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    基于光電技術的棉纖維雜質(zhì)快速測定

    2021-02-06 00:39:06季煥淑
    毛紡科技 2021年1期
    關鍵詞:檢測方法

    季煥淑,夏 彬

    (1.河南省輕工業(yè)職工大學 信息工程系,河南 鄭州 450002; 2.中華全國供銷合作總社 鄭州棉麻工程技術設計研究所,河南 鄭州 450004)

    棉花產(chǎn)業(yè)是我國紡織工業(yè)的基礎,同時也反映了國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術水平的高低[1]。隨著農(nóng)業(yè)自動化技術的進步[2-3],在新疆棉區(qū),棉花普遍采用機械化采摘方式,籽棉在快速被采收的同時,棉桿、鈴殼、土石等雜質(zhì)也一并混入其中,給籽棉帶來了較高的雜質(zhì)含量,而高含雜很大程度上影響棉農(nóng)收入,也不利于棉花加工品質(zhì)的提高[4-5]。此外,如果這些雜質(zhì)在紡紗過程中不能被有效清除,將會造成條干不均、染色不勻、棉紗斷頭,嚴重時還會影響紡織成品的品質(zhì),給企業(yè)造成經(jīng)濟損失。因此,棉纖維中雜質(zhì)含量的快速測定成為纖維檢驗機構(gòu)、紡織企業(yè)、棉農(nóng)各方關注的焦點,具有重要的現(xiàn)實意義與應用前景[6-7]。

    目前在棉纖維雜質(zhì)檢測方面,根據(jù)GB/T 6499—2012《原棉含雜率試驗方法》,含雜率主要通過人工檢驗完成,該方式操作復雜、耗時長、勞動強度大、檢測結(jié)果主觀性強,不能實現(xiàn)含雜率的快速測定,進而影響檢測效率與檢測結(jié)果的準確性[8]。

    針對上述問題,本文提出一種基于光電技術的雜質(zhì)機器視覺測定方法,首先通過改變平滑模板窗口尺寸對棉纖維圖像自適應中值濾波優(yōu)化,然后采用Otsu(Nobuyuki Otsu,Otsu)算法自適應選取分割閾值,并遍歷整個圖像,進行邊緣斷裂端點的連接、邊緣生長與連接,并搭建了光電檢測系統(tǒng)原型,實現(xiàn)了棉纖維雜質(zhì)的快速測定。

    1 系統(tǒng)原型構(gòu)建

    光電檢測是一種融合了光學、電子、信息處理等領域的檢測技術[9],其能夠使光信號轉(zhuǎn)換成為電信號對物體進行測量,從客觀物體的圖像中提取關鍵信息,并加以理解,能夠有效提高檢測效率,使檢測結(jié)果更具有科學性、客觀性。

    在光電檢測技術的基礎上,結(jié)合實際業(yè)務需求,設計了棉纖維雜質(zhì)含量快速測定系統(tǒng)框架,主要包括光源照明模塊、光學模塊、圖像采集模塊、圖像處理與智能測量模塊,棉纖維雜質(zhì)快速測定系統(tǒng)框架如圖1所示。

    圖1 棉纖維雜質(zhì)快速測定系統(tǒng)框架

    具體步驟為:在光源照明環(huán)境下,首先通過相機采集裝置將棉纖維樣品轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像,然后將圖像轉(zhuǎn)變成數(shù)字信號傳輸至圖像處理模塊,由智能測量模塊根據(jù)棉樣圖像的像素、顏色、亮度特征信息,綜合運用數(shù)字圖像處理算法,根據(jù)閾值進行計算分析,輸出檢測結(jié)果。

    2 棉纖維雜質(zhì)光電測定算法

    2.1 算法總體流程

    根據(jù)以上技術路線與系統(tǒng)原理,采用邊緣檢測的方法獲取棉纖維圖像雜質(zhì)結(jié)果,在此基礎上,通過棉樣圖像自適應中值濾波優(yōu)化、閾值自適應選取、邊緣生長與連接,實現(xiàn)對棉纖維雜質(zhì)含量的快速測定。算法總體流程如圖2所示。

    圖2 算法總體流程

    2.2 自適應中值濾波

    棉樣圖像自適應中值濾波主要通過改變平滑模板窗口尺寸,并對噪聲點與非噪聲點采用區(qū)別處理方式,有效去除圖像噪聲,進而保護圖像細節(jié)。

    同時,自適應中值濾波方法包括A層和B層。

    A層:如果Zmin

    B層:如果Zmin

    在平滑模板窗口尺寸的選取中,由于十字形濾波窗口能夠根據(jù)圖像噪聲調(diào)整窗口大小,在有效提高降噪效果的同時,較好地保留圖像細節(jié)信息。因此,本文對棉樣圖像自適應平滑濾波采用圖3所示窗口。

    圖3 自適應中值濾波窗口

    2.3 閾值自適應優(yōu)化

    在邊緣檢測中,閾值的選取對于檢測結(jié)果至關重要,過低的閾值易于導致將圖像噪聲當作邊緣,進而產(chǎn)生過多偽邊緣;過高的閾值可能導致邊緣斷裂,出現(xiàn)邊緣不連接現(xiàn)象。

    本文采用Otsu方法[10]尋求合適的閾值,在此基礎上,采用優(yōu)化的閾值進行圖像分割,具體方法如下:

    假設分辨率為M×N的灰度圖像中某點對應的像素值為f(x,y),0≤f(x,y)≤L-1,L為圖像中的灰度級數(shù),那么,圖像中所有灰度值為k的像素點所占的比例p(k)可根據(jù)式(1)獲得:

    (1)

    ①設定初始分割閾值T0,則可將圖像像素分為2個區(qū)域,像素值在0≤f(x,y)≤T0作為目標區(qū)域;像素值在T0

    ②計算目標區(qū)域和背景區(qū)域占整個圖像的比例和均值;

    ③按式(2)計算棉樣圖像的均值μ,其中,ω1(T)為目標區(qū)域占整個圖像的比例,μ1(T)為目標區(qū)域灰度均值,ω2(T)為背景區(qū)域占整個圖像的比例,μ2(T)為背景區(qū)域灰度均值;

    μ=ω1(T)μ1(T)+ω2(T)μ2(T)

    (2)

    ④建立類間方差函數(shù)如式(3)所示:

    g(T)=ω1(T)(μ1(T)-μ)2+ω2(T)(μ2(T)-μ)2

    (3)

    ⑤構(gòu)建最大化類間方差函數(shù),函數(shù)最大值對應的灰度值取值即為高閾值,高閾值乘以0.5得到低閾值。

    2.4 圖像邊緣連接

    為了將斷裂的邊緣連接起來,需要對棉樣圖像進行邊緣生長。首先,采用結(jié)構(gòu)元素模板匹配圖像,檢測出邊緣斷裂端點。其次,以斷裂邊緣端點為起點,以斷裂邊緣端點為中心半徑,搜索區(qū)域內(nèi)是否存在邊緣點,如果存在,綜合考慮邊緣點的走向以及邊緣點與斷裂邊緣端點之間的距離,通過設定閾值對邊緣點進行連接,遍歷整個圖像,直至完成所有邊緣斷裂端點的連接。

    3 實驗驗證與分析

    在棉纖維雜質(zhì)快速測定系統(tǒng)框架的基礎上,搭建實驗驗證平臺,選取新疆棉區(qū)棉花作為實驗樣品,通過LED照明與工業(yè)相機采集棉樣圖像,采用OpenCV類庫對雜質(zhì)視覺檢測,并從檢測耗時以及檢測效果2個方面進行性能對比分析。

    3.1 雜質(zhì)檢測耗時分析

    由于圖像分辨率大小直接影響視覺檢測系統(tǒng)耗時,為了更精確測定系統(tǒng)檢測時間,根據(jù)CMOS工業(yè)相機參數(shù),分別采集從700 像素×700 像素到2 200 像素×2 200 像素共 5種不同分辨率檔位的棉花圖像,并與GB/T 6499—2012檢驗時間對比,雜質(zhì)檢測耗時對比如圖4所示。

    圖4 雜質(zhì)檢測耗時對比

    由圖4可知,相比國標檢測方法耗時維持在12 s左右,視覺檢測耗時基本維持在3~6 s,在檢測耗時上具有較大優(yōu)勢,能夠有效彌補現(xiàn)有棉纖維雜質(zhì)人工檢驗耗時長、勞動強度大等不足。同時,針對棉纖維視覺檢測,其檢測耗時隨著圖像分辨率的增加而提高,由于像素越大,雜質(zhì)邊緣檢測與連接會占用內(nèi)存空間與處理器資源,增加運算的時間。700 像素×700 像素時耗時僅為3.2 s,而在2 200 像素×2 200 像素時耗時達到5.9 s。從視覺檢測耗時走勢上看,1 600 像素×1 600 像素與1 800 像素×1 800 像素耗時增幅較低,因此,棉樣圖像維持在260~324萬像素之間,既能維持圖像清晰度,還能夠避免運算時間的快速增長,可有效作為棉纖維視覺檢測的有效分辨率區(qū)間,為棉纖維視覺檢測系統(tǒng)的圖像品質(zhì)參數(shù)選取提供了數(shù)據(jù)參考。

    3.2 雜質(zhì)檢測效果對比分析

    3.2.1 整體檢測結(jié)果對比分析

    實驗獲取試樣圖像分辨率為1 800 像素×1 800 像素,圖像格式為bmp無壓縮位圖。在此基礎上,實驗程序?qū)υ嚇訄D像進行視覺檢測。

    棉纖維雜質(zhì)光電檢測及其效果見圖5,可以看出,本文構(gòu)建的雜質(zhì)檢測光電實驗平臺能夠有效消除圖像噪聲,雜質(zhì)與背景的分離效果顯著,雜質(zhì)邊緣描述清楚,能夠準確識別出棉纖維中存在的雜質(zhì),光電檢測檢測結(jié)果與肉眼觀測結(jié)果高度一致。

    圖5 棉纖維雜質(zhì)光電檢測及其效果

    此外,為了驗證光電檢測雜質(zhì)方法與GB/T 6499—2012人工檢驗方法結(jié)果間誤差,選取棉纖維試樣100份,每份100 g,采用上述2種方法進行實驗,經(jīng)過統(tǒng)計分析,與GB/T 6499—2012檢測方法相比,光電檢測方法檢測結(jié)果平均誤差為2.35%,進一步驗證了本文光電檢測方法在棉纖維雜質(zhì)測定上的準確性與有效性。

    3.2.2 雜質(zhì)粒數(shù)參數(shù)結(jié)果對比分析

    雜質(zhì)粒數(shù)是衡量棉纖維雜質(zhì)狀況的重要參數(shù),其檢測方法為GB/T 20392—2006 HVI棉纖維物理性能試驗方法。為進一步驗證本文方法的檢測性能,將進行含雜粒數(shù)參數(shù)的對比實驗。實驗選取棉纖維試樣100份,每份100 g,對每個試樣分別進行HVI棉纖維物理性能試驗和本文實驗平臺檢測,并對檢測結(jié)果進行對比分析,雜質(zhì)粒數(shù)參數(shù)結(jié)果對比如圖6所示。

    圖6 雜質(zhì)粒數(shù)參數(shù)結(jié)果對比

    從圖6可以看出,本文方法與國標方法在含雜粒數(shù)測定上,數(shù)據(jù)曲線一致性強。經(jīng)過對實驗結(jié)果統(tǒng)計分析,2種方法在雜質(zhì)粒數(shù)上的最大結(jié)果差值為2粒。與GB/T 20392—2006 方法相比,本文光電檢測方法在雜質(zhì)粒數(shù)參數(shù)的測定結(jié)果平均誤差為2.07%,與國標方法檢測結(jié)果差異較小。

    3.2.3 雜質(zhì)面積比參數(shù)結(jié)果對比分析

    雜質(zhì)面積比是指雜質(zhì)圖像像素數(shù)量與試樣圖像像素總數(shù)的比值,也是衡量棉纖維雜質(zhì)狀況的重要參數(shù),該指標能更好地反映雜質(zhì)含量的大小,其檢測方法同樣按照GB/T 20392—2006 HVI棉纖維物理性能試驗方法進行。同樣,本文也將進行含雜面積比參數(shù)的對比實驗。實驗選取棉纖維試樣100份,每份100 g,對每個試樣分別進行HVI棉纖維物理性能試驗和本文實驗平臺檢測,并對檢測結(jié)果進行對比分析,雜質(zhì)面積比參數(shù)結(jié)果對比如圖7所示。

    圖7 雜質(zhì)面積比參數(shù)結(jié)果對比

    從圖7可以看出,本文方法與國標方法在含雜面積測定上,數(shù)據(jù)曲線一致性強。經(jīng)過對實驗結(jié)果統(tǒng)計分析,2種方法在雜質(zhì)面積上的最大結(jié)果差值為0.19。與GB/T 20392—2006 方法相比,本文光電檢測方法在雜質(zhì)面積比參數(shù)的測定結(jié)果平均誤差為1.25%,與國標方法檢測結(jié)果高度一致,本文光電檢測方法可有效用于棉纖維雜質(zhì)的快速測定。

    4 結(jié)束語

    棉纖維品質(zhì)快速儀器化檢驗是我國棉花品質(zhì)體制改革的重要內(nèi)容與目標,而雜質(zhì)指標的快速測定也是研究熱點,受到廣泛關注。針對目前人工檢驗棉纖維雜質(zhì)方法耗時長、勞動強度大等問題,提出一種基于光電技術的雜質(zhì)機器視覺測定方法,首先通過改變平滑模板窗口尺寸對棉纖維圖像自適應中值濾波優(yōu)化,然后采用Otsu算法自適應選取分割閾值,并遍歷整個圖像,進行邊緣斷裂端點的連接、邊緣生長與連接,并搭建了光電檢測系統(tǒng)原型,實現(xiàn)了棉纖維雜質(zhì)的快速測定。實驗結(jié)果表明,本文方法能夠有效去除圖像噪聲,避免偽邊緣的產(chǎn)生,檢測到的雜質(zhì)邊緣清晰完整,同時,光電檢測耗時較國標方法降低95.1%,光電檢測與國標方法結(jié)果間誤差為2.35%,雜質(zhì)粒數(shù)與雜質(zhì)面積比參數(shù)結(jié)果誤差也在2.1%以內(nèi),能夠有效用于棉纖維雜質(zhì)的快速準確測定,為實現(xiàn)棉纖維雜質(zhì)的快速儀器化檢測提供了參考依據(jù)。

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