一種機(jī)織物密度圖像分析系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

潘 全，殷正雄，何 瑜

1.湖北省纖維檢驗(yàn)局，湖北武漢 430061；2.武漢妙微科技有限公司，湖北武漢 430074；3.湖北大學(xué)化學(xué)與化工學(xué)院，湖北武漢430062

0 前言

織物密度是紡織品機(jī)織物中的重要結(jié)構(gòu)參數(shù)之一，能夠影響和改變織物的通透性、耐磨性、紋理特性以及力學(xué)性能等[1]。織物密度的測量是紡織生產(chǎn)企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與質(zhì)量控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[2]。目前，機(jī)織物密度主要依靠人工檢測，存在操作過程耗時(shí)費(fèi)力，檢測結(jié)果偏差大等缺點(diǎn)[3]，難以滿足當(dāng)前紡織行業(yè)大批量樣品檢測需求。因此，紡織產(chǎn)業(yè)亟需開發(fā)一種既高效又精準(zhǔn)的織物密度檢測技術(shù)。

近年來，伴隨著智能化、自動化水平的不斷提升，人工智能、大數(shù)據(jù)分析等創(chuàng)新技術(shù)飛速發(fā)展，并逐漸在各行各業(yè)受到廣泛關(guān)注和開發(fā)應(yīng)用?？椢飯D像處理技術(shù)作為目前較為成熟和發(fā)展較快的智能化技術(shù)之一，用于檢測各類紡織品性能和技術(shù)參數(shù)，不僅能有效控制產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)相較于人工檢驗(yàn)，在檢測效率方面有著顯著提高[4]。

本文提出了一種基于圖像處理的機(jī)織物密度分析系統(tǒng)，利用圖像分析方法對織物樣品進(jìn)行自動識別和經(jīng)緯向分割，然后對分割后的圖像進(jìn)行角度矯正和分析處理，最后通過二值圖像算法自動計(jì)算單位長度內(nèi)織物經(jīng)緯向根數(shù)。本文還將研究的分析系統(tǒng)應(yīng)用于不同類型織物組織樣品，通過與人工檢測法進(jìn)行比對分析，驗(yàn)證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確度。

1 圖像分析系統(tǒng)簡介

1.1 裝置結(jié)構(gòu)

本研究設(shè)計(jì)開發(fā)的機(jī)織物密度圖像分析系統(tǒng)由圖像采集裝置、圖像分析平臺以及顯示單元等部分組成。

1.2 圖像采集裝置

圖像采集裝置采用一體化模型設(shè)計(jì)。該一體機(jī)由高清相機(jī)、光學(xué)顯微鏡，以及照明系統(tǒng)組合而成。高清采樣一體機(jī)如圖1所示。

圖1 高清采樣一體機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖

其中，相機(jī)參數(shù)：傳感器類型為彩色CDMO傳感器，有效像素200萬，分辨率1 920×1 080像素；變倍顯微鏡參數(shù)：光學(xué)倍率0.80～4.76倍，數(shù)字倍率1.0～6.0倍；照明系統(tǒng)為一套LED補(bǔ)光燈箱，提供穩(wěn)定、持續(xù)的照明光源。高清相機(jī)中嵌入的圖像采集模塊可將機(jī)織物表面的紋理結(jié)構(gòu)信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可自動識別的數(shù)字化圖像信息[5]，這些信息通過后續(xù)的分析裝置對其進(jìn)行識別、分析和算法處理，從而達(dá)到對織物樣品經(jīng)緯向根數(shù)自動測量的目的。

現(xiàn)在企業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用較多的利用工業(yè)相機(jī)和掃描儀[6]進(jìn)行采樣，普遍存在成本高、靈活性差等缺點(diǎn)。本研究使用的圖像采集裝置創(chuàng)新性地將變倍顯微鏡、高清相機(jī)以及照明系統(tǒng)高效集成為一個(gè)整體，通過小型化、緊湊型設(shè)計(jì)，不僅有效降低了使用成本，同時(shí)顯著提高了設(shè)備的靈活性和便攜性。整個(gè)系統(tǒng)自上而下采用封閉式結(jié)構(gòu)，有效保護(hù)內(nèi)部精密顯微鏡部件和照相裝置，從而極大擴(kuò)展了該裝置的應(yīng)用場景，在檢測實(shí)驗(yàn)室、生產(chǎn)企業(yè)場所或者政府市場監(jiān)管抽查場地均能正常開展現(xiàn)場檢測工作。

1.3 圖像分析平臺

圖像分析平臺由控制模塊、算法模塊以及試驗(yàn)結(jié)果管理模塊這3個(gè)部分構(gòu)成?？刂颇K負(fù)責(zé)從圖像采樣裝置的采集模塊中獲取清晰圖像，然后將圖像傳輸給算法模塊進(jìn)行分析，根據(jù)算法模塊分析返回的結(jié)果，進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和實(shí)時(shí)顯示，直至試驗(yàn)完成。流程中算法模塊對采集的圖像通過深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行織物經(jīng)緯向分割，利用分割并進(jìn)行經(jīng)緯向矯正后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)緯紗的纖維根數(shù)統(tǒng)計(jì)，最后由試驗(yàn)結(jié)果管理模塊結(jié)合標(biāo)尺標(biāo)定的數(shù)據(jù)，換算成標(biāo)準(zhǔn)單位長度內(nèi)對應(yīng)的經(jīng)緯向根數(shù)，完成織物密度試驗(yàn)結(jié)果的自動輸出。

2 圖像分析系統(tǒng)的測試原理

圖像分析系統(tǒng)通過采樣一體機(jī)自動聚焦獲取高清圖像，經(jīng)過系統(tǒng)軟件進(jìn)行算法分析，最終輸出經(jīng)緯向密度結(jié)果。其核心原理主要包含以下2個(gè)部分內(nèi)容。

2.1 基于放大倍率的原點(diǎn)自動聚焦算法

為持續(xù)、穩(wěn)定地獲取高質(zhì)量、高清晰度的織物采集圖像，利用基于放大倍率的原點(diǎn)自動聚焦法，圖像進(jìn)行采集并分析處理。自動聚焦算法包括對比度法和相位法。

對比度聚焦的原理是通過感光元件獲取實(shí)時(shí)影像，并傳遞給圖像處理器，然后計(jì)算對比度差值，篩選出最大對比度，并根據(jù)對比度最大值確定是否合焦。對比度法工作原理如圖2所示。

圖2 對比度法工作原理示意圖

相位法聚焦是通過檢測像的偏移量實(shí)現(xiàn)自動對焦，即在感光的CCD的位置放置1個(gè)由平行線條組成的障板，線條相繼為透光和不透光。障板后的適當(dāng)位置上與光軸對稱放置2個(gè)受光原件，障板在與光軸垂直方向上往復(fù)振動，當(dāng)聚焦時(shí)，聚焦面與障板重合，通過障板透光線條的光同時(shí)到達(dá)后面的兩個(gè)受光元器件，獲得A1、A2的位置；而當(dāng)離焦時(shí)，光束只能先后到達(dá)2個(gè)受光元器件，得到B1和B2的位置，于是在輸出信號之間就產(chǎn)生了相位差，有相位差的2個(gè)信號經(jīng)電路處理后，即可控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)來調(diào)節(jié)物鏡的位置，使焦平面與障板的位置重合，從而達(dá)到自動聚焦的目的。相位法工作原理如圖3所示。

圖3 相位法工作原理示意圖

目前，對比度聚焦方式的對焦速度較慢，聚焦效率還有待提高，且在弱光環(huán)境中，感光元件會因提高感光度而產(chǎn)生明顯噪點(diǎn)，對硬件條件要求也非常高。相較于對比度法，相位法穩(wěn)定成熟，對焦速度快?；趯劢顾俣取⒂布杀疽约爱?dāng)前技術(shù)成熟度等因素的綜合考量，采用相位法聚焦方式以獲得清晰樣本圖像。

2.2 基于深度學(xué)習(xí)的自動化分割算法

自動化分割算法流程如圖4所示。

圖4 自動化分割算法流程示意圖

利用深度學(xué)習(xí)的語義分割模型對不同種類的織物樣本進(jìn)行經(jīng)緯向數(shù)據(jù)標(biāo)注，對標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，使得訓(xùn)練完的語義分割模型能夠針對待檢測的自動聚焦后的織物圖像進(jìn)行經(jīng)緯向的正確分割。對分割后的二值圖像進(jìn)行仿射變換，使緯向分割線保持水平方向。然后，統(tǒng)計(jì)仿射變換后二值圖像中的經(jīng)向和緯向根數(shù)。最后，將統(tǒng)計(jì)出的經(jīng)向和緯向根數(shù)換算為標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量單位的經(jīng)緯密度。

3 應(yīng)用測試及分析

3.1 試樣的選取

本研究依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)GB/T 4668—1995《機(jī)織物密度的測定》的要求準(zhǔn)確取樣。為保證最終所測結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性，分別對每個(gè)織物樣品的5個(gè)不同部位進(jìn)行測試，然后計(jì)算得出算術(shù)平均值,測試結(jié)果保留至小數(shù)點(diǎn)后一位。

3.2 比對分析

選取8個(gè)機(jī)織物樣品，其中樣品編號1～4為平紋織物面料，樣品編號5～8為斜紋織物面料，分別采用系統(tǒng)檢測和人工測試方法進(jìn)行測試和比對，結(jié)果見表1。

表1 系統(tǒng)檢測與人工測試織物密度結(jié)果對比

由表1可見，針對平紋和斜紋這2種不同織物組織類型的樣品，系統(tǒng)檢測與人工檢測的測試結(jié)果基本一致，相對偏差均在±5%以內(nèi)，這表明該分析系統(tǒng)能夠提供客觀、準(zhǔn)確的檢測結(jié)果。

4 結(jié)語

本文提出了一種基于圖像處理的機(jī)織物密度分析系統(tǒng)，重點(diǎn)介紹了分析系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理。首先通過圖像采集裝置獲取自動聚焦的清晰圖像，然后利用深度學(xué)習(xí)的方式對識別的圖像進(jìn)行標(biāo)尺標(biāo)定、自動分割和角度矯正等算法分析，最后通過圖像分析平臺輸出檢測結(jié)果。

相較于當(dāng)前采用密度鏡法通過人工目光進(jìn)行測量的方式，該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究實(shí)現(xiàn)了機(jī)織物經(jīng)緯密度的全自動檢測，每個(gè)樣品單次識別速度小于10 s，與人工檢測結(jié)果相對偏差在±5%以內(nèi)。這不僅有效解決了傳統(tǒng)檢測方式效率低、耗時(shí)費(fèi)力的問題，同時(shí)由于其小型化、緊湊型設(shè)計(jì)，能夠適應(yīng)于各類場所，降低檢測對環(huán)境條件的要求，具有靈活性高、便攜性強(qiáng)以及樣品無損檢測等特性，對促進(jìn)紡織儀器化快檢技術(shù)的發(fā)展，助力企業(yè)質(zhì)量提升，服務(wù)市場監(jiān)管提供了一定的技術(shù)支撐，具有較高的實(shí)際應(yīng)用前景。

在實(shí)際應(yīng)用過程中也發(fā)現(xiàn)有不足之處。針對有圖案花色、顏色較深以及結(jié)構(gòu)較復(fù)雜（如緞紋組織）的部分織物樣品測試結(jié)果不夠準(zhǔn)確，還需要進(jìn)一步研究改進(jìn)。