基于奇部Gabor濾波器的紗管余紗量檢測(cè)

高 暢， 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)

紗管分揀是細(xì)絡(luò)聯(lián)設(shè)備的一項(xiàng)重要功能，由于從絡(luò)筒機(jī)上退下的紗管可能出現(xiàn)未完全退紗的情況，因此，需要對(duì)余紗量進(jìn)行檢測(cè)并根據(jù)結(jié)果分揀紗管。當(dāng)前裝配了細(xì)絡(luò)聯(lián)裝置的自動(dòng)絡(luò)筒機(jī)普遍采用機(jī)械式檢測(cè)裝置，通過(guò)各種形式的打手觸碰紗管來(lái)判定紗管的剩余紗量。這類方案的弊端是打手快速下落和打擊紗管表面紗線時(shí)，可能會(huì)對(duì)紗管成形和紗線品質(zhì)造成不利影響。

近年來(lái)出現(xiàn)了非接觸式余紗量檢測(cè)方法，主要通過(guò)顏色傳感器或相機(jī)檢測(cè)紗管顏色實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集[1]，處理方法包括將同類型的空管作為預(yù)設(shè)值進(jìn)行比對(duì)，或者利用支持向量機(jī)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)顏色進(jìn)行劃分來(lái)提取紗線區(qū)域[2-3]。這些方案比較依賴紗管和紗線之間的色差，二者顏色相近時(shí)易誤檢，對(duì)包纏極少量紗線的殘紗管檢測(cè)效果也不理想。

為提高檢測(cè)精度，本文提出基于Gabor濾波器的非接觸式紗管余紗量檢測(cè)算法。Gabor濾波器具有帶通性和方向性，在邊緣檢測(cè)[4]、紋理分割[5]、疵點(diǎn)檢測(cè)[6-8]等領(lǐng)域已廣泛應(yīng)用。綜合考慮紗管和紗線的色差以及表面紋理差異，本文利用Gabor濾波器奇部反向?qū)ΨQ性，設(shè)計(jì)經(jīng)過(guò)參數(shù)優(yōu)化的多方向多尺度濾波器組對(duì)二維圖像信號(hào)進(jìn)行過(guò)濾，提取包纏紗線部分的邊緣，計(jì)算紗管余紗量。

1 實(shí)驗(yàn)裝置

圖像采集系統(tǒng)包括CMLN-13S2C-CS型相機(jī)、(NanGuang CN-Lux560 LED)光源、遮光板等。相機(jī)曝光值為1/60 s，感光度為64，鏡頭高度與紗管中部平齊且可捕捉到整只紗管。紗管后方用黑色面板遮擋，光源色溫為5 600 K。選用高度為 210 mm塑料壁細(xì)紗管(有金屬底座)，卷繞18.2 tex棉紗，紗管固定在底座上，通過(guò)由步進(jìn)電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的傳送帶送入畫面以模擬實(shí)際場(chǎng)景。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)系統(tǒng)示意圖如圖1所示。利用OpenCV編寫用于圖像處理和輸出響應(yīng)測(cè)試的程序。

圖1 圖像采集裝置示意圖Fig.1 Diagram of image acquisition device

2 檢測(cè)算法

系統(tǒng)采樣區(qū)被限定在背景面板有效遮擋的區(qū)域內(nèi)，檢測(cè)到有紗管進(jìn)入后，對(duì)圖像進(jìn)行裁剪、閾值分割以及傾斜角度校正，在圖像中將紗管矯正至豎直形態(tài)；隨后用紗管主干區(qū)域提取方法將圖像縮減至一個(gè)僅包含紗管和紗線的矩形；利用極大響應(yīng)的奇部 Gabor 濾波器濾波，提取管壁上繞紗部分的邊緣；最后根據(jù)各個(gè)邊緣之間的距離確定余紗量，為紗管分揀提供依據(jù)。算法流程如圖2所示。

圖2 檢測(cè)算法流程圖Fig.2 Flow chart of detection algorithm

2.1 圖像采集與分割

受紗管從絡(luò)筒機(jī)各個(gè)錠位退出時(shí)間、紗管分揀耗時(shí)等因素影響，細(xì)絡(luò)聯(lián)設(shè)備分揀裝置處經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)紗管排隊(duì)等待或無(wú)紗管的情形。實(shí)驗(yàn)裝置對(duì)此類情形進(jìn)行了模擬，將檢測(cè)場(chǎng)景分為無(wú)紗管、單紗管和多紗管3種，并采用隊(duì)列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)紗管信息；系統(tǒng)對(duì)相機(jī)拍攝的每一幀畫面進(jìn)行裁剪，去除紗管底座，隨后進(jìn)行固定閾值分割：如果沒(méi)有檢測(cè)到足夠大的前景連通域，說(shuō)明沒(méi)有紗管；如果檢測(cè)到1個(gè)或多個(gè)前景連通域，則按其進(jìn)入檢測(cè)區(qū)順序編入隊(duì)列，逐一進(jìn)行余紗量檢測(cè)。

每個(gè)連通域檢測(cè)完成后被標(biāo)記為已處理狀態(tài)，并且不再在后續(xù)畫面中被重復(fù)檢測(cè)。當(dāng)1個(gè)紗管離開檢測(cè)區(qū)后，隊(duì)列中相應(yīng)的數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)空間也被釋放，以供后續(xù)紗管使用。圖3為上述流程示意圖。

圖3 多紗管圖像的分割與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)Fig.3 Segmentation and data storage of bobbins

2.2 提取紗管主干區(qū)域

經(jīng)過(guò)分割后的圖像每個(gè)連通域內(nèi)包含1個(gè)紗管。紗管在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下自身可能未保持豎直，采用最小二乘法求解線性回歸方程，獲取管紗傾斜角度[9]。斜率k計(jì)算公式為

(1)

取分割圖中全部前景點(diǎn)的坐標(biāo)值代入公式，計(jì)算擬合直線斜率。將直線斜率轉(zhuǎn)換為角度后旋轉(zhuǎn)整個(gè)分割圖，從而將紗管調(diào)整至平直狀態(tài)。

為提高濾波效率，需進(jìn)一步縮減校正后的圖像，將感興趣區(qū)域限定為紗管主干區(qū)域，即包含紗管管體、高度略小于紗管高度、寬度略小于紗管直徑的矩形。圖4示出圖像中前景點(diǎn)分布曲線。通過(guò)對(duì)前景區(qū)域的逐列掃描可知：管體覆蓋的各列前景點(diǎn)占比較高；而紗線部分呈現(xiàn)梭形，寬度超出紗管直徑部分的像素點(diǎn)集在其所在列占比迅速降低。基于這一變化，對(duì)圖像各列前景點(diǎn)占比設(shè)定閾值，高于閾值即視為紗管主干區(qū)域。實(shí)驗(yàn)中閾值設(shè)置為 0.9。

圖4 前景點(diǎn)分布統(tǒng)計(jì)與主干提取Fig.4 Distribution of foreground pixels and extraction

2.3 奇部Gabor濾波提取紗線邊緣

二維奇部Gabor濾波器的定義為

(2)

式中：G為濾波器函數(shù)；(x,y)為點(diǎn)坐標(biāo)；σ2為高斯分布方差；ω為中心頻率；ψ為正弦函數(shù)相位；γ為二維高斯函數(shù)空間縱橫比。二維濾波器具有方向性，(x,y)通常表示旋轉(zhuǎn)后的轉(zhuǎn)化坐標(biāo)，因此還需引入角度參數(shù)θ。一般令γ=1，ψ=0是較為合理的濾波器參數(shù)設(shè)置[5]，因此將公式簡(jiǎn)化為

(3)

式(3)是具有高斯分布加權(quán)的正弦平面波，其對(duì)軸線x=0處的梯度變化形邊緣具有良好的響應(yīng)效果。二維奇部Gabor濾波器的波形和輸出響應(yīng)隨σ(高斯分布標(biāo)準(zhǔn)差)、ω和θ的變化而改變，結(jié)合其帶通特性，需根據(jù)細(xì)度大小采用多中心頻率和多方向的濾波器組處理輸入信號(hào)，使得濾波器對(duì)紗線邊緣產(chǎn)生較大響應(yīng)，同時(shí)抑制其他紋理。

σ和ω決定了奇部Gabor濾波器的波形，二者乘積不變時(shí)，中心頻率大小僅會(huì)影響有效響應(yīng)區(qū)域面積，而波形保持不變。圖像中單根紗線的細(xì)度在3～6像素之間波動(dòng)。綜合上述因素，設(shè)計(jì)了由中心頻率相同的濾波器構(gòu)成濾波器組，每組內(nèi)包含不同方向?yàn)V波器。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置σω為1.3，角度選取±90°，組數(shù)設(shè)置為3，中心頻率分別選擇2.4、3.4和4.8。

濾波器組對(duì)RGB各通道分量分別作卷積，同一中心頻率不同方向取極大值，不同中心頻率間取極小值，構(gòu)成濾波輸出。濾波器處理效果如圖5所示，濾波器經(jīng)參數(shù)優(yōu)化后可抑制管壁紋理，同時(shí)增強(qiáng)紗線灰度梯度。

圖5 不同余紗量紗管濾波檢測(cè)Fig.5 Inspection of bobbins of different remaining amount of yarn. (a) Main part of bobbins; (b) Filtering; (c) Inspecting

2.4 余紗量檢測(cè)

紗管上的紗線呈纏繞形態(tài)，其濾波響應(yīng)的連通域能夠貫穿圖像，利用這一特點(diǎn)可提取出繞紗部分。對(duì)各通道做最大類間方差閾值分割，如果為前景點(diǎn)則對(duì)其進(jìn)行連通域查找，若其連通域邊界達(dá)到另一側(cè)邊緣列則認(rèn)定為紗線響應(yīng)區(qū)域；之后合并三通道連通域，若2個(gè)連通域距離小于3σ則合并為1個(gè)。在獲取的響應(yīng)區(qū)域中取相距最遠(yuǎn)的2組，二者之間區(qū)域即認(rèn)定為纏繞紗線區(qū)域。定義紗管余紗量為H，其計(jì)算公式為

H=N/w

(4)

式中：N為纏繞紗線區(qū)域像素總數(shù)；w為紗管主干區(qū)域?qū)挾?。H代表了纏繞紗線區(qū)域的高度，H=0時(shí)管紗被判定為空管，H>0時(shí)可根據(jù)其大小進(jìn)一步將管紗歸類為殘紗管、半滿管或滿管。圖5(c)示出余紗量檢測(cè)結(jié)果。可以看出，算法對(duì)不同余紗量紗管均可做出準(zhǔn)確檢測(cè)。

3 參數(shù)討論

3.1 紗管主干區(qū)域閾值設(shè)定

為確定最佳閾值，選取了各種顏色和余紗量紗管圖像共計(jì)189張，分別記錄選取不同閾值處理后提取區(qū)域面積的變異系數(shù)、提取區(qū)域?yàn)V波運(yùn)算速度和檢測(cè)正確率，測(cè)試結(jié)果如表1所示。

表1 主干區(qū)域閾值測(cè)試Tab.1 Test of threshold for main part detection

紗管主干區(qū)域閾值決定了濾波圖像大小：閾值過(guò)高時(shí)，裁剪區(qū)域面積變化幅度大，檢測(cè)魯棒性差，紗管主干區(qū)域結(jié)果易受噪聲干擾；閾值過(guò)低會(huì)降低運(yùn)行效率，同時(shí)裁剪區(qū)域過(guò)寬會(huì)導(dǎo)致背景點(diǎn)進(jìn)入選區(qū)，誤檢數(shù)大幅提高。綜合考慮正確率與濾波穩(wěn)定性，閾值設(shè)置為0.85或0.9較為合理。

3.2 濾波器波形優(yōu)化

為強(qiáng)化奇部Gabor濾波器的邊緣檢測(cè)效果，需要使其波形在軸線x=0處具有更顯著的階躍特性[10]。這種階躍也使得濾波器G(x,y)具備更大的輸出響應(yīng)。令E為G(x,y)中心軸線一側(cè)的響應(yīng)積分：

(5)

對(duì)其做積分運(yùn)算可得：

(6)

式中：E表示Dawson積分；I(·)表示取函數(shù)虛部；ierfi(·)表示誤差函數(shù)。式(5)說(shuō)明若σ已知，則E隨ω呈現(xiàn)Dawson分布。Dawson積分拐點(diǎn)約出現(xiàn)在0.924 14，可知E最大時(shí)有：

σ≈1.306 9/ω≈λ/4.808

(7)

圖6示出測(cè)試圖像濾波輸出響應(yīng)隨λ/σ的變化曲線?？梢钥闯?，實(shí)際峰值出現(xiàn)于λ/σ=4.808附近，響應(yīng)曲線與理論值基本一致。

圖6 輸出響應(yīng)隨λ/σ變化曲線Fig.6 Response curve based on λ/σ. (a) Original image; (b) Response curve

3.3 濾波器角度選取

圖7示出奇部濾波器輸出響應(yīng)隨θ的理想變化曲線，當(dāng)θ=90°時(shí)，濾波器取得最大響應(yīng)。為論證理論結(jié)果，選取0°～180°，以30°為間隔，共計(jì)7個(gè)角度的濾波器對(duì)測(cè)試圖像濾波，其響應(yīng)輸出如圖7所示?？梢?jiàn)，濾波器軸線與階躍邊緣線重合時(shí)為濾波效果最好，對(duì)于處于豎直狀態(tài)的紗管而言，θ取90°和中心對(duì)稱角度270°，2個(gè)角度已足以產(chǎn)生理想的濾波效果，過(guò)多不同方向的濾波器將降低運(yùn)行效率，增加噪聲。

圖7 輸出響應(yīng)隨 θ 變化曲線Fig.7 Response curve of filtering based on θ

3.4 濾波器中心頻率選取

將單紗沿長(zhǎng)度方向微分，每段均可視為沒(méi)有彎曲的平直紗段，此時(shí)需要考察寬度為d的有限寬度模型的濾波輸出響應(yīng)變化規(guī)律。在波形固定的條件下，僅需要考慮σ與d的關(guān)系。圖8(a)示出了濾波器關(guān)于σ/d的理論輸出模型，濾波器參數(shù)σω=1.306 9，θ=90°。由圖可知，中心頻率為σ的濾波器的最佳響應(yīng)寬度為d=σ/0.81。圖8(c)示出最適中心頻率濾波效果。作為參照，圖8(a)中σ過(guò)小導(dǎo)致濾波效果不明顯，未能檢測(cè)出紗線；圖8(d)中σ過(guò)大，濾波器最佳響應(yīng)寬度超過(guò)紗線直徑，導(dǎo)致噪聲過(guò)多。

圖8 輸出響應(yīng)隨σ/d變化曲線Fig.8 Response curve based on σ/d. (a) Response curve； (b) σ=0.4d； (c) σ=0.81d； (d)σ=1.5d

4 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)基于Gabor濾波器的余紗量檢測(cè)算法進(jìn)行了深入研究。檢測(cè)系統(tǒng)將紗管圖像采集與處理分離，二者同時(shí)進(jìn)行，互不干擾，保證了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。對(duì)濾波器組進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，通過(guò)調(diào)整參數(shù)使得帶通范圍內(nèi)的階躍梯度幅值最大化，強(qiáng)化對(duì)紗線的分割效果。探究對(duì)特定寬度問(wèn)題的最適中心頻率，合理設(shè)置濾波器組合，去除與紗線方向不一致的濾波器，使噪聲得到抑制，提高檢測(cè)效率。結(jié)果表明，算法對(duì)不同顏色和亮度的紗管能做出準(zhǔn)確檢測(cè)，其優(yōu)化策略為非接觸式紗管分揀研究提供理論參考。