Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние проблемы технического контроля показателей ворсистости текстильных материалов в различных технологических процессах текстильной промышленности 10
1.1. Анализ технологических и экономических проблем повышения конкурентоспособности текстильных материалов 10
1.2. Выявление направлений расширения ассортимента текстильных полотен 14
1.3. Современные требования и методы технического контроля технологических процессов: 17
1.4. Анализ методов и средств измерения показателей ворсистости ткани 20
1.5. Построение классификации методов измерения показателей ворсистости ткани 27
1.6. Постановка задач исследований ., 31
1.7. Выбор теоретических и экспериментальных методов исследований 32
2. Проектирование и достижение требуемого уровня ворсистости текстильных полотен 33
2.1. Характеристика объектов исследования 33
2.2. Обоснование зон контроля уровней ворсистости в ткацком и отделочном производствах 36
2.3. Систематизация и метрологический анализ количественных и функциональных показателей ворсистости ткани 41
2.4. Установление нормативных значений количественных показателей ворсистости ткани 50
2.5. Выявление новых методологических результатов по главе 60
3. Разработка локальных средств технического контроля показателей ворсистости ткани в технологических процессах ткацкого и отделочного производств 61
3.1. Теоретическое описание поверхности ткани для определения вида первичных преобразователей средств контроля показателей ворсистости 61
3.2. Обоснование выбора первичных преобразователей средств технологического контроля показателей ворсистости ткани 70
3.3. Построение структурных схем средств контроля отдельных показателей ворсистости ткани . 76
3.4. Лабораторная апробация средств измерения и контроля показателей ворсистости ткани 85
3.5. Выделение новых результатов исследований по главе 90
4. Создание компьютерных средств для лабораторного измерения показателей ворсистости ткани 91
4.1. Особенности формирования лабораторной пробы ткани и обработка получаемого изображения 91
4.2. Выделение признаков распознавания ворсинок на изображении пробы ткани 99
4.3. Формирование алгоритма программы распознавания и измерения параметрических и функциональных показателей ворсистости 102
4.4. Построение оптимального пользовательского интерфейса для отображения итоговых результатов измерения 108
4.5. Сравнение метрологических характеристик компьютерного и базового методов измерения 110
4.6. Выявление новых результатов исследований по главе 119
5. Определение экономической эффективности при техническом контроле показателей ворсистости ткани 120
5.1. Расчет экономического эффекта от использования устройств контроля показателей ворсистости ткани 120
5.2. Определение стоимости ткани в зависимости от изменения ее ворсистости 122
5.3. Установление новых результатов по главе 129
Заключение 130
Список использованной литературы
- Выявление направлений расширения ассортимента текстильных полотен
- Систематизация и метрологический анализ количественных и функциональных показателей ворсистости ткани
- Обоснование выбора первичных преобразователей средств технологического контроля показателей ворсистости ткани
- Формирование алгоритма программы распознавания и измерения параметрических и функциональных показателей ворсистости
Введение к работе
В настоящее время проблема повышения качества и конкурентоспособности выпускаемой продукции и предоставляемых услуг актуальна для всех предприятий и организаций в связи с развитием новых экономических (рыночных) взаимоотношений в нашей стране.
Основными факторами в повышении качества текстильных изделий являются внедрение современных технологий и оборудования, в том числе и средств контроля продукции в различных производствах текстильной промышленности.
Важным показателем качества тканых полотен, относящихся к группе ворсовых тканей, является уровень их ворсистости. При этом данное свойство ткани может носить как позитивный, так и негативный характер. Существующие методы технического контроля показателей ворсистости интенсивно не развивались и отстают от современных требований производства быстрого развития информационных технологий.
Таким образом, выявлена необходимость проведения научных работ по совершенствованию методов и средств технического контроля показателей ворсистости ткани в направлениях проектирования и достижения требуемого уровня ворсистости тканых полотен, разработки новых локальных средств технического контроля показателей этого свойства, создания компьютерных средств для лабораторного измерения показателей ворсистости ткани, определения экономической эффективности при техническом контроле показателей ворсистости ткани.
Выявление направлений расширения ассортимента текстильных полотен
Современные требования рыночной экономики требуют от производителей постоянно обновлять ассортимент изделий и придавать продукции новые потребительские свойства. Для характеристики исследуемого свойства выявим возможности-расширение ассортимента тканей за счет изменения ворсистости. Эти возможности предполагают две формы расширения ассортимента: сосредоточенную относительно определенного технологического процесса; распределенную относительно многих технологических процессов.
Как было отмечено в разд. 1.1, вид ворсовой поверхности можно изменять регулированием параметров рабочих органов ворсовальных машин и применением специальных насадок к ножам стригальных машин. Варьирование уровнем ворсистости можно также сосредоточить в процессе формирования исходных смесей волокон для продуктов прядильного производства (см. таблЛЛ).
Распределенная форма расширения ассортимента предполагает учет данного свойства при осуществлении нескольких операций на стадиях подго 15 товки пряжи, производства и отделки ткани. Первая из указанных форм более удобна с точки зрения простоты проектирования новых артикулов ткани. Преимуществом второй форм ы является более широкий диапазон возможностей по созданию новых потребительских свойств ткани.
Для того, что бы лучше выявить возможности влияния ворсистости на потребительские свойства тканых изделий, целесообразно осуществить систематизацию тканых полотен по данному свойству (табл. 1.2).
Применительно к указанной цели научного исследования поясним выделенные основные признаки систематизации.
Первым обозначенным в табл. 1:2 является признак, определяющий назначение ткани. Относительно исследуемого свойства ткани подразделяют на ворсовые и безворсовые (гладкие). Для первых это свойство является позитивным. Расширение ассортимента может быть достигнуто за счет улучшения качественных характеристик ворса. Для гладких тканей снижение ворсистости повышает ее конкурентоспособность.
Второй признак, отражающий характер происхождения ворсистости детально выявлен и показан в табл. 1.1.
Следующий признак отражает ориентировку ворса в полотне. Ткани с ориентированным ворсом (ткани из ворсовой группы - бархат, полубархат и т.п.) в диссертационной работе не исследуются; Ткани с неориентированным ворсом (их часто называют тканями с начесным ворсом и относят к группе ворсованных тканей) являются основными объектами научного исследования.
Начесной ворс образуется из волокон, расположенных на поверхности нитей ткани. Волокна, расположенные внутри нитей, в образовании начесного ворса не участвуют. Для образования разрезного ворса, в ткань зарабатывают специальные нити, при этом все волокна данной нити участвуют в формировании ворса. По характеру заполнения ворсовой поверхности различают ткани с густым и разреженным ворсом. Такое разделение применимо при оценке уровня качество начеса ворса.
Классификация тканых полотен по свойству ворсистости Классификационный признак Наименование По назначению Гладкие Ворсовые По характеру происхождения ворсистости С сырьевымС технологическимС эксплуатационным По ориентировке ворса в полотне С ориентированным ворсом С неориентированным ворсом По способу формирования ворсовой поверхности С начесным ворсом С разрезным ворсом По характеру заполнения ворсовой поверхности С разреженным ворсом С густым ворсом По характеру равномерности ворса G равномерным ворсом С неравномерным ворсом По устойчивости ворса С устойчивым ворсом С неустойчивым ворсом
Характер равномерности ворса важен с позиции оценивания качества ворсовой поверхности ткани, Равномерность ворса во многом определяет внешний вид ткани. Устойчивость ворса оказывает влияние на эксплуатационные свойства ткани [15] 17
Современной тенденцией в формировании соответствующего уровня ворсистости на поверхности тканей является использование для начеса абразивных материалов [9]. Такой способ начеса ворса по сравнению с игловорсо-вальным не приводит к серьезным разрушениям в нитях и позволяет создавать более равномерным ворсовый покров. Равномерность начесного ворса существенно влияет на четкость рисунков на тканых полотнах.
Предложенная в табл;1.2 классификация тканых полотен по свойству их ворсистости не является исчерпывающей; она может быть в дальнейшем; уточнена и дополнена по мере накопления: и систематизации информации об этом свойстве,
Суть современных требований; контроля параметров технологических процессов сводится к следующим шагамj а именно к обеспечению доступности, достоверности, достаточности информации, а также оперативности и эффективности контроля.
Согласно ГОСТ 16504 - 74 под технический контролем понимают проверку соответствия продукции или процесса, от которого зависит качество продукции, установленным техническим требованиям. При поведении технического контроля выделяют два этапа: получение информации о фактическом состоянии объекта исследования (первичная информация) и сопоставление этой информации с заранее установленными нормативными значениями: (получение вторичной информации). В качестве классификационных признаков для методов технического контроля- применяют; вид решаемой задачи; вид оценки результата, порядок анализа результатов., время проведения, вид обрабатываемой измерительной информации, вид реализации [21].
Систематизация и метрологический анализ количественных и функциональных показателей ворсистости ткани
В табл. 1.3 приведены основные количественные показатели ворсистости ткани. Дадим краткую характеристику этих показателей (см. рис.2.2): толщина ворсового покрова Ь8 - наименьшее расстояние от грунта ткани до конца большинства длинных ворсинок; высота ворса Я - протяженность большинства извитых длинных ворсинок; длина ворсаX - длина большинства распрямленных длинных ворсинок; коэффициент извитости ворсинокkU3S = L/Щ плотность ворса П„ - число ворсинок на 1 мм ткани; масса ворса Мтк на единице площади измеряемого участка ткани; густота ворса G - доля площади поперечных сечений ворсинок от площади ткани:
Кроме перечисленных характеристик для количественной оценки ворсистости могут быть использованы следующие параметры [24]: коэффициент густоты кг - отношение высоты ворса Н к расстоянию между ворсинками Z, т.е. кг = H/Z ; коэффициент объемной густоты ког , определяемый по формуле ког ttJH/ N ), (2.2) где JVH - номинальный номер ворсовой нити; коэффициент объемного заполнения каз, характеризующий отношение фактического веса волокна в единице объема к его удельному весу. Указанные выше показатели относятся к параметрическим. Функциональные показатели ворсистости ткани фактически отсутствуют. В публикации [24] делается вывод о взаимной зависимости плотности и высоты ворса. При этом высказывается предположение об обратно пропорциональ ном характере этой зависимости. Аналитические выражения этой зависимости не приводятся.
В результате проведенного анализа существующих показателей ворсистости нами было установлено, что они не позволяют, во-первых, оценить неравномерность ворса по его высоте, а также по длине и ширине ткани; во-вторых, судить о влияния на уровень ворсистости структурных характеристик, в частности фазы строения ткани.
Нами было также выявлено, что начесной ворс не обладает устойчивой ориентацией ворсинок. При этом, хотя направления отдельных ворсинок имеют сложные траектории, но наблюдается определенная закономерность в расположении ворса на поверхности полотна. Поэтому необходимо выделить наиболее значимые показатели начесного ворса, характеризующие его в устойчивом состоянии (без принудительного распрямления).
Одним из существенных показателей ворсистости является плотность ворса, т.е. число ворсинок на единице площади ткани. Этот параметр наиболее часто встречается в научных исследованиях по определению ворсистости хлопчатобумажных тканей, в частности в [35, 47]. Как следует из определения плотности ворса, для подсчета ворсинок необходимо их отличить друг от друга. Это возможно сделать только для определенного ассортимента тканей или на некоторых стадиях обработки ткани, например после стрижки ворса в ткацком производстве. Данные исследования показывают, что ручной подсчет ворсинок не целесообразен, а использование технических средств не обеспечивает точность измерения плотности ворса. Известный лабораторный метод измерения этого параметра [28] указан в разд. 1.4 и в дальнейшем развития не получил. В производственных условиях оценить плотность начесного ворса прямыми методами не реально. Известны попытки определения этого параметра косвенными методами [43], но они также не получили широкого распростра нения. Можно сделать вывод, что пока отсутствуют оперативные методы и средства оценки плотности начесного ворса.
Другим важным показателем является высота ворса. Проанализируем этот показатель относительно двух других геометрических параметров ворса: длины ворса и толщины ворсового покрова.
На рис. 2.2, в достаточной мере проиллюстрирована разница между этими показателями применительно к ориентированному ворсу. Понятие длины ворса дополнительно поясняет рис. 2,3. На этом рисунке показаны три градации длины ворса: Ld - длина длинных ворсинок, Lcp — длина средішх ворсинок, LK - длина коротких ворсинок. Исследованию этого показателя ворсистости посвящены работы [49,50]
Обоснование выбора первичных преобразователей средств технологического контроля показателей ворсистости ткани
На первоначальном этане в качестве первичных преобразователей информации при оптическом методе определения показателей ворсистости использовались фотопреобразователи (фотодиоды и фоторезисторы) [35]. На следующем этапе разработки для повышения точности измерений применялись телевизионные передающие камеры, сканеры, малогабаритные лазеры [66...70]. Для корректного использования названных преобразователей в устройствах для технологического контроля ворсистости тканей дадим их сравнительную оценку.
В датчиках с применением фотоэлектрических приемников используют свойство ворсовой поверхности поглощать световую энергию. Так это применено нами в устройстве для контроля качества стрижки гладких тканей [26] (см. рис. 3.3).
В основу получения информации о свойствах ворса положен следующий принцип. Источник света создает монохроматическое излучение с силой света Ix. Поэтому световой поток Фи падающий на ворс равен Ф/=Лю, (3.9) где со - телесный угол, їх- сила света. Потеря световой энергии происходит за счет поглощения ворсинками, расположенными на пути следования лучей. Световой поток Ф обусловленный этим поглощением, определяются формулой Ф2=Ф1ГШІ (ЗЛО) где Ф], 02- световой поток соответственно до и после поглощения, / - длина пути светового луча в веществе, к - коэффициент поглощения света в веществе. Для выбранного типа фотоэлемента (выбран фоторезистор) определяют освещенность U согласно выражения Е=Ф2/8Ф, (3.11) где 5ф - площадь рабочей поверхности фотоэлемента. Ток в цепи фоторезистора 1ф определяют по формуле 1ф- = , (3-12) где к0 - коэффициент преломления воздуха. В итоге получают зависимость тока фоторезистора от изменения ворсинок.
Применение телекамер в качестве первичных преобразователей связано с оперативным контролем отдельных количественных показателей ворсистости, таких как высота и плотность ворса ворсовых тканей. Следует отметить, что телевизионные измерительные устройства являются одним из наиболее важных типов информационных сканирующих систем [71], которые широко применяются для автоматизации различных технологических процессов. Использование телекамер было положено в основу разработанных нами аппаратных средств для автоматизированного контроля состояния поверхности текстильных материалов (ворсистости, поверхностной плотности, дефектов поверхности ткани) [48,49, 72,73]:
В общем виде принцип действия телекамеры основан на последовательном сканировании двумерного входного сигнала: считывающей апертурой и преобразовании его в одномерный электрический сигнал. Двумерным входным сигналом в данном случае является световое изображение, полученное на рабочей поверхности чувствительного элемента (фотомишени) телекамеры. Преобразование светового изображения в электрический сигнал, то есть получение выходного измерительного сигнала, производят посредством развертки электронного луча в форме телевизионного растра (кадра). Подробно процессы, осуществляемые в телекамере, приведены в [71].
Телевизионный кадр можно представить функцией R(x, у), где величины JC, у являются соответственно горизонтальными и вертикальными координатами плоскости изображения. Переход от отдельного кадра изображения/? у) к одномерному электрическому видеосигналу U(t) осуществляют путем последовательного поэлементного фотоэлектрического преобразования. Связь координат плоскости изображения {х, у] с временной координатой / уделяется законом сканирования:
Формирование алгоритма программы распознавания и измерения параметрических и функциональных показателей ворсистости
Первый участок (участок светлых пикселей) соответствует профилю грунта поверхности ткани. На этом участке имеет место явная периодичность максимумов и минимумов яркости. При этом максимумы яркости соответствуют вершинам горбов переплетения, а минимумы яркости - нижним точкам впадин переплетения ткани. Для полотняного переплетения эта периодичность близка к синусоидальной функции у- а + Ь sinf x)t (4.1) где у, х- значения координат профиля яркости, a, b - постоянные величины. Такое представление позволяет оценить толщину ткани, а значит осуществить привязку проектируемых характеристик к одному из основных параметров ткани.
Следующий участок профиля яркости соответствует ворсовому слою на поверхности ткани. На этом участке профиля наблюдается резкий перепад яркости от высоких значений к низким. Очевидно, чем больше ворса на поверхности ткани, тем положе будет наклон линии перепада яркостей. В дальнейшем для осуществления автоматизированного определения границ ворсовой і поверхности использовали методы дифференциальной геометрии.
Третий участок профиля яркости (участок темных пикселей) соответствует однородному фону. В разд; 4.1 было выявлено, что оптимальным цветом фона для исследуемой пробы является черный цвет. Уровень фона имеет низкие значения яркости, флуктуирующие в незначительных пределах около среднего значения. Как показали дальнейшие исследования, важное значение имеет именно средний уровень фона.
Далее согласно алгоритму программы (рис. 4.7) на первом участке профиля яркости определяли уровень грунта ткани (уровень А) путем усреднения значений яркости светлых пикселей. На третьем участке профиля яркости определяли уровень фона (уровень В) путем усреднения значений яркости темных пикселей. Затем на участке профиля яркости, соответствующем зоне ворса, выделяли точку (пиксель), соответствующую середине промежутка между уровнями грунта ткани и фона. Далее через выделенную точку строили касательную к этому участку кривой профиля яркости. При этом использовали численный метод построения касательной по нескольким точкам [94,95]. Приведем уравнения касательных, построенных по трем точкам У — \Уі У-/)/ 2h (4.2) по пяти точкам / = (гУ2 + 8У1 8У-1+У-2) 2 , (4.3) по семи точкам у = (уз-9у2 + 45у1-45у_1+9у_2-Уз)/ б0Ь , (4:4) где у и у2, Уз, У-и У-2, У-з - значения точек (узлов); h - расстояние (шаг) между соседними точками.
На основе анализа вариантов построения касательной по трем, пяти и более точкам (узлам) было выявлено, что наиболее оптимальным вариантом является построение касательной по семи точкам. После этого анализа проводили вертикальную линию (линия 1) через точку пересечения касательной с уровнем грунта ткани и вертикальную линию (линия 2) через точку пересечения касательной с уровнем фона. В итоге получили зону ворса, ограниченную линией 1, уровнем грунта ткани, линией 2 и уровнем фона. В дальнейшем измерения показателей ворсистости проводили в пределах этой зоны.
Определение показателей ворсистости осуществляется следующим образом: Высоту ворса определяли по количеству пикселей между линиями 1 и 2. Для этого сначала определяли номера столбцов матрицы, соответствующих линиям 1 и 2, а затем значение разности между этими номерами. Пересчет из меренного значения в реальную величину высоты ворса осуществляли путем использования масштабного коэффициента. Н = к м к J к /к (4.5) где N6j, N" - номера пикселей верхней и нижней границы ворса; к - количество столбцов матрицы изображения ворса; км - масштабный коэффициент.
Густоту ворса определяли следующим образом. В матрице выделяли пиксели, принадлежащие зоне ворса. Путем суммирования значений яркостей этих пикселей получали величину к (4.6) где . - суммарное значение яркости пикселей в зоне ворса; Iij - текущее значение яркости пикселя; г\ - количество строк матрицы изображения зоны ворса. к - количество столбцов матрицы изображения зоны ворса После этого определяли максимально возможное суммарное значение яркости в зоне ворса
