竹節(jié)紗織物竹節(jié)分布均勻性評(píng)價(jià)方法

盧 雨 正

(江南大學(xué) 數(shù)字媒體學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214122)

竹節(jié)紗織物竹節(jié)分布均勻性評(píng)價(jià)方法

盧 雨 正

(江南大學(xué) 數(shù)字媒體學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214122)

針對(duì)二值化圖像的重心、面積2個(gè)指標(biāo)，利用圖像技術(shù)對(duì)竹節(jié)紗織物表面竹節(jié)分布的均勻性進(jìn)行評(píng)價(jià)。在計(jì)算機(jī)輔助生成竹節(jié)分布圖像基礎(chǔ)之上，隨機(jī)生成10 cm×10 cm的竹節(jié)分布圖，通過(guò)考核各圖的重心分布位置及各圖之間的面積分布變異系數(shù)，綜合考量竹節(jié)紗織物的竹節(jié)分布情況。測(cè)試結(jié)果顯示：當(dāng)竹節(jié)密度較低時(shí)，減小竹節(jié)各個(gè)配比之間的長(zhǎng)度差異能有效減少竹節(jié)不勻的產(chǎn)生。

竹節(jié)紗織物；竹節(jié)分布；參數(shù)設(shè)計(jì)；圖像處理；面積；重心

竹節(jié)紗是花式紗線的一種，其纖度在紗線長(zhǎng)度方向上發(fā)生規(guī)律的或者不規(guī)律的變化，將這類紗線織入織物之后，可以形成類似竹節(jié)一樣的紋理，其名稱也由此而來(lái)。近年來(lái)，竹節(jié)紗廣泛應(yīng)用于各類服裝、裝飾織物中，其細(xì)膩的雨點(diǎn)雨絲風(fēng)格，粗狂的仿麻仿牛仔風(fēng)格[1]，以及良好的穿著感受，使得竹節(jié)紗織物受到了廣大消費(fèi)者的喜愛。

竹節(jié)紗織物中竹節(jié)參數(shù)設(shè)計(jì)是織物整體風(fēng)格設(shè)計(jì)的重要組成部分。一般來(lái)講，竹節(jié)的分布需要具備一定的隨意特性和規(guī)律性，隨意性使得竹節(jié)的分布具備一定隨機(jī)性，體現(xiàn)其自然風(fēng)格；而規(guī)律性則需保證竹節(jié)的分布密度大致相當(dāng)，不要出現(xiàn)較大面積的分布不勻。

竹節(jié)紗紗線按照工藝參數(shù)可以分為規(guī)則竹節(jié)紗和模糊竹節(jié)紗兩類。規(guī)則竹節(jié)紗比較容易在織物的表面形成規(guī)律性很強(qiáng)的竹節(jié)分布，滿足竹節(jié)分布規(guī)律性的要求，但是容易在布面上形成較明顯的類似于斜紋分布的竹節(jié)，被形象地稱為“刮風(fēng)”現(xiàn)象[2]；模糊竹節(jié)紗從根本上杜絕了“刮風(fēng)”現(xiàn)象的出現(xiàn)，但實(shí)際生產(chǎn)發(fā)現(xiàn)，不同的參數(shù)設(shè)定會(huì)在布面上出現(xiàn)分布不勻的竹節(jié)，在某些區(qū)域竹節(jié)集結(jié)成片，而某些區(qū)域又沒有竹節(jié)分布[3]。

目前，對(duì)于竹節(jié)紗竹節(jié)分布的評(píng)價(jià)方法沒有國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，主要的評(píng)價(jià)過(guò)程由人工完成。具體過(guò)程如下[2]：在布面各個(gè)位置取相同的面積，分別計(jì)數(shù)該面積內(nèi)竹節(jié)的數(shù)量，如果各個(gè)面積內(nèi)竹節(jié)的數(shù)量差異不太大，則表示竹節(jié)分布均勻的，反之，則表明該織物的分布是不均勻的。這種方法需要在形成織物之后進(jìn)行，且評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性難以保證。因此，本研究擬提出一種新的評(píng)價(jià)方法，并提出針對(duì)竹節(jié)參數(shù)設(shè)計(jì)的意見建議。

1 竹節(jié)分布評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇

竹節(jié)紗織物的竹節(jié)分布從根本上講是織物當(dāng)中某一特殊成分的分布，其影響的是人們對(duì)竹節(jié)紗織物的視覺感受。本研究擬借助計(jì)算機(jī)圖形圖像學(xué)，利用現(xiàn)有的圖形圖像學(xué)中的指標(biāo)，建立新的評(píng)價(jià)體系，代替原有的評(píng)價(jià)方法。

竹節(jié)分布特性針對(duì)的是人的近距離視覺特性，從一定程度上說(shuō)，只要距離足夠遠(yuǎn)，視野足夠大，無(wú)論采用什么樣的方式生產(chǎn)出來(lái)的竹節(jié)紗織物，其竹節(jié)分布都是均勻的。但是，人們?cè)谑褂眠^(guò)程中，往往關(guān)注的是一個(gè)視野范圍內(nèi)的竹節(jié)分布，因此，在實(shí)際測(cè)量時(shí)，往往選取10 cm×10 cm的區(qū)域進(jìn)行竹節(jié)分布的測(cè)量，基于圖像處理分析的指標(biāo)針對(duì)的布面的大小也應(yīng)在這個(gè)區(qū)域之內(nèi)。

傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法分析的是織物中的竹節(jié)部分，因此可以針對(duì)竹節(jié)部分進(jìn)行分析，將竹節(jié)部分提取出來(lái)，獲得二值化后的竹節(jié)分布圖像，黑色點(diǎn)表示織物中的竹節(jié)部分，白色點(diǎn)表示織物中的其余部分，引入二值化圖像的兩個(gè)幾何特征來(lái)評(píng)價(jià)竹節(jié)分布的均勻性。

1.1 面 積

面積是二值化圖像中一個(gè)非常重要的指標(biāo)，具體見式(1)[4]：

式(1)中：As表示二值化圖像的面積；S表示圖像的區(qū)域；f(x,y)表示每一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的數(shù)值。

企業(yè)經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)是指依據(jù)我國(guó)法律法規(guī)的相關(guān)要求對(duì)政府機(jī)構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)人員在任職時(shí)期發(fā)生的各類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)。現(xiàn)階段，國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)、內(nèi)部審計(jì)機(jī)構(gòu)、社會(huì)審計(jì)組織都在經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的主體范圍內(nèi)。國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)在企業(yè)經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中占據(jù)首要主體的地位，其職責(zé)主要是實(shí)施經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)。企業(yè)經(jīng)濟(jì)責(zé)任的審計(jì)對(duì)象有縣級(jí)以上和以下的黨政領(lǐng)導(dǎo)干部、國(guó)有企業(yè)和國(guó)有控股企業(yè)部門、領(lǐng)導(dǎo)人員、單位內(nèi)部管理的領(lǐng)導(dǎo)干部，有的地區(qū)還涉及部門、單位其他的副職領(lǐng)導(dǎo)和財(cái)務(wù)主管。

由于圖像是二值化的，定義黑色的點(diǎn)數(shù)值是1，白色點(diǎn)的數(shù)值為0(減小計(jì)算量)。所以，面積的大小反映的就是在指定面積中黑色點(diǎn)的數(shù)量，其數(shù)值也直接反映了織物中竹節(jié)分布的數(shù)量。對(duì)于分布均勻的竹節(jié)紗織物而言，幾塊采集織物的圖像之間的As大小的差異不能太大，As變化的CV值是考察竹節(jié)分布均勻性與否的最有效指標(biāo)。對(duì)于均勻分布的竹節(jié)織物而言，同一織物所有分布圖的As數(shù)值的CV值應(yīng)小于10 %。

1.2 重 心

重心是二值化圖像中另一重要指標(biāo)，為了借用重心的概念，假設(shè)二值圖像的每個(gè)像素點(diǎn)的質(zhì)量完全相等，大小為1，0像素點(diǎn)的質(zhì)量為0，則重心表示如下[4]：

式(2)～式(3)中：在按照式(2)和式(3)計(jì)算的過(guò)程中，xm和ym均要取整，則點(diǎn)(xm, ym)就是二值化圖像的重心；Ns表示圖像中所有大小為1的點(diǎn)的數(shù)量；x與y是質(zhì)量為1的像素點(diǎn)的坐標(biāo)。

重心是織物圖像內(nèi)部竹節(jié)分布均勻與否的一個(gè)重要指標(biāo)，均勻分布的竹節(jié)紗織物，其每一幅二值化圖像的重心都應(yīng)該在整個(gè)圖像的幾何中心位置的附近。如果圖像的重心距離幾何中心很遠(yuǎn)，說(shuō)明竹節(jié)的分布存在不均勻現(xiàn)象，在該布面內(nèi)竹節(jié)的分布存在著明顯的變化，不符合標(biāo)準(zhǔn)的竹節(jié)紗織物。一般來(lái)說(shuō)，在幾何重心附近波動(dòng)1 cm，屬于正常的波動(dòng)，大于這個(gè)數(shù)值，就說(shuō)明在織物的內(nèi)部竹節(jié)的分布不均衡。對(duì)于均勻分布的竹節(jié)紗織物，其每一幅織物圖像的重心都應(yīng)滿足上述要求。

該方法與傳統(tǒng)方法相比，最大的優(yōu)勢(shì)是采用計(jì)數(shù)白色像素點(diǎn)的數(shù)量的方法，即計(jì)算二值化圖像面積的方法，代替了原來(lái)計(jì)數(shù)竹節(jié)數(shù)量的方法，使得計(jì)算過(guò)程更為精確，快捷；同時(shí)引入了圖像重心這個(gè)概念，彌補(bǔ)了原有的評(píng)價(jià)方法中沒有的用于每塊布樣內(nèi)部竹節(jié)分布是否均衡的缺陷。

2 織物圖像的準(zhǔn)備

進(jìn)行評(píng)價(jià)之前，需要將織物中竹節(jié)的分布用圖像的手段凸顯出來(lái)，利用二值化圖像將竹節(jié)與其他部位區(qū)分開來(lái)，用圖像相關(guān)指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行描述。當(dāng)前，有文獻(xiàn)利用gabor變換等類似于疵點(diǎn)檢測(cè)的手段從織物表面讀取竹節(jié)分布[5-8]。這些算法雖然從理論上可以實(shí)現(xiàn)竹節(jié)部分的獲取，但是必須基于已有的竹節(jié)織物，且算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程較為復(fù)雜，準(zhǔn)確性不高。

竹節(jié)紗織物的竹節(jié)分布與竹節(jié)紗的紗線參數(shù)、織物的織造參數(shù)密切相關(guān)[9]，因此，本研究擬借助于模擬仿真系統(tǒng)，直接通過(guò)調(diào)節(jié)相關(guān)參數(shù)獲得織物表面竹節(jié)部分的分布圖，利用上述指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

為了驗(yàn)證CAD系統(tǒng)模擬竹節(jié)分布的準(zhǔn)確性，選取規(guī)則分布的緯向竹節(jié)紗織物(經(jīng)竹節(jié)織物及不規(guī)則分布的緯竹節(jié)織物圖像重復(fù)性差，無(wú)法準(zhǔn)確對(duì)照)，將CAD系統(tǒng)模擬的竹節(jié)分布與真實(shí)竹節(jié)分布進(jìn)行對(duì)照。

將圖1及圖2對(duì)比不難發(fā)現(xiàn)，織物圖像中竹節(jié)的分布在模擬圖中得到了體現(xiàn)。竹節(jié)長(zhǎng)度相當(dāng)，竹節(jié)形成的斜紋的傾斜程度相當(dāng)，而且竹節(jié)的間距也基本相等。因此，可以用CAD系統(tǒng)完成竹節(jié)分布的模擬。

圖1 規(guī)則循環(huán)緯竹節(jié)掃描圖像Fig.1 Scanned image of regular weft slubby yarn fabric

圖2 CAD系統(tǒng)模擬竹節(jié)分布圖像Fig.2 Simulation image of the slub distribution based on CAD system

3 參數(shù)對(duì)竹節(jié)分布性能的影響

3.1 竹節(jié)密度對(duì)分布均勻性的影響

采用CAD系統(tǒng)可以對(duì)各類竹節(jié)紗織物竹節(jié)分布進(jìn)行模擬[10]，系統(tǒng)默認(rèn)96 dpi的分辨率來(lái)進(jìn)行模擬，隨機(jī)選取9幅378×378像素(10 cm×10 cm)大小的竹節(jié)分布圖進(jìn)行測(cè)量，獲取相關(guān)指標(biāo)。

選取模糊[11]竹節(jié)紗，將竹節(jié)紗織入緯向竹節(jié)織物，基紗纖度21 S。紡紗過(guò)程中，基紗長(zhǎng)度在280，200，400 cm 3個(gè)參數(shù)隨機(jī)選取，竹節(jié)長(zhǎng)度在30，40，50 mm 3個(gè)參數(shù)中隨機(jī)選取，倍率均取300 %，且相鄰竹節(jié)與基紗的長(zhǎng)度組合不同。按照普通紗與竹節(jié)紗比例為0︰1和3︰1分別模擬高密度竹節(jié)紗織物和低密度竹節(jié)紗織物，隨機(jī)截取9幅分布圖，評(píng)價(jià)結(jié)果見表1，表2。

表1 高密度緯竹節(jié)織物評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.1 Evalution results of the high density weft slubby yarn fabric

由于模擬的織物圖像的大小為378×378像素，幾何質(zhì)心的位置應(yīng)該為(189，189)。從表1、表2中可以看出，竹節(jié)分布的質(zhì)心偏移量有一定的差異。高密竹節(jié)織物中，其重心最大偏移5.3 mm，偏移量較??；低密度織物試樣重心最大偏移12.4 mm?？梢?，低密度竹節(jié)織物中存在內(nèi)部分布不均衡。

表1中面積的平均值為32 763，面積變化的標(biāo)準(zhǔn)差為2 574，CV為7.9 %；表2中平均面積為5 593，標(biāo)準(zhǔn)差為993，CV為17.7 %。從面積的評(píng)價(jià)角度來(lái)說(shuō)，第一組可以認(rèn)為其面積大小基本相當(dāng)，但第二組明顯的表現(xiàn)出面積波動(dòng)，也從另外一個(gè)角度反映出在第二組的配置下，竹節(jié)分布的不均勻性。

一般來(lái)說(shuō)，竹節(jié)分布密度較高的竹節(jié)紗織物，其竹節(jié)分布不容易出現(xiàn)不均勻現(xiàn)象，對(duì)于竹節(jié)密度不太高的織物，則有必要對(duì)其參數(shù)進(jìn)行嚴(yán)格調(diào)整，防止出現(xiàn)竹節(jié)分布不勻的情況。

3.2 竹節(jié)參數(shù)對(duì)竹節(jié)分布的影響

竹節(jié)分布密度越高，越不容易產(chǎn)生不勻，因此以模糊竹節(jié)紗[11]為例，討論普通紗與竹節(jié)紗的配比為3︰1的情況下，對(duì)2組不同參數(shù)分別進(jìn)行竹節(jié)分布情況的評(píng)價(jià)。

第一組竹節(jié)紗基紗長(zhǎng)度在200～380 mm內(nèi)隨機(jī)選取，竹節(jié)長(zhǎng)度在30～50 mm內(nèi)隨機(jī)選??；第二組竹節(jié)紗基紗長(zhǎng)度在240～340 mm內(nèi)隨機(jī)選取，竹節(jié)長(zhǎng)度仍然在30～50 mm內(nèi)隨機(jī)選取。2組紗倍率均為300 %。從理論上說(shuō)，2組紗線的竹節(jié)密度應(yīng)該完全相等，具體考察其分布均勻性的情況。評(píng)價(jià)結(jié)果見表3。

表3 模糊竹節(jié)分布情況評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.3 Evaluation results of the vague slubby yarn fabric

從表3中重心偏移量可以看出，第一組最大質(zhì)心偏移量出現(xiàn)在4號(hào)，達(dá)到14.6 mm；第二組中最大偏移量是8號(hào)，達(dá)10.1 mm。從質(zhì)心分布對(duì)比可以看出，第二組工藝參數(shù)配置下，每塊試樣內(nèi)部竹節(jié)分布均勻性有所提高。面積的分布有明顯變化，第一組面積的均值為5 512，標(biāo)準(zhǔn)差為919，CV為16.7 %；第二組面積的均值為5 988，標(biāo)準(zhǔn)差為708，CV為11.8 %。說(shuō)明第二組竹節(jié)紗竹節(jié)分布比較均勻。

3.3 結(jié)果分析

采用模糊控制的方法可以有效避免“刮風(fēng)”現(xiàn)象，但是對(duì)于其紗線中的參數(shù)控制需要特別注意。在模糊循環(huán)的竹節(jié)紗中，減弱每段基紗長(zhǎng)度間的差異，將使得紗線的循環(huán)方式中不規(guī)則的程度降低，竹節(jié)出現(xiàn)的程度越來(lái)越規(guī)則，竹節(jié)分布的均勻性也可以得到顯著的提高，同時(shí)還可以避免“刮風(fēng)”現(xiàn)象。針對(duì)比例模糊循環(huán)的竹節(jié)紗織物也有這樣的分布特點(diǎn)，減少各個(gè)比例間基紗長(zhǎng)度及竹節(jié)長(zhǎng)度變化差異，可以改善織物竹節(jié)分布的均勻性，避免竹節(jié)分布不勻現(xiàn)象的出現(xiàn)。

一般來(lái)說(shuō)，采用簡(jiǎn)單規(guī)律的規(guī)則循環(huán)竹節(jié)紗(圖1)，竹節(jié)分布會(huì)形成類似于“刮風(fēng)”一樣的效果，很少在緯向竹節(jié)織物中采用。規(guī)則循環(huán)的竹節(jié)紗往往需要通過(guò)加長(zhǎng)竹節(jié)循環(huán)周期來(lái)進(jìn)行實(shí)際的生產(chǎn)，一個(gè)循環(huán)周期內(nèi)往往包含十幾個(gè)甚至幾十個(gè)竹節(jié)紗及基紗的組合。在限定的考核面積內(nèi)，規(guī)則竹節(jié)紗竹節(jié)分布尚未完成其循環(huán)周期，或者其周期未得到明顯體現(xiàn)，則其竹節(jié)分布表現(xiàn)與模糊竹節(jié)類似，只不過(guò)在更大的檢測(cè)范圍內(nèi)這類竹節(jié)紗織物才能表現(xiàn)出一定的規(guī)律性，對(duì)竹節(jié)分布的影響不大。此時(shí)，竹節(jié)循環(huán)內(nèi)部的紗線參數(shù)設(shè)置也可以參考模糊循環(huán)竹節(jié)紗紗線的參數(shù)設(shè)定方法。

此外，由于本評(píng)價(jià)方法基于CAD系統(tǒng)，可以多次取樣進(jìn)行測(cè)算。為了保證評(píng)價(jià)的質(zhì)量與準(zhǔn)確性，可以采用超過(guò)9次以上的方式進(jìn)行，所得結(jié)果將更加準(zhǔn)確。

4 結(jié) 語(yǔ)

提出利用圖像學(xué)技術(shù)中面積及重心2個(gè)指標(biāo)對(duì)竹節(jié)紗的分布均勻性進(jìn)行評(píng)價(jià)。通過(guò)簡(jiǎn)單地模擬仿真軟件獲得竹節(jié)分布二值化圖像，在此基礎(chǔ)之上，用上述指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。利用重心與幾何中心的偏差距離，以及多幅圖像面積間的CV值，分別印證竹節(jié)分布均衡性與竹節(jié)分布的數(shù)量偏差。最后，對(duì)各類竹節(jié)紗的參數(shù)配比進(jìn)行了分析比較，對(duì)竹節(jié)紗織物的實(shí)際生產(chǎn)提出了指導(dǎo)性意見。

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Evaluation method for the slub distribution evenness in the slubby yarn fabric

LU Yu-zhen g
(School of Digital Media, Jiangnan University, Wuxi 214122, China)

The centroid and the area parameters of the binary image are separated to assess the slub distribution in the slub yarn fabrics, and the evaluation method for the slub distribution evenness was provided. The slub distribution images are randomly created by the CAD system with the size of 10cm×10cm. The slub distribution in the slubby yarn fabric is obtained by the distance between the centroid and the geometric center and the coefficient value area of every image. The testing results showed that with the lower slub distribution, reducing the length difference between slub parameters can improve the slub distribution evenness greatly.

Slubby yarn fabric; Slub distribution; Parameters design; Image analysis; Area; Centroid

TS106.414

A

1001-7003(2012)04-0033-04

2011-12-27；

2012-02-19

盧雨正(1979－ )，講師，主要從事計(jì)算機(jī)技術(shù)在紡織領(lǐng)域的應(yīng)用研究。