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    基于纖維圖像的橫截面輪廓提取和識別技術(shù)

    2016-05-24 01:41:55郭榮幸
    關(guān)鍵詞:自動識別

    郭榮幸

    ( 廣州纖維產(chǎn)品檢測研究院,廣東 番禺 511440)

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    基于纖維圖像的橫截面輪廓提取和識別技術(shù)

    郭榮幸

    ( 廣州纖維產(chǎn)品檢測研究院,廣東 番禺 511440)

    摘要:為了提高檢驗效率和準(zhǔn)確性,嘗試研究和開發(fā)纖維橫截面智能化軟件,實現(xiàn)纖維多焦面融合、纖維邊緣輪廓自動提取、纖維特征識別。試驗得出:采用區(qū)域劃分的方法可更好的實現(xiàn)多焦面纖維圖像融合為單焦面圖像,利用光斑擴(kuò)散模型的多點擴(kuò)散法,可實現(xiàn)各種纖維形態(tài)的探測,建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可成功識別纖維種類。

    關(guān)鍵詞:橫截面;多焦面融合;輪廓提??;自動識別

    中國是紡織品進(jìn)出口和使用大國,同時擁有豐富的各種天然紡織纖維。麻纖維強(qiáng)度高、吸濕透氣性好、具有防霉抗菌作用,但纖維剛度大,褶皺恢復(fù)能力差。棉纖維具有吸濕性性好、穿著舒適的特點,但纖維抗皺性能差。再生纖維素纖維

    可紡性、懸垂性能好,但是粘纖濕強(qiáng)不高,莫代爾容易起絨,萊賽爾易出現(xiàn)勾絲起洞。這些纖維混紡制品可以使纖維獲得更好的性能,越來越受到消費者的青睞。同時混紡制品中各纖維的含量影響織物風(fēng)格、性能以及價格,所以對混紡產(chǎn)品的定量分析十分重要。纖維成分含量檢測項目主要有兩種方法:化學(xué)溶解定量分析法、顯微鏡物理定量分析法。檢測方法依據(jù)FZ/T 01057.1-2007至FZ/T 01057.9-2007、GB/T 2910系列標(biāo)準(zhǔn)、FZ/T 01101-2008、GB/T 16988-2013、FZ/T 30003-2009、SN/T 0756-1999、AATCC 20A-2013等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),化學(xué)溶解定量分析方法有較多的弊端,其一,受時間、溫度、試劑、環(huán)境等方面的影響導(dǎo)致測出的纖維百分比含量與實際含量有較大的差異。其二,需要大量的高濃度的鹽酸、硫酸、硝酸及DMF等有機(jī)試劑,這些試劑的成本很高,同時會產(chǎn)生高腐蝕性的化學(xué)廢液。其三,長期接觸腐蝕性、揮發(fā)性的化學(xué)試劑也會對檢查人員的身體健康造成不良影響。

    顯微鏡物理定量分析法檢測是一種綠色環(huán)保的技術(shù),但是目前,麻、棉、再生纖維素纖維混紡品使用顯微鏡物理法定量分析除進(jìn)行根數(shù)測量外還需要橫截面積測量。在橫截面積測量的過程中,采用人眼觀察纖維在顯微鏡下的成像并判斷纖維種類,人工手繪出不同纖維的輪廓,掃面圖像后進(jìn)行人工單個點取面積。檢驗人員的技術(shù)水平、經(jīng)驗知識等方面的差異會影響結(jié)果的準(zhǔn)確性,所以此方法費時、費力、準(zhǔn)確性不高[1]。近年來,計算機(jī)硬件和軟件技術(shù)的發(fā)展推動了紡織纖維檢測的自動化研究。為了提高檢驗效率和準(zhǔn)確性,嘗試研究和開發(fā)纖維橫截面智能化軟件,實現(xiàn)纖維多焦面融合、纖維邊緣輪廓自動提取、纖維特征提取和目標(biāo)識別分類。

    1多焦面融合

    在顯微鏡對纖維橫截面圖像采集的過程中,多焦面問題存在成為制約獲得清晰圖像的關(guān)鍵。目前解決多焦面的問題主要采用數(shù)字處理技術(shù)進(jìn)行圖像合成[2]。

    在纖維和紡織品實際檢測過程中,一般采用哈式切片法制作纖維橫截面切片[3]。由于刀片傾斜角不當(dāng)、刀片鈍等原因的存在,經(jīng)常出現(xiàn)切片厚薄不均、切削平面不平整等問題,這直接導(dǎo)致多焦面問題的存在,如圖1和圖2所示。

    圖1 萊賽爾、莫代爾橫截面切片 圖2 棉、粘纖橫截面切片

    由于多焦面的存在,顯微鏡在聚焦搜索過程中無法找到唯一一個聚焦平面。將多焦面圖片的清晰區(qū)域重構(gòu)到一幅圖像上,是獲取完整信息的前提。在多焦面融合成單焦面研究的主要方法有小波變換的圖像采集法、反向濾波器的融合方法和區(qū)域劃分的多焦面融合法[4]。雖然采用小波變換的方法得到的融合圖像清晰,但是圖像的質(zhì)量下降。采用反向濾波器的融合方法雖然圖像質(zhì)量高,但是方法復(fù)雜,不能滿足顯微鏡及時性的要求。為了滿足顯微圖像獲取的速度和質(zhì)量,采用區(qū)域劃分的方法。該方法基于化整體為局部、合局部成整體的思想,將切片整體的聚焦分解為子區(qū)域的聚焦。圖3和圖4所示為采用區(qū)域劃分法多焦面融合前后的圖像。由圖3和圖4可知,采用區(qū)域劃分法能較好的實現(xiàn)多焦面圖像向單焦面圖像的融合。

    圖3 不同焦面的圖像  圖4 合并成完整清晰的圖片

    2纖維邊緣輪廓自動提取

    不同纖維的橫截面形態(tài)不同,纖維邊緣自動提取的傳統(tǒng)方法是輪廓跟蹤算法,該方法簡便、直觀,易于實現(xiàn),但它無法分離相互溶結(jié)的目標(biāo)個體,輪廓跟蹤存在無法獲得準(zhǔn)確的圖像邊界的問題。人眼在多目標(biāo)的環(huán)境中首先看到的是目標(biāo)最亮的部分,而不是目標(biāo)的邊緣[5]。人眼首先通過發(fā)光體定位目標(biāo),再根據(jù)發(fā)光體周圍光線的衰減情況判斷目標(biāo)輪廓。基于這一人眼視覺原理,建立光斑擴(kuò)散模型對纖維橫截面圖像的個體纖維輪廓探測,基本步驟為:(1)搜索光斑:探測到圖像中的纖維個體位置;(2)確定光斑擴(kuò)散的初始點:找出纖維截面內(nèi)部光斑矩形框的中心點即光斑射線的發(fā)散點;(3)光斑擴(kuò)散:使射線從中心點呈放射性向邊緣延伸,探測到纖維截面輪廓邊緣時終止;(4)記憶纖維個體輪廓,以集合的形式存儲數(shù)據(jù),為特征參數(shù)的提取提供依據(jù)[6]。利用光斑擴(kuò)散模型對光斑進(jìn)行一次性探測的過程中,每個光斑只有一個擴(kuò)散中心,纖維截面中高曲部分會出現(xiàn)探測不到的現(xiàn)象。研究后發(fā)現(xiàn)一個光斑使用多個擴(kuò)散點可以探測到全部纖維的輪廓。由圖5和圖6所示,采用多點擴(kuò)散的方法,不僅可以探測低屈曲的纖維截面,而且高屈曲纖維截面也可完全探測出來,更接近纖維的真實輪廓。

    圖5 纖維橫截面圖   圖6 纖維橫截面輪廓提取圖

    3纖維橫截面特征識別

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦結(jié)構(gòu)和激勵行為的并行非線性系統(tǒng),在人臉識別、手寫體識別等問題上的大量實際應(yīng)用和仿真實驗表明它具有較好的學(xué)習(xí)能力和泛化性能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域有重要的應(yīng)用,包括模式識別與圖像處理、控制與優(yōu)化、金融預(yù)測與管理、通訊等[7-9]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紡織領(lǐng)域也有重要的應(yīng)用。天然纖維、再生纖維素纖維的截面形態(tài)特征千差萬別,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)的特征可對這些纖維特征進(jìn)行識別[10]。在對纖維截面特征提取的過程中,特征參數(shù)的選擇應(yīng)該具備4個條件:(1)可區(qū)分性,特征值應(yīng)具有明顯的差異;(2)可靠性,對同類對象的特征值應(yīng)比較接近。(3)獨立性,所有的特征彼此之間不相關(guān);(4)數(shù)量少,用于統(tǒng)計和測試的樣本數(shù)量隨特征維數(shù)呈指數(shù)關(guān)系增長[11]。纖維特征的選取一般包括:面積,周長,離散度,波動率,周長,異形系數(shù),延展度,圓整度,充滿度,中腔面積,矩形度等。圖7為纖維輪廓自動提取圖,圖8為建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后成功對纖維輪廓特征提取后對纖維種類識別圖。

    圖7 纖維截面輪廓自動提取圖  圖8 纖維截面輪廓自動識別圖

    4結(jié)語

    (1)采用區(qū)域劃分的方法對多焦面纖維圖像融合為單焦面圖像,滿足顯微圖像獲取的速度和質(zhì)量的要求。

    (2)采用光斑擴(kuò)散模型的多點擴(kuò)散法探測纖維截面輪廓,不僅高屈曲纖維截面可完全探測出來,而且更接近纖維的真實輪廓。

    (3)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可成功識別纖維種類。

    參考文獻(xiàn):

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    [2]A.Kubota and K.Aizawa, Inverse filters for reconstruction of arbitrarily focused images from two differently focused images

    [C].∥IEEE Int. Conf. on Image Processing(Ⅰ)Vancouver, Canada,2000:101-104.

    [3]趙書經(jīng). 紡織材料實驗教程[M]. 北京:中國紡織出版社,1989:6-11.

    [4]丁喻洋. 紡織纖維顯微圖像的自動聚焦及多焦面問題的研究[D].上海:東華大學(xué), 2006.

    [5]章海軍. 視覺及其應(yīng)用技術(shù)[M]. 杭州:浙江大學(xué)出版社,2004:62-69.

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    [7]王旭,王宏,王文輝. 人工神經(jīng)網(wǎng)元絡(luò)原理與應(yīng)用[M]. 沈陽:東北大學(xué)出版社,2000.

    [8]邵軍力,張景,魏長華. 人工智能基礎(chǔ)[M]. 北京:電子工業(yè)出版社,2000.

    [9]戴葵. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)技術(shù)[M]. 長沙:國防科技大學(xué)出版社,1998.

    [10]宗亞寧. 棉麻纖維圖像分析及自動檢測技術(shù)的研究[D]. 上海:東華大學(xué), 2006.

    [11]趙麗紅. 人臉檢測和識別算法的研究與實現(xiàn)[D]. 上海:東華大學(xué), 2006.

    專利名稱:一種用于文物保護(hù)的絲織物的制備方法

    專利申請?zhí)枺篊N201210118790.4

    公開號:CN102634995A

    申請日:2012.04.20

    公開日:2012.08.15

    申請人:浙江理工大學(xué)

    本發(fā)明公開了一種用于文物保護(hù)的絲織物的制備方法,包括如下步驟:A)配制Na2CO3溶液,將市售普通絲織物放入其中,浸泡攪動;B)將含色素天然植物洗凈,和水放入容器中,加熱至水煮沸后萃取,將萃取液過濾后取出,重復(fù)操作,將萃取液混合備用;C)將經(jīng)過步驟A)處理后的絲織物放入步驟B)取得的混合液中,浸染后取出,晾干;D)取干辣椒、花椒、細(xì)辛、丁香、靈香草、水,保溫浸泡過濾,得到濾液;E)將經(jīng)過步驟C)處理后的絲織物放入步驟D)得到的濾液中浸泡后取出,晾干。本發(fā)明所制作的絲織品安全、無毒,與古代絲綢文物風(fēng)格接近,是一種很好的絲綢文物的加固襯托材料。

    專利名稱:一種用于文物保護(hù)的蠶絲絲網(wǎng)的制備方法

    專利申請?zhí)枺篊N201210119389.2

    公開號:CN102634996A

    申請日:2012.04.20

    公開日:2012.08.15

    申請人:浙江理工大學(xué)

    本發(fā)明公開了一種用于文物保護(hù)的蠶絲絲網(wǎng)的制備方法,包括如下步驟:A)用中秋誘導(dǎo)3眠蠶繭繅制細(xì)纖生絲,將其制成細(xì)纖蠶絲絲網(wǎng);B)配制Na2CO3溶液,將步驟A中的蠶絲絲網(wǎng)放入其中,浸泡攪動;C)將含色素天然植物洗凈,和水放入容器中,加熱至水煮沸后萃取天然植物色素,將萃取液過濾后取出;重復(fù)操作3次,每次的萃取液混合在一起,備用;D)將經(jīng)過步驟B)處理后的蠶絲絲網(wǎng)放入步驟C)取得的混合液中,浸染后取出,晾干。本發(fā)明在對蠶絲絲網(wǎng)進(jìn)行脫膠、老化處理的基礎(chǔ)上,用古代絲織品常用的植物染料對其進(jìn)行染色,所制作的蠶絲絲網(wǎng)安全、無毒,與古代絲綢文物風(fēng)格接近,是一種很好的絲綢文物的修復(fù)加固材料。

    收稿日期:2015-11-24

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