluminação com a mesma intensidade para toda a largura do tecido, a presente invenção pode proporcionar uma iluminação composta por vários projectores de luz que são montados conforme anteriormente descrito e como se encontra indicado pelo 79, 80 e 81, em que cada projector distribui um feixe de luz direccionado como 73. Na fig. 5 toda a largura do tecido pode assim ser uniformemente coberta utilizando um número suficiente de projectores de luz para os quais podem ser utilizados por exemplo, lâmpadas de halogéneo com espelhos dicróicos. A dita configuração pode ser utilizada para melhorar a visibilidade dos defeitos que têm um local de textura orientado mais particularmente na direcção do movimento. Fontes de iluminação comuns como tubos florescentes ou lâmpadas de halogéneo ou lâmpadas de arco também podem ser utilizadas, tanto em modo de reflexão (câmara e fontes de luz são postas no mesmo lado do tecido) ou em modo de transmissão (câmara e fontes de luz são postas em lados opostos do tecido).

As vantagens da presente invenção podem ser resumidas da seguinte forma: - a maioria dos defeitos (mais de 95%) são detectadas, mesmo defeitos de luz, com

uma probabilidade de erro de quase zero (coeficiente de limiar é pelo menos 4 sigma); - o termo Dl envolve uma função de diferenciação que elimina a intensidade do fundo; - utilizando um núcleo programável para a detecção (processador de sinais digitais), podem ser facilmente implementadas aplicações em diferentes tipos de tecidos (como itens em cinzento). - Devido à estrutura e ao funcionamento paralelo, a inspecção em velocidade pode ser especificada, isto é, pode ser aumentada com processadores adicionais sem ter de mudar a arquitectura do hardware global. - O detector de acordo com a presente invenção, sendo óptimo de um ponto de vista de rácio de sinal para ruído e sendo o sinal de cada defeito uma amostra de acordo com o dobro das frequências espaciais (redução máxima de quantidade de informação que limita a correlação do ensemble de hardware), sendo o rácio de rendimento do detector / preço dos itens que compõem o dito detector, de um ponto de vista teórico, máximo para este detector. A realização prática do aparelho incluindo a construção física e eléctrica e a programação software pode ser facilmente implementada por pessoas hábeis na arte tendo como base a presente especificação, e não necessita portanto de qualquer explicação adicional. A presente invenção não está, obviamente, limitada ao enquadramento preferido aqui descrito e representado nos desenhos apresentados, podem ser feitas alterações ou utilizados equivalentes sem se distanciarem das reivindicações da presente invenção.

Lisboa, 3 \ MIO 2000

Américo da Silva Carvalho

Agente Oficial de Propriedade Industrial R. Castilho. 201 - 3.® E - 1070 LISBOA Teitís. 38513 39 - 385 4613

Claims (17)

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REIVINDICAÇÕES 1. Método para a detecção de defeitos em tecidos em andamento, panos, materiais em folhas ou semelhantes, compreendendo os passos de formação de uma imagem do tecido ou semelhante e gravando a dita imagem através de pelo menos um meio de gravação de imagem (4), digitalizando o sinal vídeo resultante, transmitindo a imagem digitalizada, depois de correcção e modelação específica, para um módulo de processamento caracterizado por: - o sinal de cada meio de gravação de imagem ser transmitido para um módulo de processamento correspondente; cada um dos ditos módulos compreende vários canais distintos de detecção (32-35) trabalhando contemporaneamente, sendo cada um dedicado a um tipo ou categoria de defeito a ser detectado; - fraccionando, para cada canal, a referida imagem modelada em elementos de aresta vectoriais (36 - 39) que representam a textura local de defeitos relacionados; - reconstituindo, para cada canal, o tipo de defeito que é procurado (40-43), na base dos ditos elementos de aresta e utilizando janelas adaptadas, avaliando os componentes de ponderação, Vj, de todos os elementos de aresta contidos em cada janela, e - indicando a presença, o tipo e/ou a posição dos defeitos possivelmente detectados.

2. Método de acordo com reivindicação 1, em que o passo de modelação da imagem digitalizada, que leva à compressão da imagem, consiste no tirar de uma amostra da imagem digitalizada por meio de uma janela de tiragem de amostras adaptada, possivelmente com uma certa cadência de sobreposição, e no efectuar de uma modelação dos níveis de cinzento dos pixels da imagem contida em cada uma das ditas janelas por meio de um modelo estatístico paramétrico.

3. Método de acordo com reivindicação 2, em que os parâmetros são a soma e/ou a soma dos quadrados dos níveis de cinzento ou luminescência dos pixels dentro da janela de tiragem de amostras considerada, definindo assim uma média direccional e/ou soma quadrática respectivamente, sendo a direcção dada pela orientação da 2

aresta local direccionada mais comum.

4. Método de acordo com qualquer das reivindicações 2 ou 3, em que os diferentes canais de detecção são agrupados em grupos, correspondendo cada um a tipos ou categorias de defeitos que têm a aresta local direccionada mais comum que pode ser inscrita nas texturas representativas dos correspondentes tipos de defeitos, sendo que a aresta local direccionada mais comum define as duas dimensões da janela utilizada pelo correspondente grupo de canais de detecção e a orientação da dita janela de tiragem de amostras sendo possivelmente ajustável de acordo com a distorção da trama.

5. Método de acordo com reivindicação 4, em que a orientação da janela de tiragem de amostras não é ajustável, sendo os passos de modelação e/ou de reconstrução efectuadas tendo em conta a distorção da trama.

6. Método de acordo com qualquer das reivindicações 1 a 5, em que cada canal de detecção é composto por um detector de aresta local, que localiza e pondera os elementos de aresta contidos na imagem modelada e digital comprimida e assim proporciona uma imagem de elementos de aresta ponderados sensível ao canal, um construtor de defeitos, que tira a soma e a média separadamente dos componentes dos elementos de aresta contidos numa janela predefmida, e funções de limiar e/ou meios de testes de hipóteses, que avaliam os parâmetros que constituem as médias dos níveis de cinzento dos pixels em comparação com um limiar, a diferença das médias comparadas com um limiar e a variância dos níveis de cinzento dos pixels comparada com o limiar, e calculada pelo construtor de defeitos para cada dita janela predefmida.

7. Método de acordo com reivindicação 6, em que as dimensões da janela predefmida são preferencialmente maiores ou iguais às dimensões do tipo de defeito sendo procurado ou pelo menos o suficiente para ser capaz de diferenciar uma zona com defeito de uma sem defeito, com um nível mínimo de certeza, pelo canal de

detecção considerado, sendo a forma e a orientação da dita janela predefinida também adaptada para o tipo de defeito procurado e para a correspondente orientação do defeito ou distorção da trama observada. I

8. Método de acordo com qualquer das reivindicações 1 a 7, em que a correcção da imagem digitalizada consiste numa operação de filtragem utilizando, por exemplo, uma tabela de leitura a fim de efectuar uma modificação dos níveis de cinzento dos pixels da dita imagem por histograma, e uma operação de realce utilizando por exemplo, uma máscara de convolução.

9. Aparelho para a detecção de defeitos em tecido em movimento ou semelhantes, composto por pelo menos um conjunto de meios de iluminação (3, 79, 80, 81) para a iluminação de tecidos em movimento (1, 70) ou semelhantes, pelo menos um meio de formação e gravação de imagem (2, 4), um computador de imagem (8) receptor do sinal da imagem do tecido ou semelhante; compreendendo o dito computador de imagem (8) pelo menos um modulo de aquisição (9) e pelo menos um módulo de processamento (14) para cada meio de gravação de imagem (4), caracterizado por: - cada um dos ditos módulos de processamento (14) sendo composto por,pelo menos uma unidade de pré-processamento e de modelação (16a, 16b, 16n) seguida, cada uma, por várias unidades de detecção correspondentes (17a, 17b); - cada uma das unidades de detecção (17) incluindo vários canais distintos de detecção (32-35) a trabalhar em simultâneo, sendo cada um dedicado a um tipo ou categoria de defeitos a ser detectado; uma pluralidade de detectores de arestas locais (36-39) para o fraccionamento, em cada canal, do dito sinal de imagem em elementos de aresta vectoriais (36-39); uma pluralidade de unidades de construção / de defeitos correspondentes (40-43) para a reconstrução, em cada canal, do tipo de defeito, com base nos ditos elementos de aresta; - um computador de imagem (8) compreendendo ainda uma unidade central (20) que controla todos os módulos (9, 14) e sendo ligada aos periféricos de visualização, gravação, edição e/ou de condução (23, 24, 25, 26).

10. Aparelho de acordo com a reivindicação 9, em que vários meios de formação e gravação de imagem são proporcionados, tendo campos de visão adjacentes ou pelo menos parcialmente sobrepostos, a fim de cobrir toda a largura.do tecido ou semelhante, sendo cada meio de formação e gravação de imagem composto por uma lente fotográfica (2) e uma câmara de varrimento em linha (4), associado a um conversor analógico-digital (5) e a um possivelmente correspondente módulo de transmissão (6).

11. Aparelho de acordo com qualquer das reivindicações 9 e 10, em que cada módulo de aquisição (9) compreende um circuito de recepção (10), uma tabela de leitura (11) para corrigir a imagem do tecido ou semelhante possivelmente influenciado por uma iluminação irregular ou por diferentes respostas de luz nos meios de formação e gravação de imagem (2, 4), e uma memória de imagem (12) para guardar as sucessivas imagens antes do processamento da modelação e detecção do seu defeito.

12. Aparelho de acordo com qualquer das reivindicações 9 a 11, em que cada unidade de processamento e modelação (16a, 16b, 16n) compreende um processador com cabo, um processador de sinais digitais ou qualquer aparelho maciçamente paralelo que processa a imagem vinda do módulo de aquisição (9) associado a fim de filtrar e eliminar a informação de ruído, possivelmente utilizando uma tabela de leitura, e/ou para realçar a imagem, possivelmente utilizando uma mascara de convolução, tira amostras da dita imagem através de, possivelmente janelas de tiragem de amostras sobrepostas, adaptadas ao tipo de defeito a ser detectado, e computa a média da soma e/ou o quadrado da soma dos níveis de cinzento dos pixels contidos em cada uma das ditas janelas de tiragem de amostras a fim de obter um modelo paramétrico estatístico da imagem.

13. Aparelho de acordo com qualquer das reivindicações 9 a 12, em que as unidades de detecção (17a, 17b) compreendem cada uma processadores rápidos de sinais 5 5

digitais colocados em paralelo (18a, 18b, 18c, 18d, 18e) e as suas memórias de dados e programas associados (19), formando tantos canais de detecção diferentes quantos os tipos ou categorias de defeitos a serem procurados, em que cada um dos processadores de sinais (18a, 18b, 18c, 18d, 18e) efectua i.) a transformação da imagem modelizada fornecida pela correspondente unidade de pré-processamento e modelação (16a, 16b, 16n) numa imagem composta por elementos de aresta ponderados marcando a textura local de possíveis defeitos, ii.) uma ligação dos ditos elementos de aresta contidos numa janela de validação adaptada ao tipo de defeito a ser detectado pelo dito canal de detecção, através do cálculo separado da soma e da média da ponderação dos ditos elementos de aresta e iii.) uma indicação da existência de defeito(s) utilizando. o parâmetro de distribuição das médias obtidas e através de funções de limiar e/ou testes de hipóteses.

14. Aparelho de acordo com qualquer das reivindicações 9 a 13, em que a direcção da luz emitida pelo conjunto de meios de iluminação (3, 79, 80, 81) é oblíqua, com um ângulo apertado, ou quase horizontal, em relação ao tecido (70) ou semelhante, sendo os meios de formação e gravação da imagem (2, 4) posicionados ao longo de um eixo quase vertical (74) em relação ao tecido (70) ou semelhante.

15. Aparelho de acordo com qualquer das reivindicações 9 a 14, em que o conjunto de meios de iluminação é formado por vários projectores de luz (79, 80, 81) dispostos em duas filas ao longo de toda a largura do tecido, tendo os projectores em cada fila a mesma distância entre cada um, distando uma fila da outra por meia distância das outras filas, radiando os projectores de cada fila para o centro da fita a ser detectada e assim iluminando quase uniformemente toda a largura do tecido, pelo menos ao longo da fita transversal, pela combinação da orientação dos feixes de luz direccionada (73) fornecida por cada um dos projectores de luz (79, 80, 81), assim criando uma banda de luz de elevada intensidade ao longo da largura do tecido ou semelhante.

16. Aparelho de acordo com qualquer das reivindicações 9 a 15, em que também é l 6

proporcionado um codificador (7) que mede a deslocação do tecido (1, 70) ou semelhante e um módulo de visualização (21) ligado a um monitor (22).

17. Aparelho de acordo com qualquer das reivindicações 9 a 16, em que um conjunto de meios de iluminação e meios correspondentes de formação e gravação de imagem são montados em e direccionados para cada face ou lado do tecido em movimento (1, 70) ou semelhante.

Américo da Silva Carvalho Agente Oficial de Propriedade Industrial R. Castilho. 201 - 3.» E - 1070 LISBOA Telefs. 3851339-3654513