基于圖像處理法的空氣變形紗結(jié)構(gòu)和細(xì)度不勻研究

陳　鳳， 黃莉茜， 王學(xué)利， 俞建勇

(東華大學(xué) a. 紡織學(xué)院; b. 紡織面料技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; c. 研究院, 上海201620)

基于圖像處理法的空氣變形紗結(jié)構(gòu)和細(xì)度不勻研究

陳鳳a, b， 黃莉茜a, b， 王學(xué)利c， 俞建勇c

(東華大學(xué) a. 紡織學(xué)院; b. 紡織面料技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; c. 研究院, 上海201620)

為定量表征空氣變形紗的結(jié)構(gòu)特征，采用圖像處理的方法，建立了空氣變形紗紗芯-表層幾何結(jié)構(gòu)模型，并提出用紗線圈弧率、圈弧指數(shù)及表觀不勻率3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)定量表征其結(jié)構(gòu)特征和細(xì)度不勻.分析結(jié)果表明：根據(jù)紗線二值化圖像逐行掃描像素分布曲線，可較好地提取紗線紗芯部分；采用圖像法獲得的紗線表觀不勻率比傳統(tǒng)紗線條干均勻度儀測(cè)得的條干不勻率值要大，表明空氣變形紗的外觀形態(tài)不勻率大于其質(zhì)量不勻率；與常規(guī)毛羽儀測(cè)試結(jié)果相比，圖像法不會(huì)改變紗線表面圈弧形態(tài)，并可減少對(duì)紗線表面細(xì)小圈弧的丟失，能較好地反映空氣變形紗表面圈弧分布規(guī)律.

空氣變形紗； 結(jié)構(gòu)模型； 細(xì)度不勻； 圈弧結(jié)構(gòu)； 圖像處理法

空氣變形紗(俗稱ATY)是以壓縮空氣為動(dòng)力，使喂入原絲在噴嘴內(nèi)受高速壓縮氣流沖擊作用下發(fā)生開(kāi)松、位移、纏結(jié)等一系列物理變化，最終在紗線表面形成具有絲圈和絲弧結(jié)構(gòu)、類短纖紗外觀的一類差別化長(zhǎng)絲紗[1-2].空氣變形紗表面覆蓋的圈弧結(jié)構(gòu)使紗線呈現(xiàn)良好的蓬松性和柔軟性，并賦予織物良好的服用性能和類似短纖紗織物外觀和風(fēng)格[3-4]；紗芯部分的纖維緊密排列，起到骨架作用.因此，針對(duì)空氣變形紗特點(diǎn)對(duì)其結(jié)構(gòu)和細(xì)度不勻進(jìn)行定量表征，是建立此類紗線的質(zhì)量控制指標(biāo)以及進(jìn)行織物性能、風(fēng)格設(shè)計(jì)的重要依據(jù).

近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平的提高，數(shù)字圖像處理技術(shù)在紡織品檢測(cè)中的應(yīng)用越來(lái)越多，包括纖維鑒別、纖維細(xì)度/長(zhǎng)度檢測(cè)、紗線均勻度和毛羽測(cè)量、織物外觀及疵點(diǎn)檢測(cè)等領(lǐng)域都有所應(yīng)用.與傳統(tǒng)的紡織品手感目測(cè)檢測(cè)方法相比，圖像處理技術(shù)可減少人為主觀因素影響，客觀評(píng)定紡織品的外觀與內(nèi)在質(zhì)量，并可根據(jù)實(shí)際需求自行控制和提取指標(biāo)，達(dá)到對(duì)研究對(duì)象細(xì)致、精準(zhǔn)描述的效果.在紗線檢測(cè)方面，研究者主要采用圖像處理技術(shù)對(duì)紗線條干均勻度和毛羽進(jìn)行了研究[3-7]，但是針對(duì)空氣變形紗結(jié)構(gòu)和均勻度進(jìn)行測(cè)量和分析的研究還很少.

本文擬采用圖像處理方法對(duì)空氣變形紗結(jié)構(gòu)和細(xì)度不勻進(jìn)行研究，建立能反映空氣變形紗結(jié)構(gòu)特征和圈弧分布的指標(biāo)，并與傳統(tǒng)的紗線毛羽儀和條干均勻度儀測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，為定量表征空氣變形紗結(jié)構(gòu)提供一種新方法.

1　試　驗(yàn)

1.1試驗(yàn)原料

試驗(yàn)用空氣變形紗為17.78tex/136f的錦綸空氣變形紗，由嘉興臺(tái)華特種纖維材料有限公司提供.

1.2試驗(yàn)方法

1.2.1紗線圖像采集與處理

利用JJ7701-0151型數(shù)碼顯微鏡，對(duì)均勻纏繞在黑板上處于自然伸直狀態(tài)下的紗線進(jìn)行采樣，得到每張圖像大小為1 280像素×1 024像素，每張圖像拍攝的紗線長(zhǎng)度為8 mm(即圖像上1像素為6.25 μm). 然后將采集的圖像存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)上，利用Matlab圖像處理功能[6-9]，對(duì)紗線圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理、特征對(duì)象提取及檢測(cè)結(jié)果輸出.

1.2.2紗線毛羽儀測(cè)試

采用YG 172型紗線毛羽測(cè)試儀對(duì)錦綸空氣變形紗進(jìn)行測(cè)試，并輸出1～5 mm(相鄰高度間隔為1 mm)不同毛羽高度下對(duì)應(yīng)的平均毛羽指數(shù)Ib.測(cè)試速度為30 m/min，預(yù)加張力為(0.5±0.1) cN/tex，測(cè)試片段長(zhǎng)度為10 m，測(cè)試次數(shù)為10次，最終結(jié)果取平均值.測(cè)量前紗線在標(biāo)準(zhǔn)大氣條件下平衡48 h.

1.2.3紗線條干儀測(cè)試

采用YG 135G型電容式條干均勻度測(cè)試分析儀對(duì)錦綸空氣變形紗進(jìn)行測(cè)量，調(diào)節(jié)施加在紗條上的預(yù)加張力以保證紗條的移動(dòng)平穩(wěn)且抖動(dòng)盡量小.

為與圖像法定量分析空氣變形紗的表觀不勻率形成對(duì)比，試驗(yàn)選取相同長(zhǎng)度的空氣變形紗進(jìn)行條干均勻度測(cè)試.試驗(yàn)測(cè)試速度為4 m/min，測(cè)量時(shí)間為30 s，槽號(hào)5(極板長(zhǎng)度為8 mm)，測(cè)試次數(shù)10次，最后由計(jì)算機(jī)輸出結(jié)果直接讀出紗線的條干變異系數(shù)，即細(xì)度不勻大小.測(cè)量前紗線在標(biāo)準(zhǔn)大氣條件下平衡48 h.

2　結(jié)果與分析

2.1紗線圖像采集與處理結(jié)果

圖1為數(shù)碼顯微鏡采集得到的紗線原始圖像.利用Matlab軟件對(duì)紗線原始圖像進(jìn)行灰度化處理、圖像平滑、傾斜矯正、二值化處理.其中，灰度化處理采用加權(quán)平均法，圖像平滑采用中值濾波法，圖像傾斜矯正采用Radon 變換，使傾斜矯正后的圖像行方向和紗線軸向盡量一致，二值化處理采用閾值分割法.本文采用固定閾值法確定圖像閾值為124，得到的紗線二值化圖像如圖2所示.

圖1　空氣變形紗原圖Fig.1　Original image of air textured yarn

圖2　空氣變形紗二值化圖Fig.2　Binary image of air textured yarn

從圖1和2可清楚看出，空氣變形紗里層為緊密的紗芯部分，而紗線表層具有許多大小不一的圈弧結(jié)構(gòu)，改變了長(zhǎng)絲紗原先規(guī)整的排列結(jié)構(gòu).

為了合理反映空氣變形紗的結(jié)構(gòu)特征，并方便后面紗線結(jié)構(gòu)特征指標(biāo)的計(jì)算，需將空氣變形紗的表層和紗芯部分進(jìn)行分離.本文利用Matlab軟件對(duì)二值化紗線圖像從上到下進(jìn)行逐行掃描，統(tǒng)計(jì)得到紗線的像素逐行分布曲線如圖3所示.

圖3　二值化圖像逐行掃描像素分布曲線Fig.3　Pixel distribution of binary image in lines

從圖3看出，當(dāng)逐行掃描至[464, 506] 像素區(qū)域時(shí)，圖像每行像素和達(dá)到最大值1 280像素，即此時(shí)該行圖像全部被紗線占據(jù)，因此對(duì)應(yīng)掃描區(qū)域?yàn)榧喰静糠?同時(shí)考慮實(shí)際紗線存在粗細(xì)不勻，經(jīng)對(duì)多幅圖像進(jìn)行掃描反復(fù)試驗(yàn)并參照文獻(xiàn)[3, 5]，最后確定把每行像素值達(dá)到最大像素值的97%(即1 241像素)作為紗芯區(qū)域的像素密度閾值，由此確定該圖像紗芯對(duì)應(yīng)的掃描區(qū)域?yàn)閇462, 510]像素，對(duì)應(yīng)的紗芯直徑D=0.306 mm，得到空氣變形紗的紗芯-表層結(jié)構(gòu)如圖4所示.

圖4　空氣變形紗紗芯-表層結(jié)構(gòu)圖Fig.4　Core-and-effect structure of air textured yarn

2.2空氣變形紗結(jié)構(gòu)表征指標(biāo)的建立

2.2.1圈弧率La

平行長(zhǎng)絲喂入噴嘴后，在高速湍流作用下，一部分長(zhǎng)絲發(fā)生位移、交纏、成圈，從紗芯突出的絲圈、絲弧使空氣變形紗具有良好的蓬松性，成為空氣變形紗最重要的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征.為此，本文提出圈弧率(La)指標(biāo)，反映變形紗中表層圈弧結(jié)構(gòu)所占的比例，具體計(jì)算式為

其中：S1為圖像中變形紗總像素值；S0為紗芯部分像素值.圈弧率值越大，表明變形紗表層圈弧結(jié)構(gòu)所占的比例越高，紗線越蓬松，紗線整體變形程度越大；反之亦然.根據(jù)以上定義，本文根據(jù)5次采集的1 250幅圖像(每次采集250幅，即2 m長(zhǎng)紗線)，計(jì)算得到本試驗(yàn)用的空氣變形紗的平均圈弧率為52.63%.

2.2.2圈弧指數(shù)Ia

為進(jìn)一步定量表征空氣變形紗表面的圈弧分布規(guī)律，對(duì)紗芯一側(cè)的圈弧像素密度進(jìn)行掃描(如圖5所示)，得到圈弧高度H和圈弧像素密度P分布曲線，如圖6所示.在參考短纖紗毛羽指數(shù)的基礎(chǔ)上，提出圈弧指數(shù)這一指標(biāo)，即單位紗線長(zhǎng)度(定義為1 m)內(nèi)，紗線單側(cè)面超過(guò)設(shè)定高度H的圈弧像素密度，用來(lái)定量表征空氣變形紗表面圈弧量與圈弧高度之間的分布情況.

圖5　圈弧高度示意圖Fig.5　Image for loop height

圖6　圈弧高度H與其像素密度P分布關(guān)系Fig.6　Relationship between H and P

將以上圖像處理法得到的圈弧指數(shù)分布規(guī)律與毛羽儀法測(cè)得的毛羽指數(shù)(Ib)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表1所示.

表1　錦綸空氣變形紗圈弧指數(shù)和毛羽指數(shù)測(cè)試結(jié)果Table 1　The test results ofIa&Ibof nylon air textured yarn

表1中的Ia是10 m紗線進(jìn)行連續(xù)拍照后，得到1 250幅圖像的平均值.由表1可知，相比于圖像法，毛羽儀法由于毛羽高度間距過(guò)大，Ib不能精確細(xì)致地表達(dá)紗線表面的圈弧高度分布情況，丟失了對(duì)紗線表面細(xì)小圈弧的統(tǒng)計(jì)測(cè)量，而圖像法則可根據(jù)實(shí)際紗線結(jié)構(gòu)和應(yīng)用需要靈活確定圈弧高度，達(dá)到精細(xì)表征圈弧分布的效果.此外，由于YG 172型毛羽儀是根據(jù)紗線在上下導(dǎo)輪V形槽中運(yùn)動(dòng)時(shí)其靠槽的內(nèi)邊正好為輪的切線，因此選取V形槽的外切線作為毛羽長(zhǎng)度的起始點(diǎn)[10]，此法易使毛羽在進(jìn)入檢測(cè)點(diǎn)前受壓，毛羽形態(tài)也隨之改變，而圖像法在圖像拍攝過(guò)程中可以盡量保障紗線處于自然伸直狀態(tài)，不附加紗線任何外來(lái)負(fù)荷或形態(tài)改變，并可根據(jù)紗線圈弧形態(tài)確定最小圈弧高度以及圈弧高度間距，定量分析圈弧分布.

從表1和圖6還可看出，圖像法測(cè)得的空氣變形紗表面圈弧量隨其高度的增加呈指數(shù)下降的趨勢(shì)，且圈弧高度多集中在0.5 mm以下，這與用EIB (electronic inspection board) 測(cè)得的空氣變形紗表面圈弧分布規(guī)律[11-12]相吻合.以上分布規(guī)律進(jìn)一步表明，由于用毛羽儀法僅測(cè)量大于1 mm的紗線表面毛羽，因此用于測(cè)定空氣變形紗表面圈弧時(shí)會(huì)遺失大量有效信息.

2.2.3表觀不勻率CVa

紗線的條干不勻是評(píng)價(jià)紗線結(jié)構(gòu)和質(zhì)量最重要的指標(biāo)之一.空氣變形加工的實(shí)質(zhì)是使原先粗細(xì)均勻的紗線變得不均勻，因此，對(duì)空氣變形紗沿長(zhǎng)度方向的粗細(xì)不勻進(jìn)行評(píng)價(jià)尤為必要.不考慮紗線密度變化，僅以紗線的外觀形態(tài)變化作為研究對(duì)象，本文提出用一定片段長(zhǎng)度(8 mm，與紗線條干均勻度儀極板長(zhǎng)度相同)間紗線外輪廓所包圍的圖像像素值的變異系數(shù)CVa來(lái)表征空氣變形紗的表觀粗細(xì)不勻程度，計(jì)算式為

將以上圖像法得到的結(jié)果與YG 135G型條干儀測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比可知，圖像法測(cè)得的空氣變形紗表觀粗細(xì)不勻率為18.84%，而條干儀法測(cè)得的空氣變形紗不勻率為3.55%.條干儀法是以紗線一定片段長(zhǎng)度內(nèi)的質(zhì)量變異情況為測(cè)試對(duì)象，即反映了紗線的質(zhì)量不勻性，而圖像法直接反映了紗線的表觀粗細(xì)不勻性.從以上測(cè)試結(jié)果可以看出,對(duì)于具有良好蓬松性的空氣變形紗的外觀不勻明顯比質(zhì)量不勻大,因此，采用外觀不勻率來(lái)表征空氣變形紗的細(xì)度不勻更具合理性.

3　結(jié)　語(yǔ)

本文采用圖像法分析17.78tex/136f錦綸空氣變形紗的形態(tài)結(jié)構(gòu)和細(xì)度不勻，研究結(jié)果顯示：

(1) 根據(jù)紗線二值化圖像逐行掃描像素分布曲線，提取了紗線紗芯部分，建立了空氣變形紗紗芯-表層幾何結(jié)構(gòu)模型；

(2) 在圖像分析的基礎(chǔ)上，提出用圈弧率、圈弧指數(shù)、表觀不勻率3個(gè)指標(biāo)定量評(píng)價(jià)空氣變形紗的形態(tài)結(jié)構(gòu)和細(xì)度不勻；

(3) 采用圖像法獲得的紗線表觀不勻率比傳統(tǒng)的紗線條干均勻度儀測(cè)得的條干不勻率值要大，表明空氣變形紗的外觀形態(tài)不勻率大于其質(zhì)量不勻率.

[1] 張靜,王善元.空氣變形技術(shù)及其進(jìn)展[J]. 紡織導(dǎo)報(bào), 2006(1):46-50.

[2] 李琳,董彥嘉.ATY紗線的結(jié)構(gòu)及其仿毛織物的性能[J].紡織科學(xué)研究,1991(1):31-37.

[3] CHIMEH M Y, TEHRAN M A, LATIFI M, et al. Characterizing bulkiness and hairiness of air-jet textured yarn using imaging techniques[J]. The Journal of The Textile Institute, 2005, 96(4): 251-255.

[4] WANG X H, WANG J Y, ZHANG J L, et al. Study on the detection of yarn hairiness morphology based on image processing technique[C]//Proceedings of the Ninth International Conference on Machine Learning and Cybernetics.

2010: 2332-2336.

[5] ANIRBAN GUHA C, AMARNATH S, PATERIA, et al. Measurement of yarn hairiness by digital image processing[J]. The Textile Institute, 2010, 101(3):214-221.

[6] 梁宏偉.紗線毛羽降低方法及圖像技術(shù)檢測(cè)研究[D].石家莊:河北科技大學(xué)紡織學(xué)院，2011:37-47.

[7] 張繼蕾.基于圖像處理技術(shù)的紗線毛羽檢測(cè)研究[D].石家莊:河北科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，2011:4-10.

[8] 曾奇波.基于圖像處理技術(shù)的大米質(zhì)量實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)研究[D].湘潭:湖南科技大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,2009: 2-3.

[9] 胡穎,王東.基于MATLAB的圖像預(yù)處理技術(shù)研究[J].遼寧師專學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2012,14(2):57-59.

[10] 郭會(huì)勇,王建坤.淺析幾種毛羽測(cè)試方法[J].河北紡織,2007(3):77-78.

[11]王忍,高亞英,宗亞寧,等.用EIB對(duì)變形紗的外觀形態(tài)和膨松性的測(cè)試與探討[J].東華大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2004,30(5):65-68.

[12] 王忍.用EIB對(duì)不同超喂率下空變紗外觀形態(tài)的研究[J].化纖與紡織技術(shù),2004(1):36-38.

Study on Structure and Unevenness of Air Textured Yarn by Image Processing Method

CHENFenga, b,HUANGLi-qiana, b,WANGXue-lic,YUJian-yongc

(a. College of Textiles; b. Key Laboratory of Textile Science & Technology,Ministry of Education; c. Research Institute, Donghua University，Shanghai 201620,China)

In order to study the structure of air textured yarn quantitatively, the core-and-effect structure model of air textured yarn was built based on image processing method. Three indexes including loop ratio, loop index and yarn apparent unevenness, were proposed to characterize the structure and evenness of air textured yarn quantitatively. The results show that the core structure of yarn can be obtained effectively from the binary image of yarn by scanning in lines. Unevenness calculated by image method is higher than that obtained by traditional yarn unevenness test, indicating a greater yarn morphological unevenness than yarn mass unevenness for air textured yarn. Compared to traditional yarn hairiness test, the loop distribution of air textured yarn can be characterized effectively by image processing method by keeping the original shape of loops and reducing the loss of fine loops statistically.

air textured yarn; structure model; unevenness; loop structure; image processing method

1671-0444(2015)06-0739-04

2015-07-30

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51303021)；上海市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13ZR1400400)；國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題資助項(xiàng)目(2013BAE01B02)

陳鳳(1990—)，女，河南南陽(yáng)人，碩士研究生，研究方向?yàn)殄\綸空氣變形紗.E-mail: chfengyiliu@163.com

黃莉茜(聯(lián)系人)，女，教授，E-mail: hlqian@dhu.edu.cn

TS 102.6

A