基于機器視覺的生絲抱合電子檢測系統(tǒng)設計

黃揚，徐少磊，蓋國平，高興宇＊

（1.桂林電子科技大學 機電工程學院，廣西 桂林 541004；2.南寧海關技術中心 國家生絲及絲制品檢測重點實驗室，廣西 南寧 530029）

0 引言

生絲是絲綢織物的基礎，其通常是由幾根甚至數十根繭絲在機械外力作用下經過一道道的工藝流程繅制而成的長絲[1]。生絲抱合是指構成生絲的繭絲經摩擦后分裂的難度，其摩擦次數即為抱合[2]。生絲抱合性能檢測是生絲品質檢驗中重要的輔助檢驗項目之一，在生絲評級中占有相當重要的地位[3]，抱合性能與織物的質量成正相關關系[4]，抱合力較差的生絲在織造過程中會因為各種摩擦作用而出現表面疵點、開裂和斷經現象[5]，使得生絲抱合性能能夠直接影響生絲的后續(xù)生產加工過程以及生絲進出口貿易。根據目前已有的相應生絲抱合檢測標準GB/T 1798—2008《生絲試驗辦法》中所描述的抱合檢驗過程，抱合檢驗主要依靠人工對抱合機的自主操作來完成，該檢驗方法主要是靠人眼感官識別[6]，抱合性能檢驗結果受人為因素影響，不同人對同一批生絲檢測的結果可能不同，同一個人在不同時間對同一批生絲檢測的結果也可能不同[7]。中國作為生絲及絲制品的進出口大國，同時其生絲及絲制品的進出口量也日益增加，隨著國家大力推動工業(yè)自動化發(fā)展，提高生絲抱合性能檢測的科學性、高效性和準確性具有重要的意義。

國內圍繞生絲檢測有一定研究。如，孫鴻文[8]等將生絲作為主動件在刀具中進行往復摩擦運動，結合SD-1型生絲細度儀測量生絲抱合摩擦前后直徑的差值實現對生絲抱合的電子檢測，但SD-1型生絲細度儀對于生絲直徑變換較為敏感，因此在生絲運動過程中產生的抖動會對生絲直徑的檢測產生一定的負面影響，最終影響生絲抱合性能檢測。龐家柳[9]等設計的生絲抱合自動檢驗機解決了杜波浪抱合機存在的摩擦不穩(wěn)定和人為檢驗感官依賴性強的缺點，但由于其裂絲傳感器檢測主要是單根生絲，在多根生絲以及和現行的標準的相關性上存在一定程度的局限性。孫衛(wèi)紅[7]等結合生絲抱合機設計的生絲抱合性能檢測裝置能夠更加較為準確地對生絲抱合性能進行檢測，但是由于多根生絲圖像同時獲取相關坐標數據和計算生絲直徑需要較高的時間和運算成本，因此該方法在生絲抱合性能檢測的高效性上存在一定的局限性。朱賢全[10]等設計了多絲錠生絲抱合檢驗裝置，能夠實現同時對20根生絲的抱合性能檢測，但是其在生絲上、下邊界標定的計算成本較高，且對于生絲開裂區(qū)域依然需要結合人工進行查閱，因此，在生絲抱合檢測性能的客觀性上存在一定的局限。本研究針對存在的生絲抱合檢測存在的不足，結合機器視覺和圖像處理，設計了基于機器視覺的生絲抱合電子檢測系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)結構與硬件設計

1.1 系統(tǒng)總體設計

基于機器視覺的生絲抱合電子檢測系統(tǒng)包括上位機、下位單片機控制器、計數模塊和圖像采集及處理模塊等。系統(tǒng)整體通過對已有的杜波浪式生絲抱合機改進而成，使用工業(yè)面陣相機在漫反射傳感器和單片機的配合下完成對于特定摩擦圈數的生絲抱合摩擦圖像的采集，并通過GIGE接口（千兆以太網）與上位機實現數據傳輸。上位機通過對生絲抱合摩擦圖像進行相應的圖像處理操作來實現對摩擦裂絲的面積百分比的計算，并且將相應的計算結果進行保存和顯示，最終完成一次生絲抱合摩擦檢測流程。整體系統(tǒng)通過鋁制框架包裹在半封閉空間中，可以通過在框架周圍設置遮光板來減少外界環(huán)境光對于抱合檢測的負面影響[11]，從而保證檢測結果的準確性?；跈C器視覺的生絲抱合電子檢測系統(tǒng)的實物如圖1所示。

1.2 電控系統(tǒng)硬件組成

系統(tǒng)的單片機控制器采用的STC89C52單片機作為核心控制單元，包括終止檢測圈數的初始化設置、漫反射傳感器信號的接收、工業(yè)相機外觸發(fā)信號的輸出和相應抱合摩擦圈數的動態(tài)顯示。電控系統(tǒng)硬件的結構框圖如圖2所示。

終止檢測圈數的初始化設置主要是用來自主的增加和減少抱合摩擦的終止圈數，以免初始圈數過多而造成生絲斷裂影響檢測。漫反射傳感器主要是和原有抱合機的計數模塊相結合，實現同步計數和將計數的數據傳輸到單片機進行處理和動態(tài)數碼管的圈數顯示。由于工業(yè)相機的外觸發(fā)信號需要+12 V以上的高電平才能穩(wěn)定實現外觸發(fā)，因此在抱合機達到特定圈數時，單片機先輸出信號給繼電器，繼電器再通過接通工業(yè)相機和外接電源正極來實現高電壓的外觸發(fā)[12]。

1.3 硬件技術參數

與之前生絲抱合電子檢測的方法不同，此系統(tǒng)采用生絲抱合摩擦后產生的裂絲的面積作為生絲抱合檢測的參考依據。GB/T 1798—2008《生絲試驗辦法》[6]中描述的生絲抱合檢測過程是在生絲抱合摩擦45圈基礎上通過人為松弛生絲觀察分裂情況基礎上完成的，而此次實驗的20組生絲樣品在未松弛的情況下摩擦130圈才能較為明顯地顯示可參與評分的摩擦裂絲。同時統(tǒng)計20組生絲裂絲的平均值發(fā)現生絲抱合摩擦裂絲面積百分比在前115圈在0.05%以下，對于生絲抱合實際檢測影響較小，因此設定115圈為生絲檢測系統(tǒng)的第一個停止圈數。為了更加直觀和系統(tǒng)地展現生絲裂絲面積的變化，設計了從115圈開始每遞增5圈設置一次中斷抱合并輸出工業(yè)相機外觸發(fā)信號獲取一幀圖像，圖像的大小為（w0，h0）=（2456，2058）dpi。統(tǒng)計的點陣圖如圖3所示。經過對20組生絲樣品進行連續(xù)抱摩擦，發(fā)現斷裂的閾值位于500圈左右，為了保證生絲產生裂絲而不產生斷裂影響檢測，本論文設計的生絲抱合電子檢測系統(tǒng)將生絲抱合摩擦的最終圈數設置為450圈。

圖3 生絲裂絲百分比點陣圖

1.4 硬件圖像采集流程

硬件系統(tǒng)的程序流程圖如圖4所示。整個硬件系統(tǒng)的抱合圖像采集主要是獲取特定圈數的生絲抱合圖像，通過工業(yè)相機傳輸給上位機然后保存到指定文件夾，以此來實現后續(xù)相關的圖像處理。

圖4 硬件系統(tǒng)程序流程圖

2 系統(tǒng)軟件設計

2.1 生絲抱合圖像處理

一般基于內容的圖像處理過程包括數字圖像的讀取、數字圖像處理、特征提取、圖像特征的相關屬性計算和結果輸出[13]。上位機在對硬件系統(tǒng)采集的圖像進行讀取之后，利用Python環(huán)境下的Scikit-image圖像處理庫來處理圖像。為了能夠實現較為準確地計算生絲抱合摩擦后的裂絲面積，圖像處理過程需要經過圖像裁剪、圖像網格劃分、灰度閾值分割、邊緣膨脹和生絲信息減運算，最后生成包裹住生絲信息的生絲二值化連通區(qū)域圖像。最后通過計算特定圈數圖像的連通區(qū)域面積與原始圖像連通區(qū)域面積的差值來代表生絲抱合裂絲的面積，再計算其與原始圖像連通區(qū)域面積的比值作為生絲抱合裂絲面積的百分比指數。

采集的圖像需要先進行裁剪來保留圖像的生絲有效區(qū)域。相關的處理過程如圖5所示。圖5中image_origin圖像代表采集到的未經抱合機摩擦前的生絲抱合圖像，選取其中未受到旁邊金屬結構反光影響的區(qū)域進行裁剪保存生成圖像image_clip，圖像image_clip作為后續(xù)圖像處理的輸入圖像。經過裁剪后的圖像的大小為wc×hc=1655 dpi×1500 dpi。

圖5 生絲抱合圖像裁剪過程

經過裁剪后的圖像如果直接進行全局灰度閾值分割來提取生絲信息會出現生絲信息丟失和生絲信息提取不穩(wěn)定的現象。為此，采用網格劃分的方法，將大小為wc×hc的圖像按照13行10列，共計130個網格進行劃分，這樣可以有效地將單根生絲包裹在一個網格圖像內。劃分網格之后，對每個網格單獨進行灰度閾值分割、邊緣膨脹和生絲信息減運算地操作。單個網格圖像處理的效果如圖6所示。對于特定抱合摩擦圈數的圖像而言，處理的方法一致。

圖6 生絲抱合圖像處理過程

對每個網格單元圖像進行圖像處理之后，則需要通過Scikt-image圖像處理庫中的相關函數獲取生絲信息減運算之后的連通區(qū)域的面積，再通過各個網格單元累加的方式實現對整個生絲抱合圖像的處理。處理的結果如圖7所示。而對于特定抱合摩擦圈數的圖像，以330圈抱合摩擦圖像為例，330圈抱合摩擦圖像處理的結果如圖7中image_330laps_dilation圖像所示。特定圈數的圖像在生絲主干周圍的裂絲信息也被進行了膨脹化，這樣就可以較為完整地展現生絲抱合裂絲地信息情況。雖然圖7中兩張圖像在肉眼觀測上，各根生絲的位置基本一致，但在實際放大觀測后發(fā)現其位置發(fā)生了一定程度的上下浮動，這樣就意味著沒有辦法直接利用裂絲圖像和原始圖像進行減法運算而直接生成只含有裂絲信息的圖像。但是通過計算連通區(qū)域的面積相減可以直接計算出裂絲面積的百分比指數，可以實現對與生絲抱合的輔助檢測。

圖7 生絲抱合圖像處理網格累加

2.2 生絲抱合檢測系統(tǒng)圖像顯示界面

為了更加系統(tǒng)地展現生絲抱合檢測，設計了相關的程序界面來顯示各個特定圈數生絲抱合摩擦圖像。相關界面的效果如圖8所示。在圖8中，Initial_img窗口用來顯示采集的每一張圖像的原始圖像，Adaptive_Roi_img窗口用來顯示對應圖像經過3.2部分所描述的圖像處理過程之后的圖像，同時將計算得出的生絲抱合裂絲百分比和對應的圈數顯示在左上角的文本框中。經過對每張圖片裂絲面積百分比的計算，將計算結果保存到云數據庫中，再利用程序繪制圖像裂絲面積百分比的柱狀圖，即可直觀地展現生絲的抱合性能，從開始的原始圖像到終止圈數的圖像裂絲面積的變化和生絲抱合摩擦的情況。檢測結果顯示界面如圖8所示。

圖8 生絲抱合檢測系統(tǒng)檢測界面

通過圖8可以看出，在實際檢測過程中，生絲抱合摩擦之后的裂絲面積百分比是整體呈現上升趨勢，而柱狀圖中間出現跳變，主要是因為在反復摩擦的過程中，已產生斷裂的生絲會被刀具重新壓合進生絲，從而產生裂絲面積比跳變的現象。當終止圈數圖像完成圖像處理之后，生成完整的裂絲面積百分比柱狀圖。再通過最小二乘法擬合的方法，生成相對最佳逼近各個裂絲面積百分比數據點的函數曲線，并且獲取終止圈數時函數值作為一組生絲抱合檢測的檢測結果。通過對同一絲錠的生絲進行多組檢測，獲取多組檢測結果的終止圈數擬合曲線函數值求取平均值作為該生絲的裂絲面積百分比最終檢測結果。該檢測結果可以作為生絲抱合檢測的輔助檢測依據。

2.3 生絲抱合檢測過程與系統(tǒng)驗證

為了驗證所建立的抱合圖像自動化檢測方法，使用放大倍率為20倍的顯微放大鏡測量結果對圖像檢測結果進行對比和驗證，結果如圖9所示。對于機器視覺所采集的抱合280圈時的圖像（圖9a），視覺檢測系統(tǒng)自動提取檢測的感興趣區(qū)域ROI（Region Of Interest），如圖9（b）所示；此時生絲中已出現了一部分的裂絲，在全局圖像中不易觀測出來；通過移動顯微鏡，分別對兩個局部區(qū)域（區(qū)域A和區(qū)域B）進行觀測，放大倍率為20倍，顯微觀測結果如圖9（c-d）所示；通過上述的圖像檢測方法，可對當前的生絲抱合狀態(tài)進行檢測，見圖9（e），對二值化的圖像檢測結果進行放大后，發(fā)現圖像檢測結果可較好反映和捕捉生絲抱合的缺陷信息，與顯微觀測結果相近，證明了檢測方法的有效性。

圖9 圖像檢測方法準確性驗證

3 結論

探討基于機器視覺的生絲抱合電子檢測系統(tǒng)在國標式抱合機上的實際應用，設計了相關的硬件電路實現對生絲抱合圖像的自動采集以及特定圈數下的連續(xù)采集。使用網格劃分對生絲抱合圖像劃分之后按照網格單元采用灰度閾值分割、邊緣膨脹和減運算，設計了軟件系統(tǒng)顯示界面和相應的裂絲面積百分比的計算和數據可視化顯示功能。

構建了機器視覺的生絲抱合檢測系統(tǒng)的整體方案及實驗驗證，實現從開始到最終裂絲終止時的抱合過程數字化圖像獲取，便于生絲檢測的遠程溯源；實現了自動化的生絲抱合檢測及控制，降低了檢測人員的勞動強度，提高檢測效率；實現了機器視覺的生絲抱合性能電子檢測綜合分析系統(tǒng)，提高檢測客觀性、公正性，為生絲抱合質量的標準化評定奠定了基礎。