混紡紗混紡比測(cè)定中纖維特征的分析

林 濤, 楊慶斌, 錢 鑫

(青島大學(xué)，山東 青島 266071)

1 前言

我國(guó)是紡織品出口大國(guó)，在商檢時(shí)混紡比是重要指標(biāo)，近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,使我們有可能將模式識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到混紡比測(cè)定中。圖像處理法測(cè)定混紡比有針對(duì)紗線縱向和橫向兩方面進(jìn)行的，而且大多是針對(duì)棉與其它纖維的混紡。很多學(xué)者從纖維的橫界面入手分析纖維特征，本文將在Matlab軟件下，對(duì)棉、莫代爾兩種纖維進(jìn)行縱向識(shí)別。根據(jù)處理順序探討纖維圖像預(yù)處理中涉及的灰度化、增強(qiáng)、濾波、二值化、旋轉(zhuǎn)等方法，在二值化圖像下對(duì)纖維幾何形態(tài)提取特征值進(jìn)行分析。

2 實(shí)驗(yàn)與方法

2.1 實(shí)驗(yàn)樣品

莫代爾纖維：1.3 dtex×38 mm

棉纖維：1.6 dtex×29 mm

2.2 實(shí)驗(yàn)儀器及設(shè)備

用哈氏切片器切片，在東華大學(xué)發(fā)明的纖維圖像自動(dòng)采集與識(shí)別系統(tǒng)上攝取纖維的照片。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)苧麻/棉纖維的自動(dòng)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)試樣片上大面積圖像的連續(xù)采集、縫合、纖維搜集、自動(dòng)聚焦等，但對(duì)其它兩種纖維混紡紗則沒(méi)有這些效果。此論文利用系統(tǒng)對(duì)纖維的聚焦，人工進(jìn)行采集、拍照，然后將照片在計(jì)算機(jī)上用Matlab語(yǔ)言數(shù)字化后進(jìn)行處理。

2.3 纖維切片的制取

纖維圖象的制取方法：

(1)將纖維切成25 μm的短纖維。(2)將短纖維放入燒杯,加入蒸餾水并加熱沸騰。(3)取一滴含纖維的懸浮液滴在載玻片上。(4)用顯微鏡觀察纖維圖象。(5)拍取纖維圖像。

2.4 縱向圖片的預(yù)處理

2.4.1 圖像灰度化

拍取的圖像為真彩圖像，又稱RGB圖像。它是利用R、G、B 三個(gè)分量分別表示一個(gè)像素的顏色，通過(guò)三種基色合成出任意顏色，在Matlab中存儲(chǔ)為一個(gè)m×n×3的多維數(shù)組。它的數(shù)據(jù)量大，處理困難，需要先轉(zhuǎn)化為灰度圖像?；叶葓D像的灰度級(jí)就是256，每個(gè)圖像的取值就是256種灰度中的一種，及每個(gè)像素的灰度值為0～255中的一個(gè)。

2.4.2 圖像增強(qiáng)

按特定的需要突出圖像中纖維的信息，同時(shí)，削弱或去除不需要的信息。其主要目的是處理后的纖維圖像對(duì)幾何特征的提取比原來(lái)的圖像更加有效。

2.4.3 圖像濾波

纖維的數(shù)字圖像在轉(zhuǎn)換和傳輸過(guò)程中，不可避免的含有噪聲。由于噪聲的存在，干擾了正常的圖像，從而使圖像在輸出時(shí)不能得到正確的信息。因此，通過(guò)中值濾波去除圖像中的噪聲，使織物的圖像信息能夠準(zhǔn)確的再現(xiàn)得到一個(gè)清晰的圖像。

2.4.4 圖像二值化

纖維模式識(shí)別針對(duì)黑白圖像，就是圖像像素只存在0、1兩個(gè)值。在數(shù)字圖像中，二值圖像占有非常重要的地位，具有存儲(chǔ)空間小、處理速度快等特點(diǎn)，更重要的是二值圖像可以比較容易的獲取目標(biāo)區(qū)域的幾何特征或其它特征。

2.4.5 圖像填充與腐蝕

纖維圖像二值化后，纖維邊界及內(nèi)部可能出現(xiàn)斷開(kāi)，經(jīng)過(guò)膨脹處理可將斷開(kāi)的部分連成一條連續(xù)的曲線,然后用腐蝕處理去掉一些毛刺，使邊界曲線變得平滑。

2.4.6 圖像旋轉(zhuǎn)

纖維在圖像中的位置狀態(tài)各異，為了在特征提取時(shí)統(tǒng)一各個(gè)指標(biāo)，先將纖維都旋轉(zhuǎn)成水平狀態(tài)。

2.5 纖維特征提取

2.5.1 纖維直徑CV值

圖象預(yù)處理后，纖維在圖片中都已轉(zhuǎn)成水平狀態(tài)。求各根纖維的軸線方向直徑序列的方法：從纖維軸線的一端開(kāi)始,求出纖維此縱坐標(biāo)上下像素?cái)?shù)之差，即為此縱坐標(biāo)處對(duì)應(yīng)的纖維直徑值，進(jìn)而根據(jù)直徑序列,可計(jì)算出纖維直徑CV值。棉存在天然轉(zhuǎn)曲，直徑CV值大，而莫代爾在圖片上的投影為規(guī)則的矩形，直徑CV值較小。

2.5.2 矩形度

表示的是纖維的形狀和其外切矩形的相近程度，即R=A0/A，定義為纖維的面積A0與該纖維外切最小矩形面積A之比。纖維的面積可由Matlab的bwarea()函數(shù)求出。外接矩形的面積求法：分別作纖維上下左右的切線，四條直線相交形成密閉的矩形，即為外接矩形。矩形的長(zhǎng)寬為切線的坐標(biāo)之差。

2.5.3 平均灰度值

纖維不同，其吸收光和反射光的強(qiáng)度便不同，將纖維圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像后，不同纖維的灰度值存在差異。平均灰度值便是在灰度圖中整根纖維灰度值的平均數(shù)。平均灰度值的求法：根據(jù)纖維的二值化圖像，求出纖維的坐標(biāo)值，然后將纖維的灰度圖非纖維的部分取0。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與討論

按照上述原理，自編程序，對(duì)543根棉纖維、508根莫代爾纖維的縱向進(jìn)行特征提取，并從中各取出10根，其3個(gè)特征參數(shù)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。實(shí)際分類中，0代表棉纖維，1代表莫代爾纖維。

表1 特征值參數(shù)

用Origin對(duì)兩種纖維3個(gè)特征進(jìn)行比較，兩種纖維分離得越清楚，識(shí)別的敏感度越大。并根據(jù)人工目測(cè)分析，確定哪種特征的識(shí)別率強(qiáng)。

圖1 直徑CV值識(shí)別圖

圖1表示在樣本范圍內(nèi)，兩種纖維分離得很清楚，但存在個(gè)別異常值，幾根棉纖維進(jìn)入莫代爾區(qū)域內(nèi)，同樣幾根莫代爾纖維也進(jìn)入棉纖維內(nèi)。在進(jìn)行識(shí)別前，應(yīng)先確定兩種纖維特征值范圍，剔除異常值纖維，這樣可以減少互溶的情況。

圖2 平均灰度值識(shí)別圖

圖2表示平均灰度值分離的效果較弱。因?yàn)橛绊懤w維的灰度因素很多，除本身的反光特性外，采樣時(shí)的光照、時(shí)間都起了很大作用。此特征可以作為直徑CV值識(shí)別的輔助，采樣時(shí)也應(yīng)盡量在同一時(shí)刻、同一光照、同一地點(diǎn)的情況下進(jìn)行。

圖3 矩形度識(shí)別圖

圖3所示矩形度特征雖有分離，但基本上兩者相融合。因?yàn)樵诶w維切片的制取中，纖維受到刀片、玻璃棒的物理作用，形態(tài)發(fā)生彎曲，即使棉纖維存在天然轉(zhuǎn)曲，此時(shí)也不能很好的體現(xiàn)。

棉纖維帶有天然的轉(zhuǎn)曲，直徑CV值，平均灰度值又不受纖維彎曲的影響，因此兩者可以結(jié)合來(lái)進(jìn)行纖維識(shí)別。

圖4 纖維特征識(shí)別

從圖4中可以看到，除個(gè)別異常的纖維外，兩種纖維分開(kāi)的很清楚，可以達(dá)到分離的效果。

4 結(jié)論

本論文表明對(duì)棉和莫代爾兩種纖維來(lái)說(shuō)三種特征值的識(shí)別率不同：直徑CV值分離比較大，平均灰度值次之，而矩形度識(shí)別敏感度最差。從數(shù)據(jù)識(shí)別效果分析，一種指標(biāo)的識(shí)別率不可能達(dá)到100%，需要多個(gè)特征指標(biāo)的結(jié)合。直徑CV值、平均灰度值兩者相結(jié)合除個(gè)別異常的纖維外，兩種纖維分開(kāi)得很清楚，可以達(dá)到分離的效果。

同時(shí)，混紡紗的自動(dòng)識(shí)別存在一個(gè)重大的難題，就是切片的制取。前期切片制取的好壞、清晰的程度，很大程度上決定了后期圖片的預(yù)處理，纖維特征的提取及纖維模式識(shí)別的成功與否。應(yīng)改進(jìn)切片的制取方法，使非紡織專業(yè)人員也可以輕松操作。

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