應(yīng)用優(yōu)化霍夫變換的細(xì)紗斷頭檢測(cè)

王雯雯， 劉基宏

(生態(tài)紡織教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江南大學(xué))， 江蘇 無(wú)錫 214122)

細(xì)紗成紗過(guò)程中，斷頭是影響成紗質(zhì)量的重要因素之一。現(xiàn)有的斷頭檢測(cè)裝置可分為電磁傳感器、光電傳感器、熱敏傳感器等，通過(guò)檢測(cè)錠子上的運(yùn)動(dòng)元件從而判斷是否斷紗；巡回檢測(cè)將檢測(cè)裝置安裝在細(xì)紗機(jī)的一端，并在細(xì)紗機(jī)上安裝導(dǎo)軌，帶動(dòng)檢測(cè)裝置做往復(fù)運(yùn)動(dòng)，完成紗線斷頭的檢測(cè)[1-2]。雖然市場(chǎng)上的斷頭檢測(cè)裝置很多，也存在基于圖像處理的斷頭檢測(cè)裝置，但至今還未推廣使用，也沒(méi)有檢測(cè)斷頭的專用算法。

本文在前期研究的基礎(chǔ)上，基于圖像處理，根據(jù)巡回式檢測(cè)斷頭裝置，開(kāi)發(fā)了一種針對(duì)細(xì)紗斷頭檢測(cè)的專用算法。利用工業(yè)相機(jī)捕獲細(xì)紗機(jī)紡紗時(shí)的紗線圖像，在小波變換和霍夫變換的基礎(chǔ)上進(jìn)行紗線信息提取，判斷紗線的斷頭情況。

1 斷紗檢測(cè)

1.1 實(shí)驗(yàn)裝置構(gòu)建

用于圖像采集的設(shè)備為像素800萬(wàn)的Dscamdemo工業(yè)相機(jī)。工業(yè)相機(jī)通過(guò)USB接口與電腦相連，并通過(guò)電腦進(jìn)行圖像采集。細(xì)紗機(jī)為TH558型紡紗機(jī)，待測(cè)紗線為9.7 tex 精梳棉，錠速為11 000 r/min，捻系數(shù)為329。

圖1為實(shí)驗(yàn)裝置圖。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，對(duì)細(xì)紗機(jī)的紡紗段進(jìn)行圖像采集，相機(jī)安裝在可移動(dòng)的小車上，小車邊緣與細(xì)紗機(jī)底部距離為300 mm，相機(jī)高度與細(xì)紗機(jī)葉子板保持一致，鏡頭正對(duì)且平行于葉子板，并與導(dǎo)紗鉤間的距離為560 mm。圖2示出采集到的紗線圖像。

圖1 實(shí)驗(yàn)裝置圖Fig.1 Construction of experimental apparatus

圖2 采集的紗線圖像Fig.2 Collected yarn image. (a) Normal spinning (3 yarns); (b) Normal spinning (2 yarns); (c) Broken yarn

1.2 斷頭檢測(cè)流程

細(xì)紗機(jī)高速運(yùn)行狀態(tài)下進(jìn)行圖像采集，相機(jī)距紗線的距離以及紗線在紡紗過(guò)程中的高速運(yùn)轉(zhuǎn)可對(duì)采集到的圖像質(zhì)量造成干擾。通過(guò)觀察采集到的原始圖像發(fā)現(xiàn)：圖像中噪聲較多，嚴(yán)重干擾了紗線信息的提??；紗線運(yùn)行穩(wěn)定性差，采集到的紗線圖像較靜止時(shí)的圖像直徑更粗；同時(shí)，圖像的亮度對(duì)其質(zhì)量影響較大。

為方便后續(xù)紗線信息的提取，首先對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，平滑噪聲的同時(shí)，保留紗線信息，提高圖像質(zhì)量；再進(jìn)行優(yōu)化霍夫直線提取，對(duì)提取的直線進(jìn)行共線性檢驗(yàn)確保紗線被準(zhǔn)確提取出來(lái)，從而判斷斷紗情況。

1.3 圖像去噪

小波分析用于圖像去噪處理，主要是根據(jù)圖像信號(hào)與噪聲信號(hào)經(jīng)小波變換后在不同分辨率條件下呈現(xiàn)不同的規(guī)律，通過(guò)在不同分辨率下設(shè)定閾值，調(diào)整小波系數(shù)，達(dá)到圖像去噪目的[3-4]。圖像去噪前將圖2(a)轉(zhuǎn)化為灰度圖，如圖3所示。

圖3 灰度圖像Fig.3 Grayscale image

二維連續(xù)小波函數(shù)為：

式中：α為尺度；τ為平移量。尺度α控制小波函數(shù)的伸縮，平移量τ控制小波函數(shù)的平移。

本文實(shí)驗(yàn)中采用sym4小波，設(shè)定紗線圖像中信號(hào)為：

f(t)=s(t)+n(t)

式中：s(t)為紗線圖像原始信號(hào)；n(t)為噪聲信號(hào)。對(duì)f(t)連續(xù)做3次小波分解，分解后s(t)和n(t)分別有對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)wi,t。s(t)的小波系數(shù)wi,t較大值的位置，對(duì)應(yīng)著原始圖像中的奇變位置和重要信息[5]；而n(t)在每一層分解尺度上的wi,t值都是較小的，且分布一致，因此，選一合適的數(shù)δ，當(dāng)小波系數(shù)wi,t小于閾值δ時(shí)，數(shù)值用零代替；大于閾值δ時(shí)，數(shù)值用δ來(lái)縮減。

式中：sgn (·) 是符號(hào)函數(shù)，當(dāng)數(shù)值大于零時(shí)，符號(hào)為正，反之符號(hào)為負(fù)。圖4示出灰度圖像和小波、均值濾波去噪圖像放大45倍后截取相同區(qū)域的圖像。首先對(duì)圖4(a)所示圖像給定軟閾值δ=10進(jìn)行小波去噪處理。

圖4 局部去噪效果對(duì)比Fig.4 Comparison of local denoising. (a) Grayscale image; (b) Mean filter denoising

為進(jìn)一步平滑圖像，對(duì)小波去噪圖像再進(jìn)行均值濾波去噪處理。均值濾波是對(duì)當(dāng)前像素選擇一個(gè)模板，該模板由其鄰近的若干個(gè)像素組成，然后用模板的均值來(lái)替代原像素的值。

式中：M為模板中像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)；f(x,y)為當(dāng)前像素點(diǎn)的像素值；g(x,y)為均值濾波后該點(diǎn)的像素值；s為圖像中所有像素點(diǎn)的集合。采用3像素× 3像素模板，即M為9，進(jìn)行均值濾波去噪處理，得到圖4(b)。通過(guò)觀察發(fā)現(xiàn)，灰度圖像中噪聲有效地被平滑掉，紗線信息得到了有效保留。

1.4 霍夫變換提取直線

霍夫變換前首先對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后將圖像轉(zhuǎn)變成二值圖像，待測(cè)圖像如圖5所示。圖像中的紗線可看作是線狀物體，通過(guò)霍夫變換來(lái)提取圖像中的紗線信息。

圖5 邊緣檢測(cè)圖Fig.5 Edge detection graph

霍夫變換的基本思想為：圖像空間x-y中，對(duì)于滿足直線方程y=ax+b的某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(x1,y1)，對(duì)應(yīng)參數(shù)平面a-b上的1條直線b=y1-ax1，即直線L1，而對(duì)于y=ax+b直線上所有的點(diǎn)對(duì)應(yīng)參數(shù)平面a-b上的所有直線一定會(huì)相交于點(diǎn)(a0,b0)[6-8]。

為避免垂直直線斜率無(wú)窮大的問(wèn)題，在斷紗檢測(cè)時(shí)通常采用直線的極坐標(biāo)方程ρ=xcos+ysinθ，此時(shí)參數(shù)平面為(ρ,θ)平面。對(duì)于邊緣檢測(cè)后的圖像中(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)，將其代入ρ-θ坐標(biāo)中，可得：

ρ=xcosθ+ysinθ=

圖6 霍夫空間圖Fig.6 Hough space graph

在霍夫變換矩陣中，設(shè)定極值點(diǎn)為3個(gè)，在繪制直線時(shí)，設(shè)定直線長(zhǎng)度為圖像高度，直線顏色為白色，檢測(cè)直線圖如圖7所示。

圖7 霍夫變換檢測(cè)直線圖Fig.7 Hough transform detection line graph. (a) Before breakage; (b) Broken yarn

1.5 斷紗的判定

小車以10 cm/s的速度緩慢前進(jìn)，前進(jìn)過(guò)程中對(duì)紗線進(jìn)行連續(xù)拍攝，采集到的圖像存在正常紡紗圖像和斷紗圖像，斷紗根數(shù)為1、2、3，暫不討論斷紗根數(shù)為2和3的情況。

當(dāng)發(fā)生1根斷紗時(shí)，相機(jī)在來(lái)回移動(dòng)過(guò)程中會(huì)采集到如圖2(c)所示的圖像；但是紡紗機(jī)正常紡紗時(shí)，圖像中也可能出現(xiàn)只存在2根紗線的情況，如圖2(b)，這是相機(jī)剛移動(dòng)過(guò)第1根紗線，下一根帶檢測(cè)的紗線還未進(jìn)入相機(jī)拍攝范圍時(shí)采集到的圖像。針對(duì)這2種情況，存在

L=xi-xi+1

式中，xi為第i根紗線的最下端像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)。當(dāng)L>500時(shí)，圖像中出現(xiàn)斷紗；當(dāng)L≤500時(shí)，未發(fā)生斷紗。

2 參數(shù)討論

2.1 小波去噪的閾值及分解層數(shù)選擇

選取不同的閾值δ對(duì)圖像進(jìn)行小波去噪，并對(duì)比各閾值小波去噪圖像與原始灰度圖像的峰值信噪比(PSNR)，如圖8所示。

PSNR值越大，圖像去噪效果越好。由圖8(a)可發(fā)現(xiàn)，在δ≥10后PSNR增大的趨勢(shì)陡然上升，但是在δ為13、15時(shí)，圖像中的部分有效信息被消除，無(wú)法準(zhǔn)確檢測(cè)出直線的存在。δ=10時(shí)，圖像中的噪聲被有效消除，且保留了有效信息，因此，選擇δ=10 作為小波去噪的閥值。

對(duì)于小波去噪的分解層數(shù)s，分別選取s為2、3、4、5、6對(duì)圖像進(jìn)行去噪，其峰值信噪比如圖8(b)所示，在不同分解層數(shù)下，程序運(yùn)行時(shí)間如表1所示。

由圖8(b)可發(fā)現(xiàn)，PSNR值呈上升趨勢(shì)，但是上升幅度較小，說(shuō)明分解層數(shù)對(duì)去噪效果影響不大。當(dāng)s=6時(shí)，PSNR值最大，即去噪效果最好。對(duì)比各個(gè)分解層數(shù)下程序運(yùn)行時(shí)間，在分解層數(shù)為5和6時(shí)，雖然去噪效果較好，但程序運(yùn)行時(shí)間大大增加。

圖8 不同閾值和分解層數(shù)條件下的去噪圖像與原圖信噪比Fig.8 Different denoising images and original signal-to-noise ratio under different thresholds and decomposed layer. (a) Different threshholds; (b) Different decomposed layer

分解層數(shù)運(yùn)行時(shí)間/s2根紗線3根紗線2237542075232675424546438753407875758767423467456778675

衡量分解層數(shù)對(duì)PSNR和運(yùn)行時(shí)間的影響后，選擇s=3 作為小波去噪的分解層數(shù)。

2.2 邊緣檢測(cè)算子的選擇

在自由邊緣檢測(cè)中，檢測(cè)出紗線背景葉子板對(duì)霍夫變換提取直線產(chǎn)生干擾并增加了計(jì)算量，其檢測(cè)圖如圖9所示。由于圖像中的紗線基本處于垂直方向，為避免不必要的運(yùn)算，提高霍夫變化運(yùn)算速度，在進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)，通過(guò)prewitt算子將檢測(cè)方向設(shè)定為垂直，避免了水平方向直線的干擾(見(jiàn)圖7(a))。

圖9 自由邊緣檢測(cè)后霍夫變換檢測(cè)直線圖Fig.9 Hough transform detection line graph after free edge detection

2.3 霍夫變換檢測(cè)角度的影響

紗線圖像在拍攝過(guò)程中，相機(jī)移動(dòng)或紗線抖動(dòng)可造成圖像中紗線的傾斜，但傾斜角度不會(huì)過(guò)大。通過(guò)霍夫變換對(duì)邊緣檢測(cè)的二值圖像上的點(diǎn)在[-10°,10°]方向上進(jìn)行直線檢測(cè)，并將變換的間隔角度設(shè)定為4°，霍夫空間圖如圖10所示。通過(guò)縮短霍夫檢測(cè)的角度和擴(kuò)大間隔角度，霍夫變換運(yùn)算時(shí)間由0.46 s減少到了0.31 s，降低了運(yùn)算時(shí)間，提高了運(yùn)算速度。

圖10 優(yōu)化后的霍夫空間圖Fig.10 Optimized Hough space diagram

2.4 共線性檢測(cè)

采用細(xì)紗機(jī)紡紗時(shí)，鋼絲圈帶動(dòng)紗線高速運(yùn)動(dòng)進(jìn)行加捻卷繞。紗線運(yùn)動(dòng)過(guò)程中由于錠速、牽伸倍數(shù)等參數(shù)設(shè)定不合理，紗線運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性較差，工業(yè)相機(jī)拍攝不穩(wěn)定等原因，造成捕獲的紗線圖像存在模糊虛影，導(dǎo)致二值圖像中紗線的直徑增大。當(dāng)細(xì)紗機(jī)存在斷紗時(shí)，對(duì)于存在虛影的紗線，通過(guò)霍夫變換提取直線時(shí)，由于峰值設(shè)定為3，可能出現(xiàn)如圖11所示的情況，斷頭情況將無(wú)法正確判別。

圖11 紡紗不穩(wěn)定時(shí)的霍夫變換檢測(cè)直線圖Fig.11 Hough transform detection line diagram when spinning unstable

針對(duì)這一問(wèn)題，在霍夫變換后對(duì)圖像進(jìn)行共線性檢驗(yàn)。對(duì)霍夫變換檢測(cè)出的直線標(biāo)記為 flag(i)，設(shè)定直線起點(diǎn)橫坐標(biāo)為xi，終點(diǎn)橫坐標(biāo)為yi，存在：

V=(xi-xi+1)(yi-yi+1)

式中，flag(i)=1時(shí)，霍夫變換檢測(cè)出的直線為有效線段。經(jīng)過(guò)共線性檢測(cè)后的霍夫變換圖像如圖9(b)所示，有效排除了紗線運(yùn)動(dòng)的干擾，準(zhǔn)確地提取了紗線信息。

3 結(jié) 論

基于霍夫變換原理，本文提出了一種細(xì)紗斷頭檢測(cè)方法。采用小波濾波和霍夫變換可準(zhǔn)確提取紗線斷頭信息。通過(guò)平滑去噪和共線性檢驗(yàn)，可從被噪聲干擾的紗線圖像中得到準(zhǔn)確的紗線。實(shí)驗(yàn)表明該方法在一定亮度范圍內(nèi)，對(duì)3根紗線的斷頭情況判斷是準(zhǔn)確的，可為將來(lái)實(shí)現(xiàn)斷紗檢測(cè)提供參考。

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參考文獻(xiàn)：

[1] 宋曉亮, 劉建立, 徐陽(yáng), 等. 光電式環(huán)錠斷紗在線檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 紡織學(xué)報(bào), 2014,35(8): 98-103.

SONG Xiaoliang, LIU Jianli, XU Yang, et al.On-line detecting system based on optoelectronic technology for ring spun-yarn breakage[J]. Journal of Textile Research, 2014,35(8): 98-103.

[2] 李強(qiáng), 楊藝, 劉基宏, 等. 賽絡(luò)紡粗紗斷紗在線檢測(cè)[J]. 紡織學(xué)報(bào), 2016, 37(10): 120-124.

LI Qiang,YANG Yi,LIU Jihong, et al. Online detection of roving strand broken in siro-spinning[J]. Journal of Textile Research,2016, 37(10):120-124.

[3] 傅嘉政, 楊少敏, 劉浩. 基于小波變換和霍夫變換的高分辨率遙感影像道路提取[J]. 測(cè)繪地理信息, 2015(4): 48-50, 53.

FU Jiazheng,YANG Shaomin,LIU Hao. High-resolution remote sensing images road extraction based on wavelet transform and hough transform[J]. Journal of Geomatics, 2015(4): 48-50, 53.

[4] 章浙濤, 朱建軍, 匡翠林, 等. 小波包多閾值去噪法及其在形變分析中的應(yīng)用[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào),2014(1): 13-20.

ZHANG Zhetao, ZHU Jianjun, KUANG Cuilin, et al. Multi-threshold wavelet packet de-noising method and its application in deformation analysis[J]. Acta Geodaeticaet Cartographica Sinica, 2014(1): 13-20.

[5] 孫繼平, 佘杰. 基于小波的煤巖圖像特征抽取與識(shí)別[J]. 煤炭學(xué)報(bào), 2013(10): 1900-1904.

SUN Jiping,SHE Jie. Wavelet-based coal-rock image feature extraction and recognition[J].Journal of China Coal Society, 2013(10): 1900-1904.

[6] 龐存鎖, 侯慧玲, 韓焱. 基于霍夫變換的高速微弱目標(biāo)檢測(cè)算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2012(3): 754-757.

PANG Cunsuo, HOU Huiling, HAN Yan. High-speed weak target detection based on hough transform[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012(3): 754-757.

[7] 李建, 張其棟. 基于霍夫變換的遙感圖像城市道路的提取識(shí)別[J]. 電腦知識(shí)與技術(shù), 2017 (3): 172-174.

LI Jian, ZHANG Qidong. Extracting and identifying urban roads from remote sensing images based on hough transform[J]. Computer Knowledge and Technology, 2017(3): 172-174.

[8] 唐春錦. 融合提升小波和霍夫變換的磨粒紋理提取及識(shí)別[D]. 南京：南京航空航天大學(xué), 2015:47-48.

TANG Chunjin. Texture extraction and identification of wear particles by combining lifting wavelet and hough transform[D]. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2015: 47-48.

[9] 亢伉. 一種改進(jìn)快速Hough變換的車道線檢測(cè)算法[J]. 寶雞文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2014(2): 62-65.

KANG Kai. Lane detection algorithm based on modified fast Hough transformation[J]. Journal of Baoji University of Arts and Sciences(Natural Science Edition), 2014(2): 62-65.

[10] 王越, 黃龍超, 李琴. 基于區(qū)域劃分和霍夫變換的車牌傾斜校正[J]. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2017(3): 97-104.

WANG Yue, HUANG Longchao, LI Qin. License plate tilt correction based on region partition and hough transform[J]. Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science Edition), 2017(3): 97-104.