FZ/T50054-2021
前言
本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草. 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。
本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本标准由中国纺织工业联合会提出并归口。
本标准起草单位：东华大学、浙江恒逸高新材料有限公司、福建百宏聚纤科技实业有限公司、江苏恒 力化纤股份有限公司、上海市纺织工业技术监督所、苏州盛虹纤维有限公司、新乡化纤股份有限公司、新 风鸣集团股份有限公司、桐昆集团股份有限公司、荣盛石化股份有限公司、杭州君辰机器人有限公司、无 锡金通高纤股份有限公司、义乌华鼎锦纶股份有限公司、福建永荣锦江股份有限公司、江苏索力得新材 料集团有限公司、常州市智睿源信息科技有限公司、中国石化仪征化纤有限责任公司、中国化学纤维工 业协会。
本标准主要起草人：冯培、王华平、李强、江秀明、芮宝琴、周祯德、张宝月、杨水红、冯斌、许燕辉、 倪国民、韦伟、钱琦渊、王乾、金志学、金亮、毛明杰、许哗峰、李德利。
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化学纤维长丝卷装外观在线智能检测
1范围 本标准规定了化学纤维长丝卷装外观在线智能检测的术语和定义、检测原理、检测要求、在线检测 系统构成、功能要求和性能要求， 本标准适用于化学纤维卷装长丝。
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文 件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括的修改单）适用于本文件。
GB/T4146（部分）纺织品化学纤维
3术语和定义
GB/T4146（部分）中界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1 机器视觉machine vision 通过视觉系统产品将被摄取目标转换为图像信号，传送给专用的图像处理系统进行智能化分析处 理，得到被摄目标的特征信息，以进行控制现场设备动作。
3.2 在线智能检测系统on-line andintelligentdetection system 生产线上运用控制技术与机器视觉，在合适的软件支持下，自动完成采集、分析、计算、判断，达到机 器代替人工的检测系统。
3.3 外观疵点检出率appearance defects detection rate 检测系统正确检测出来外观疵点缺陷的数量与实际检测数量的百分比，包括外观点类型。
3.4 误判率extra detectionrate 由于某些原因，如丝锭表面有纸屑、灰尘等，以及丝锭未打结或打结不规范等，丝锭虽然没有外观瑕 疣，但是设备认为偏离了正常状态，导致检测系统把该丝锭判断为外观缺陷，称为误判。
即在线检测过程中判定为不合格品的合格品占当次批次总合格品数量的百分比。
4检测原理
利用在线智能检测系统获取到的图像信息，提取目标特征，实时进行结果分析、统计，实现机器代替 人工进行测量与判断。
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5检测要求 5.1在线智能检测装置应能识别以下长丝卷装外观疯点：油污、毛丝、僵丝、圈丝、成型不良、无尾、多 尾、蛛网丝/网丝、绊丝/跳丝/夹丝、纸管损坏、卷装直径大/小、动程长/短、色泽差异、筒管颜色、结头、毛 丝团、断丝/硬头丝等。
也可由供需双方协商，各项外观疵点解释见附录A。
5.2仪器检出率>人工检出率，误判率由仪器供需双方协商。
5.3不同品种纤维重要的外观点项目必须100%检出。
重要的外观疲点项目由仪器供需双方协商。
6在线检测系统构成 6.1检测系统的组成 在线检测系统一般由配置模块、输人模块、处理模块、输出模块、存储模块和现场设备共同组成（如 图1所示）：
配置模块 检测委求 验入模决处理模块输出模块 赞头和机、光源、图像预处理徐出格式
检测判别输出方式 机器视堂在线检测系图像采集卡输出文件
存储模决 数据管理 统图片管理
现场设备 触发设备 动作执行设备
图1卷装外观在线检测系统构成 配置模块：接收车间管理系统中的卷装批号、规格、机台号、重量等信息，并将检测要求配置人 输人模块、处理模块和输出模块中； 一输人模块：从检测执行设备中获取卷装外观的图像信息，将其转化为一组可以被计算机处理的 图像数据； 处理模块：接收图像数据，通过机器，学习方法对图像数据进行检测处理，输出判别结果； 输出模块：按照特定形式和接口要求将判别结果及检测相关信息分别传输至检测执行设备和 存储模块； 一存储模块：将判别结果和相关信息数据统一存储在本地或云端数据库中，满足检测数据管理、 查询等需求，同时为处理模块提供样本数据（包括样本图像和对应判别结果）； 现场设备：将采集信号发送到输人模块：根据判别结果执行检测任务，并执行信息给车间 管理系统，形成信息流闭环。
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6.2输入模块光源系统 能完全照射卷装上下端面、侧面和卷装上下筒管部分。
光源应发光均匀、稳定，不影响外观疵点的 检出。
光源亮度通过人机界面可调。
6.3输入模块图像采集系统 能采集卷装上下端面、侧面和卷装上下筒管部分的图像，并能通过数据采集卡传输至计算机处理 系统， 6.4处理模块检验判别和存储模块、输出模块 计算机接收图像采集处理后的信息，并对检测数据进行储存，统计分析与管控，实时发送数据处理 结果，具有远程调用功能。
其中数据存储要求具有外观疣点图片、批号、规格、等级、机台号、检测日 期等。
7功能要求 7.1基本功能要求 机器视觉在线检测系统应能够输入信号（包括图像信号和非图像信号）并输出处理结果，并实现以 下在线检测功能： 一测量功能：在非接触情况下，对卷装尺寸进行精密测量，以确定卷装外观尺寸方面的误差； 一一定位功能：对卷装进行实时全面的视觉定位分析； 一识别功能：对一维码及二维码的解码、光学字符的识别与确认，以获取当前卷装批号、规格、机 台信息等： 缺陷检测：对卷装上下端面、侧面、纸管两端进行外观疵点检测。
7.2系统自诊断要求 机器视觉在线检测系统应具备系统自诊断的功能。
自诊断可包括以下方法。
开机诊断：通电后，检测系统应用程序执行全面运行诊断。
开机诊断应自动提示错误代码或错 误消息，以便进行故障定位。
只有当全部开机诊断项目都正常通过后，系统才能进人正常运行 准备状态。
一实时诊断：系统正常工作时，运行内部诊断程序，对系统本身及外部输人/输出设备进行自动测 试、检查，当出现访问异常、软件异常、数据传输异常等情况时，显示有关信息和故障，并及时给 出报警提示信息。
7.3远程维护要求 机器视觉在线检测系统应具备远程维护的功能，包括如下功能要求： 一支持远程基于实时和历史系统故障数据的实时系统状态监测、故障警报和故障预测； 具备远程系统更新功能。
7.4互联互通要求 机器视觉在线检测系统应按照要求直接或间接与其他现场设备、控制系统、车间管理系统等进行通 信，满足智能制造场景下的在线检测需求。
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7.5结果输出 结果输出应包括以下内容： a）外观疣点类型、数量、长丝卷装批号、长丝卷装规格、长丝卷装机台号、检测日期、纺丝线号、位 号、瓷位； b）根据相关标准及客户要求，检测出外观疲点数量统计，输出外观疣点信息和等级信息，并能按 照要求对产品进行分级： c）根据生产需要生成不同时间段的外观疵点统计数据。
7.6数据管理 7.6.1检测系统数据保存年限不低于1年。
7.6.2检测数据实时上传，如上传时间、规格、批号等信息，数据可追溯。
7.6.3数据库应具有如下管理功能： a）降等信息实时显示数据库，可显示托盘号、批号、规格、锭位等信息，并实时更新降等复核处的 操作界面，便于复核； b）机器判定为降等的汇总数据库，可用于统计降等信息，便于车间管理； c）可对某一时间段内或者某个批号某规格的降等信息进行分析，例如某个纺位长期以来降等数 量稳定，但是突然异常状态，系统应及时，或者某个纺位降等量最多的是毛丝面其他很 少，提醒到前道工序，查看该纺位是否有故障； d）自动生成报表：一定时间内的降等数据生成报表，与ERP（企业资源计划：EnterpriseResource Planning）系统对接，企业能够远程智能化管理，满足互联互通要求。
8性能要求 8.1检测性能要求 在线检测系统的检测性能要求主要包括： 一具有外观疵点测量与定位功能； 一-检测一致性：多次重复执行相同的检测外观疵点任务，判别结果应一致； 一检测实时性：在线检测系统的完成一次在线检测任务的时间应满足生产线节拍的要求，通常用 检测速度作为衡量指标； 一检测效率：在线检测系统每单位时间处理的检测任务数量，通常用单位小时处理的数量/单位 小时产能（Units perHour，UPH)作为衡量指标。
8.2系统性能要求 系统性能要求主要包括： 系统稳定性：机器视觉在线检测系统应能够对静态或动态的产品进行稳定的图像采集和图像 处理分析，包括成像稳定性和软件稳定性： 系统可靠性：机器视觉在线检测系统在规定的时间内和规定的工况下完成在线检测功能的能 力，具有连续24h运行能力； 系统易用性：机器视觉在线检测系统应具有符合人机工程学的人机界面，方便用户操作和控 制；交互的信息或提示应简洁、准确；应具备清晰的帮助和文档，易于用户理解和学习： 系统可维护性：系统生命周期的阶段都应有维护系统支持，以确保其满足指定的工作质量 要求：...
