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      起絨織物表面輪廓提取及覆蓋程度估計(jì)方法

      2019-09-11 11:09:20金守峰林強(qiáng)強(qiáng)
      棉紡織技術(shù) 2019年9期
      關(guān)鍵詞:表面質(zhì)量絨毛輪廓

      金守峰 陳 陽 林強(qiáng)強(qiáng) 唐 凡

      (西安工程大學(xué),陜西西安,710048)

      1 研究背景

      織物經(jīng)過抓毛、磨毛、刷毛等起毛工藝,表面會生成柔軟、致密的絨毛[1],織物表面的風(fēng)格改變,提升了美感,改善了性能。傳統(tǒng)的起絨織物表面質(zhì)量檢測主要依靠有經(jīng)驗(yàn)的人員通過肉眼和觸摸來評判[2],效率較低,且主觀經(jīng)驗(yàn)占主導(dǎo)作用,難以實(shí)現(xiàn)對織物質(zhì)量的客觀評價(jià)[3]。

      目前,機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)成為用于織物質(zhì)量檢測的普遍選擇[4]。利用機(jī)器視覺進(jìn)行絨毛檢測不僅可以排除人的主觀因素干擾,而且還能夠?qū)q毛進(jìn)行定量描述,減小檢測分級誤差,提高效率和精度[5-6]。 KANG T J等對織物表面的起毛、起球采用激光線掃描技術(shù)獲得織物表面的三維圖像,有效地提取織物表面的毛球個(gè)數(shù)、毛球面積和毛球密度[7]。SAHARKINZ S等采用二維快速傅立葉變換,在頻域中對織物表面起球特征進(jìn)行提取,并實(shí)現(xiàn)了織物組織與起球區(qū)域的分割[8]。徐步高等利用雙目視覺技術(shù)重構(gòu)了織物表面的三維圖像,采用深度局部最大極值為生長點(diǎn)的種子生長法對織物起球狀態(tài)進(jìn)行檢測[9]。 CARSTENSEN J M等利用傅立葉變換的功能譜分析毛球特征參數(shù),實(shí)現(xiàn)了對織物起毛起球性能的客觀分析與評價(jià)[10]。趙大興等對織物表面同一區(qū)間進(jìn)行圖像采樣,提取特征值,通過模板匹配,實(shí)現(xiàn)了織物表面質(zhì)量的等級評價(jià)[11]。劉曉軍對色織物進(jìn)行濾波和去除光照不勻的預(yù)處理后,采用基于邊緣流的算法有效地對色織物的起毛起球進(jìn)行分割[12]。余靈婕等提出了顯微光學(xué)切片的方法,通過垂直移動顯微鏡的物鏡,獲取不同聚焦下的織物表面的深度序列圖像,通過重構(gòu)得到織物表面起毛起球的信息[13]。

      起絨織物表面的絨毛纖細(xì)、柔軟、致密,現(xiàn)有檢測方法不能對絨毛厚度及覆蓋程度進(jìn)行客觀的評價(jià)。本文根據(jù)起絨織物表面特征,提出了一種基于機(jī)器視覺的起絨織物表面質(zhì)量評定方法,以厚度和覆蓋程度評價(jià)起絨織物的表面質(zhì)量。

      2 起絨織物表面輪廓圖像獲取

      為了獲取起絨織物表面輪廓,本文采用如圖1所示的織物表面輪廓切向成像方法。被測織物平鋪在傳送裝置上,光源置于輥?zhàn)拥南路?,工業(yè)相機(jī)與光源分別安裝于被測織物的兩側(cè),形成背光成像,避免受被測織物表面紋理及顏色特征的干擾,突出被測織物表面的絨毛輪廓。得到的起絨織物表面輪廓圖像如圖2所示。

      圖1 織物表面輪廓切向成像

      圖2 起絨織物表面輪廓圖像

      由圖2可知,圖中白色區(qū)域?yàn)槠鸾q織物表面的絨毛區(qū)域,該區(qū)域的垂直方向表征了絨毛區(qū)域的厚度,區(qū)域表面輪廓在水平方向表征了絨毛的覆蓋程度。絨毛區(qū)域的上方為拍攝背景,下方為底布區(qū)域。

      3 絨毛區(qū)域輪廓邊緣的提取

      3.1 感興趣區(qū)域提取

      在成像條件確定后,所得到的起絨織物表面輪廓圖像中,絨毛區(qū)域所在的位置就確定了。由圖2可知,絨毛區(qū)域占整幅圖像的區(qū)域較小,大部分為拍攝背景和底布區(qū)域。為了突出絨毛區(qū)域,對起絨織物表面輪廓圖像選取感興趣區(qū)域。感興趣區(qū)域在水平方向與整幅圖像的像素點(diǎn)數(shù)相同,因此只確定垂直方向上的區(qū)域。本文利用灰度投影原理來獲取感興趣區(qū)域圖像[14]。圖2中虛線所示為感興趣區(qū)域的上下邊界,兩者之間的區(qū)域?yàn)檫x取的感興趣區(qū)域。

      3.2 絨毛邊緣輪廓提取

      對感興趣區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理,提高圖像的對比度。根據(jù)絨毛區(qū)域的灰度直方圖特征,采用最大類間方差法進(jìn)行絨毛區(qū)域分割,對分割后的絨毛區(qū)域中存在的空洞、不連續(xù)等缺陷構(gòu)建線性結(jié)構(gòu)元素,形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行開閉運(yùn)算[15-16],得到完整的絨毛區(qū)域如圖3所示。由圖3可知,在圖像分割算法和形態(tài)學(xué)算法處理后,絨毛表面稀疏的絨毛被處理掉,這些絨毛對于整體的起毛厚度不會造成影響。

      絨毛區(qū)域與背景區(qū)域的邊緣線即為絨毛區(qū)域的邊界,通過Canny算子對絨毛區(qū)域的邊緣進(jìn)行檢測[17-18],提取到的絨毛區(qū)域輪廓邊界如圖3中的上、下邊緣,其中下邊緣曲線表征了絨毛區(qū)域與織物底布之間的邊緣,上邊緣曲線表征了起絨織物表面絨毛的分布狀態(tài)。

      圖3 絨毛邊緣輪廓提取

      4 絨毛表面質(zhì)量估計(jì)參數(shù)模型

      將圖3中的絨毛區(qū)域輪廓邊緣曲線由圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)中,如圖4所示。

      圖4 直角坐標(biāo)系下的輪廓邊緣曲線

      由圖4可知,在高度方向上構(gòu)建絨毛厚度參數(shù)模型,在水平方向上構(gòu)建絨毛覆蓋率參數(shù)模型,以這兩個(gè)參數(shù)客觀評定起絨織物的表面質(zhì)量。

      4.1 絨毛厚度參數(shù)模型

      在直角坐標(biāo)系中,設(shè)絨毛區(qū)域的上邊緣為f(x,y),下邊緣為g(x,y),則絨毛區(qū)域的厚度H(x,y)為:

      H(x,y)=K|f(x,y)-g(x,y)|

      (1)

      絨毛最大厚度為:

      Hmax(x,y)=max[H(x,y)]

      (2)

      絨毛區(qū)域的平均厚度為:

      (3)

      式中:K為物面分辨率;n為邊緣點(diǎn)數(shù)。

      圖5 絨毛厚度變化曲線圖

      4.2 絨毛覆蓋率參數(shù)模型

      由圖5可知,絨毛厚度是變化的,因此用平均厚度來表征絨毛表面狀態(tài)不足以客觀評定絨毛表面質(zhì)量。本文在厚度參數(shù)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了覆蓋率參數(shù)模型來綜合評定絨毛表面質(zhì)量。

      在水平方向上,由于上邊緣f(x,y)的起伏狀態(tài)表征了絨毛表面輪廓的覆蓋程度,因此對絨毛區(qū)域的上邊緣f(x,y)采用最小二乘法進(jìn)行擬合[19],得到輪廓覆蓋程度的基準(zhǔn)線公式如下。

      y=ax+b

      (4)

      (5)

      (6)

      式中:a、b為回歸系數(shù);m為采樣點(diǎn)數(shù);xi為采樣點(diǎn)x軸坐標(biāo);yi為采樣點(diǎn)y軸坐標(biāo)。

      擬合后的基準(zhǔn)線如圖4所示,絨毛區(qū)域上邊緣f(x,y)上各點(diǎn)越靠近基準(zhǔn)線,則絨毛覆蓋程度越好;反之則越差。根據(jù)這一特點(diǎn),本文采用統(tǒng)計(jì)直方圖來估計(jì)絨毛區(qū)域上邊緣f(x,y)上各像素點(diǎn)的概率[20],以此作為絨毛覆蓋率參數(shù)F。

      (7)

      式中:積分上下限表示從0到r的范圍,A(r)表示范圍內(nèi)的總點(diǎn)數(shù),H(r)表示值為r的點(diǎn)數(shù)。

      對絨毛區(qū)域上邊緣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)直方圖分析如圖6所示,圖中橫坐標(biāo)為邊緣各點(diǎn)距離基準(zhǔn)線的高度值,縱坐標(biāo)為各高度值出現(xiàn)的頻數(shù),即概率。高度值集中在橫坐標(biāo)的0位的概率越大,說明絨毛區(qū)域上邊緣各點(diǎn)與基準(zhǔn)線越接近,絨毛上邊緣越平坦,分布越均勻,覆蓋率越好,反之則越差。此外,高度值概率分布在0位的左側(cè),則表征了絨毛分布在基準(zhǔn)線以下集中;反之則分布在基準(zhǔn)線以上集中。

      圖6 絨毛上邊緣統(tǒng)計(jì)直方圖

      5 試驗(yàn)分析

      5.1 試驗(yàn)平臺性能

      為了驗(yàn)證本文方法,搭建了如圖7所示的起絨織物視覺檢測系統(tǒng)試驗(yàn)平臺。工業(yè)相機(jī)為AVT GE105,分辨率為1 024 pixel×1 024 pixel,幀率為59 fps,鏡頭焦距為8 mm,光源為條形LED。視覺檢測系統(tǒng)的物面分辨率K=0.349 mm/pixel,被測織物為3種不同顏色底布的抓毛后的織物,如圖8所示。

      圖7 試驗(yàn)平臺

      (a)藍(lán)色

      (b)白色

      (c)黑色

      5.2 數(shù)據(jù)分析

      通過本文方法得到的3種起絨織物的厚度變化曲線圖如圖9所示。平均厚度、最大厚度和絨毛覆蓋率見表1。

      (a)藍(lán)色起絨織物

      (b)白色起絨織物

      (c) 黑色起絨織物

      表1起絨織物厚度和覆蓋率參數(shù)

      織物類型最大厚度/mm平均厚度/mm絨毛覆蓋率/%藍(lán)色白色黑色14.6610.028.388.157.434.5512.2115.2320.09

      由圖9可知,藍(lán)色起絨織物厚度曲線變化最大,白色起絨織物厚度曲線變化居中;黑色起絨織物厚度曲線變化最小,與表1中最大厚度值呈正相關(guān)。但是表1中藍(lán)色和白色起絨織物的平均厚度相近,因此,只依靠平均厚度無法客觀衡量起絨質(zhì)量。為此,通過如圖10所示的3種織物的絨毛區(qū)域上邊緣的統(tǒng)計(jì)直方圖來綜合評價(jià)起絨織物質(zhì)量。

      (a)藍(lán)色起絨織物上邊緣曲線

      (b)藍(lán)色起絨織物上邊緣統(tǒng)計(jì)直方圖

      (c)白色起絨織物上邊緣曲線

      (d)白色起絨織物上邊緣統(tǒng)計(jì)直方圖

      (e)黑色起絨織物上邊緣曲線

      (f)黑色起絨織物上邊緣統(tǒng)計(jì)直方圖

      圖10(b)、圖10(d)、圖10(f)中絨毛上邊緣各點(diǎn)在0位附近的概率值(絨毛覆蓋率)見表1。黑色織物的概率最大,圖10(e)上邊緣曲線起伏平緩,覆蓋率較好;白色起絨織物和藍(lán)色起絨織物的概率較低,圖10(a)、圖10(c)上邊緣曲線起伏較大,且所對應(yīng)的概率均分布在0位左側(cè),表征絨毛區(qū)域上邊緣中大部分邊緣點(diǎn)低于基準(zhǔn)線,覆蓋程度不好。

      綜合表1中平均厚度和絨毛覆蓋率兩個(gè)參數(shù),在厚度和水平兩個(gè)方向上定量評定絨毛表面質(zhì)量為:黑色起絨織物最佳,白色起絨織物居中,藍(lán)色起絨織物較差。由評定結(jié)果可知,該系統(tǒng)可以定量評定絨毛織物表面質(zhì)量且結(jié)果對起絨織物的顏色不敏感。

      6 結(jié)論

      本文設(shè)計(jì)的織物表面輪廓切向成像方法,通過背光成像,得到了不受織物顏色和紋理干擾的絨毛區(qū)域圖像。為了突出絨毛區(qū)域建立了感興趣區(qū)域,以最大類間方差法和形態(tài)學(xué)方法得到了完整的絨毛區(qū)域,采用Canny算子有效提取了絨毛區(qū)域邊緣輪廓特征。建立絨毛厚度參數(shù)和覆蓋率參數(shù)模型,以垂直方向和水平方向綜合、客觀評定起絨織物表面質(zhì)量。試驗(yàn)分析表明:本文方法能夠客觀評定起絨織物表面質(zhì)量,且不受織物顏色的影響。

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