數(shù)字圖像處理技術(shù)在棉纖維檢測(cè)中的應(yīng)用研究

■ 夏 彬 王 飛 王澤武 秦建鋒

〔1鄭州棉麻工程技術(shù)設(shè)計(jì)研究所，鄭州450004〕

〔2東華大學(xué)紡織學(xué)院，上海201600〕

根據(jù)《國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于2017年棉花產(chǎn)量的公告》，2017年我國(guó)棉花種植面積為322.97萬hm2（4 844.5萬畝），總產(chǎn)量548.6萬t[1]。棉花作為大宗農(nóng)產(chǎn)品，在收購(gòu)、加工、貿(mào)易以及紡織過程中需要對(duì)其品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)以保證公平、公正地結(jié)算。同時(shí)，隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，多種類的圖像處理與檢測(cè)系統(tǒng)在棉纖維檢測(cè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，這些自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)通過圖像處理技術(shù)代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量，并以算法進(jìn)行模擬人類視覺功能，有效彌補(bǔ)了人工感官檢驗(yàn)的不足，提高了檢測(cè)的效率，也使檢測(cè)結(jié)果更具科學(xué)性、客觀性。

本文立足棉纖維自動(dòng)化檢測(cè)中的難點(diǎn)，在數(shù)字圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)棉花含雜與異性纖維檢測(cè)應(yīng)用進(jìn)行了探討。

一、數(shù)字圖像處理系統(tǒng)

數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究最早起始于20世紀(jì)60年代，它被定義為用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，并對(duì)信息加以理解與分析，用于檢測(cè)、測(cè)量和控制。

典型的圖像處理與檢測(cè)系統(tǒng)包括光源、光學(xué)系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、數(shù)字圖像處理與智能判斷決策模塊和機(jī)械控制執(zhí)行模塊。如圖1所示，系統(tǒng)首先通過相機(jī)或其它圖像拍攝裝置將目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，然后轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，系統(tǒng)通過像素分布、亮度、顏色信息以及各種運(yùn)算所抽取的目標(biāo)特征進(jìn)行計(jì)算和分析，根據(jù)預(yù)設(shè)的容許度以及其它判決條件來做智能決策，由執(zhí)行模塊做出或者輸出判斷結(jié)果。圖像處理與檢測(cè)系統(tǒng)能夠有效克服人工感官檢驗(yàn)的不足，提高工作效率與效果，可以應(yīng)用于棉纖維檢驗(yàn)領(lǐng)域。

圖1 圖像處理與檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

二、圖像處理技術(shù)在棉纖維檢測(cè)中的應(yīng)用

（一）棉花含雜檢測(cè)

棉花雜質(zhì)指是存在于棉纖維中的非棉纖維及其著生纖維（破籽、僵片、不孕籽等）。近年來，我國(guó)新疆棉區(qū)普遍采用機(jī)采棉技術(shù)，籽棉在采摘過程中混入了大量雜質(zhì)，即使經(jīng)過籽棉清理和皮棉清理，皮棉中仍含有較高的含雜率。棉花雜質(zhì)含量作為定級(jí)和定價(jià)的主要指標(biāo)直接影響軋花和紡紗質(zhì)量。根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 6499-2012《原棉含雜率試驗(yàn)方法》[2]，含雜率采用雜質(zhì)機(jī)與人工挑揀稱重方式進(jìn)行，該方式勞動(dòng)強(qiáng)度大且耗時(shí)長(zhǎng)，難以用于軋花過程中的實(shí)時(shí)、快速檢測(cè)。

對(duì)于棉花雜質(zhì)的在線檢測(cè)，國(guó)內(nèi)外研究從雜質(zhì)物理特性與化學(xué)成分進(jìn)行分析。檢測(cè)方法包括空氣動(dòng)力分離技術(shù)、斷層光攝影技術(shù)、多光譜圖像技術(shù)等。目前，圖像處理技術(shù)的仍然是棉花在線含雜檢測(cè)的主流技術(shù)[3-5]。通過在線含雜檢測(cè)設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)掌握加工過程中皮棉含雜率的變化情況，及時(shí)調(diào)整加工主機(jī)設(shè)備的參數(shù)做到“因花配車”，進(jìn)而提高棉花加工質(zhì)量。

棉花雜質(zhì)在線系統(tǒng)主要由檢測(cè)站、數(shù)據(jù)處理機(jī)以及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備構(gòu)成，如圖2所示。其中，檢測(cè)站完成取樣與圖像采集，然后將棉樣圖像通過網(wǎng)絡(luò)傳送至數(shù)據(jù)處理機(jī)的圖像處理軟件，由圖像處理算法完成含雜結(jié)果的計(jì)算與顯示。其中，在線取樣裝置采用平板結(jié)構(gòu)，由電機(jī)帶動(dòng)旋轉(zhuǎn)，取樣板從取樣初始位置、取樣位置，最后到達(dá)檢測(cè)位置，檢測(cè)完成后回到取樣初始位置，等待下一次取樣操作。雜質(zhì)分析模塊采用圖像處理方法，相機(jī)采集棉樣圖像后，將其傳送至圖像處理軟件進(jìn)行濾波處理，清除圖像噪聲，然后進(jìn)行圖像分割，得到二值化的棉樣圖像，最后通過圖像處理算法識(shí)別出雜質(zhì)數(shù)量，并計(jì)算含雜面積百分比。

圖2 棉花雜質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng)示意圖

（二）棉花異性纖維檢測(cè)

異性纖維也被稱為“三絲”，在國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB 1103.1-2012《棉花第1部分：鋸齒加工細(xì)絨棉》[6]中，將異性纖維定義為混入棉花中的非棉纖維與非本色棉纖維，比如塑料繩、塑料膜、毛發(fā)、絲、麻、染色線以及化學(xué)纖維等。假如異性纖維在棉花采摘、加工過程中沒有被及時(shí)清除混入紡紗環(huán)節(jié)，容易造成染色不均等缺陷，嚴(yán)重影響成紗質(zhì)量以及我國(guó)棉花的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

對(duì)于異性纖維檢測(cè)，國(guó)內(nèi)外的公司以及研究機(jī)構(gòu)已取得了豐碩的研究成果，它們采用的檢測(cè)方法各有不同[7-10]，大致分為三種類型：圖像處理檢測(cè)技術(shù)、超聲波檢測(cè)技術(shù)、光電式識(shí)別檢測(cè)技術(shù)。其中，圖像處理檢測(cè)技術(shù)相對(duì)成熟，具有良好的檢測(cè)效果。

基于圖像處理技術(shù)的異性纖維檢測(cè)系統(tǒng)主要包括五個(gè)環(huán)節(jié)，即棉花物料鋪放開松、氣流輸送、實(shí)時(shí)圖像采集、圖像算法分析檢測(cè)、異性纖維剔除。其結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示，當(dāng)帶有異性纖維的棉花物料通過開松機(jī)構(gòu)打散開松后被氣流輸送到檢測(cè)通道中，并在氣流的作用下均勻向前傳送，在多光譜光源（包括紫外線光源、熒光光源）的照射下，攝像機(jī)采集棉樣圖像，將棉樣圖像傳輸至計(jì)算機(jī)中，由圖像處理算法進(jìn)行分析，識(shí)別出疑似異性纖維的大小和位置，同時(shí)根據(jù)氣流速度，適時(shí)發(fā)送指令給高壓氣閥，驅(qū)動(dòng)噴嘴噴出疑似異性纖維棉團(tuán)。

圖3 基于圖像處理技術(shù)的異纖檢測(cè)系統(tǒng)示意圖

三、展望

綜上所述，數(shù)字圖像處理技術(shù)在棉纖維領(lǐng)域中的應(yīng)用，有效彌補(bǔ)了人工感官檢驗(yàn)的不足，提高了檢測(cè)的效率與效果。同時(shí)，國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)也研制了多種檢測(cè)裝備，雖然取得了良好的使用成果。但是仍然沒有有效解決檢測(cè)精度、檢測(cè)速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性。

今后的研究方向主要側(cè)重在以下兩個(gè)方面：1.檢測(cè)技術(shù)方面應(yīng)用在線近紅外圖像、多光譜圖像和高光譜圖像等新的檢測(cè)技術(shù)，結(jié)合光譜和圖像兩個(gè)特征的優(yōu)點(diǎn)，融合后提高檢測(cè)精度。2.檢測(cè)設(shè)備研發(fā)方面采用現(xiàn)有檢測(cè)方式，配備高速高精度檢測(cè)器、穩(wěn)定光源和高速數(shù)據(jù)處理器，改進(jìn)識(shí)別算法，提高檢測(cè)精度與檢測(cè)速度。