孫衛(wèi)紅， 阮棉獎(jiǎng)， 邵鐵鋒， 梁 曼

(中國(guó)計(jì)量大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 浙江 杭州 310018)

生絲在制絲、絲織加工過(guò)程中受鋼筘、綜絲、停經(jīng)片等部件的摩擦，其耐磨性，即抱合性能，對(duì)生絲加工、織造和織物質(zhì)量具有重要影響[1-2]。生絲的抱合性能檢測(cè)是生絲品質(zhì)檢驗(yàn)中重要的輔助檢驗(yàn)項(xiàng)目之一，在生絲評(píng)級(jí)中占有相當(dāng)重要的地位[1]。近年來(lái)，高速無(wú)梭織機(jī)的發(fā)展，對(duì)生絲抱合要求越來(lái)越高[2]，生絲抱合性能差會(huì)引起生絲斷裂、染色不均、起毛及疵點(diǎn)的產(chǎn)生等。

依據(jù)GB/T 1798—2008《生絲試驗(yàn)方法》，目前Y731型生絲抱合檢驗(yàn)裝置檢驗(yàn)過(guò)程為：將生絲連續(xù)往復(fù)置于抱合機(jī)框架兩邊10個(gè)掛鉤之間，施加恒定均勻的張力，用摩擦刀片對(duì)生絲進(jìn)行往復(fù)摩擦，摩擦速度約為130次/min。摩擦45次左右，停機(jī)做第 1次觀察，之后摩擦一定次數(shù)停機(jī)觀察生絲分裂程度，當(dāng)半數(shù)以上絲條開(kāi)裂區(qū)域長(zhǎng)度大于6 mm時(shí)，記錄此時(shí)摩擦次數(shù)；將檢測(cè)完的生絲去除，繼續(xù)下一個(gè)絲錠的絲條檢測(cè)，以20只絲錠的檢驗(yàn)抱合次數(shù)的平均值取整作為該批絲條的抱合次數(shù)。該檢測(cè)方法主要靠人眼感官辨別[2]，抱合性能檢驗(yàn)結(jié)果受人為因素影響，不同人對(duì)同一批生絲檢測(cè)的結(jié)果可能不同，同一個(gè)人在不同時(shí)間對(duì)同一批生絲檢測(cè)的結(jié)果也可能不同。文獻(xiàn)[3-4]從生絲抱合性能檢測(cè)方法及其裝置角度研究，通過(guò)光電轉(zhuǎn)換原理檢測(cè)生絲直徑變化來(lái)反映生絲抱合性能，但該檢測(cè)方法易受環(huán)境因素影響，生絲透明度可能會(huì)使所測(cè)生絲直徑與實(shí)際不符?，F(xiàn)有的生絲抱合性能檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)生絲開(kāi)裂的定義較為模糊，使用性較差，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果存在爭(zhēng)議。中國(guó)作為生絲生產(chǎn)、出口以及消費(fèi)大國(guó)，提高生絲抱合性能檢測(cè)的科學(xué)性和準(zhǔn)確性具有重要意義。

隨著工業(yè)自動(dòng)化的迅速發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)在絲織品品質(zhì)檢測(cè)行業(yè)的應(yīng)用越來(lái)越多：姬建正等[5]提出了1種紗線線密度可視化測(cè)量，提高了紗線質(zhì)量檢測(cè)水平；孫銀銀等[6]結(jié)合視頻顯微鏡和圖像處理技術(shù)計(jì)算不同長(zhǎng)度的紗線毛羽根數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)紗線質(zhì)量；王晨等[7-8]通過(guò)計(jì)算紗線的直徑檢驗(yàn)其勻度，并基于面積法劃分生絲疵點(diǎn)。上述檢測(cè)方法通過(guò)機(jī)器視覺(jué)計(jì)算紗線的直徑、長(zhǎng)度、密度等以表征其品質(zhì)，但將上述方法應(yīng)用于生絲抱合性能檢測(cè)較少，因此，本文提出一種基于機(jī)器視覺(jué)的生絲抱合性能檢測(cè)方法。通過(guò)用工業(yè)CCD相機(jī)采集生絲有效摩擦區(qū)域圖像，經(jīng)過(guò)圖像閾值分割、填充、干擾信息去除、邊緣檢測(cè)等算法計(jì)算生絲直徑變化值，并通過(guò)生絲直徑變化值對(duì)應(yīng)的開(kāi)裂區(qū)域長(zhǎng)度與摩擦次數(shù)反映不同規(guī)格生絲的抱合性能。

1 生絲抱合檢測(cè)系統(tǒng)

1.1 抱合檢測(cè)裝置

生絲抱合檢測(cè)裝置由工業(yè)CCD相機(jī)、光源、摩擦刀架、往復(fù)機(jī)構(gòu)、計(jì)數(shù)傳感器、計(jì)算機(jī)等組成，如圖1所示。CCD相機(jī)置于生絲摩擦裝置的上方，鏡頭垂直于待測(cè)生絲平面，使生絲圖像采集區(qū)域處于鏡頭中央位置，減少畸變。確定位置后對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。光源對(duì)稱分布于相機(jī)左右兩端，以減少光照不均的影響。

圖1 生絲圖像采集系統(tǒng)示意圖Fig.1 Raw silk image acquisition system

實(shí)驗(yàn)時(shí)將生絲固定在摩擦區(qū)域，利用砝碼對(duì)生絲施加恒定均勻的張力。采集生絲原始圖像時(shí)，將電動(dòng)推桿上推，頂起砝碼，當(dāng)砝碼對(duì)可移動(dòng)端的拉力為0時(shí)，生絲的張力去除，此時(shí)生絲處于同一水平面上且近似可認(rèn)為是直線。將電動(dòng)推桿下移恢復(fù)可移動(dòng)端張緊力，摩擦刀架往復(fù)摩擦生絲至設(shè)定次數(shù)后，電動(dòng)推桿再上推，頂起砝碼，此時(shí)生絲的狀態(tài)與初始狀態(tài)一致，采集摩擦后的生絲圖片，上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理測(cè)得直徑，根據(jù)相對(duì)直徑變化是否大于設(shè)定閾值，判斷生絲是否開(kāi)裂，當(dāng)生絲有半數(shù)以上開(kāi)裂大于6 mm時(shí)，記錄摩擦次數(shù)。

1.2 圖像采集區(qū)域

生絲經(jīng)摩擦處理后，需采集生絲被摩擦的有效區(qū)域圖像。圖2示出生絲圖像采集區(qū)域示意圖，最左側(cè)實(shí)線框?yàn)槟Σ恋都艽笮〖暗镀跏嘉恢茫钣覀?cè)虛線框?yàn)槟Σ恋都苣Σ恋淖畲笪恢?，中間虛線框?yàn)樾璨杉膱D像區(qū)域，中間實(shí)線框?yàn)閿z像頭采集區(qū)域。

dgw—兩掛鉤間距；dy—生絲所占區(qū)域長(zhǎng)度；ddw—摩擦刀架寬度；df—刀架摩擦行程；v—刀架摩擦速度；dx—生絲所占區(qū)域?qū)挾龋籨cx—圖像需采集寬度；dcy—圖像需采集長(zhǎng)度；di—相機(jī) 采集區(qū)域?qū)挾?；dj—相機(jī)采集區(qū)域長(zhǎng)度。圖2 生絲摩擦區(qū)域采集區(qū)域示意圖Fig.2 Schematic diagram of the collection area of raw silk friction zone

同一側(cè)的相鄰掛鉤之間的間距dgw為6 mm，掛鉤總間距dy為112 mm，摩擦刀片組的寬度ddw為46 mm。根據(jù)現(xiàn)有的高速織機(jī)鋼筘對(duì)生絲的摩擦行程為90 mm，取df為90 mm，因此，2個(gè)掛鉤的水平距離需大于df，取dx為150 mm，生絲所占區(qū)域范圍為dx×dy。該裝置圖像采集區(qū)域的尺寸為dcx×dcy，圖像采集區(qū)域需滿足：

dcx≥dx-2ddw，dcy≥dy

取dcx=40 mm，dcy=115 mm，生絲的直徑變化范圍約為30～110 μm，為提高檢測(cè)精度，采用高像素的工業(yè)CCD相機(jī)，采集區(qū)域di為7.5 mm，dj為10 mm，再將攝像頭進(jìn)行移動(dòng)，直至采集完虛線框內(nèi)圖像，使生絲直徑所占的像素點(diǎn)增多，提高檢測(cè)精度。

2 生絲圖像處理方法

2.1 圖像分割

實(shí)驗(yàn)中采集的生絲圖像背景為黑色，與白色生絲區(qū)別明顯。圖3示出隨機(jī)采集的4根生絲受摩擦后的圖像，分別標(biāo)注為1#、2#、3#、4#。

圖3 生絲受摩擦圖像Fig.3 Raw silk rubbed image

采用Otsu算法進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割，通過(guò)方差計(jì)算自動(dòng)尋找最佳閾值進(jìn)行圖像分割。使用Otsu算法處理圖3所示的生絲圖像，生絲與背景圖可明顯地區(qū)分開(kāi)，但獲取的二值圖像中包含有一些離散雜點(diǎn)，且雜點(diǎn)都是孤立的，如圖4所示。采用基于八連通區(qū)域算法的區(qū)域測(cè)量[9]計(jì)算多個(gè)連通區(qū)域二值圖面積，將面積小于1 000的雜點(diǎn)刪除，既保留了生絲的邊緣特征，同時(shí)還除去了雜點(diǎn)。生絲圖像開(kāi)裂的區(qū)域內(nèi)可能包含背景色像素點(diǎn)，為方便后續(xù)生絲邊緣檢測(cè)和骨架提取，需對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行填充，通過(guò)八連通區(qū)域填充算法[10]將不規(guī)則區(qū)域內(nèi)部像素填充為白色，結(jié)果如圖5所示。

圖4 閾值分割圖像Fig.4 Image of threshold segmentation

圖5 雜點(diǎn)去除填充圖像Fig.5 Image of noise removal and fill image

2.2 基于Canny算子的圖像邊緣檢測(cè)

利用邊緣增強(qiáng)算子(Canny)，提取生絲的邊緣特征，生絲的邊緣與背景是一種階躍變化，通過(guò)設(shè)置的閾值遍歷像素，尋到所有階躍變化的像素點(diǎn)的集合(像素灰度值為255)。而Canny算子由于其算法錯(cuò)誤率低、定位性高、響應(yīng)小，是一種較優(yōu)的邊緣檢測(cè)算法[11]。圖6示出對(duì)圖5進(jìn)行Canny算法處理的結(jié)果。

圖6 生絲圖像邊緣檢測(cè)圖Fig.6 Raw silk image edge detection map

2.3 生絲直徑計(jì)算

根據(jù)得到的圖像邊緣檢測(cè)圖可知，每根生絲分別有上、下2條邊緣，獲取邊緣每個(gè)像素點(diǎn)的上、下坐標(biāo)點(diǎn)(xui,yuj)和(xdi,ydj)，則每根絲上、下邊界2點(diǎn)之間的距離，即所占像素個(gè)數(shù)的表達(dá)式為

Pi=ydj-yuj

式中：Pi為生絲上、下邊緣之間像素點(diǎn)個(gè)數(shù)；ydj、yuj分別為生絲上、下邊緣像素點(diǎn)的y軸坐標(biāo)。

通過(guò)像素標(biāo)定方法獲取本文實(shí)驗(yàn)圖像采集所用工業(yè)CCD相機(jī)像素當(dāng)量(圖像中1個(gè)像素點(diǎn)代表的實(shí)際物理尺寸)δ，則生絲上下邊界點(diǎn)的徑向距離表達(dá)式為

本文選用的CCD相機(jī)分辨率為4 912像素×3 684像素，經(jīng)過(guò)標(biāo)定后，每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的實(shí)際物理尺寸δ為2.035 μm。

3 結(jié)果與分析

從國(guó)家繭絲質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心提供的生絲中選取線密度為22.2～24.4 dtex生絲進(jìn)行直徑測(cè)量實(shí)驗(yàn)。隨機(jī)抽取200組絲錠，用圖像法檢測(cè)生絲原始直徑所占的像素點(diǎn)距離P0與實(shí)際物理尺寸，再和Nikon MEASURING MICROSCOPE MM-400型工具顯微鏡測(cè)量機(jī)放大20倍狀態(tài)下測(cè)量的原始直徑進(jìn)行比較。圖7示出生絲原始直徑測(cè)量結(jié)果對(duì)比圖。通過(guò)用上文所述的圖像法測(cè)得的生絲直徑與顯微鏡放大20倍測(cè)量的生絲直徑進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果顯示圖像法測(cè)得的生絲直徑與顯微鏡的測(cè)試結(jié)果基本一致，生絲的圖像法測(cè)量誤差均在5%以內(nèi)，說(shuō)明圖像法可用于測(cè)量生絲的直徑。

圖7 生絲原始直徑測(cè)量值對(duì)比圖Fig.7 Raw silk raw diameter measurement comparison chart

將人工判定的生絲開(kāi)裂區(qū)域與顯微鏡下測(cè)量的開(kāi)裂區(qū)域進(jìn)行對(duì)比，若受摩擦后測(cè)得直徑是原始直徑的1.5倍時(shí)，即像素點(diǎn)距離Pi大于1.5P0時(shí)，則標(biāo)記該像素點(diǎn)為開(kāi)裂點(diǎn)。本文對(duì)選擇的4根生絲的原始直徑進(jìn)行測(cè)量，結(jié)果如表1所示。

圖8示出4#生絲圖像經(jīng)過(guò)本文直徑計(jì)算方法得出的像素點(diǎn)距離變化圖，圖中平行于X軸的直線對(duì)應(yīng)的值為Pi=1.5P0，當(dāng)X軸坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)距離處于直線之上，說(shuō)明該像素點(diǎn)為開(kāi)裂點(diǎn)。圖中mi為像素點(diǎn)距離處于直線之上且連續(xù)的X軸坐標(biāo)值相減值。對(duì)于連續(xù)開(kāi)裂的區(qū)域用矩形框標(biāo)出，并計(jì)算生絲開(kāi)裂區(qū)域的軸向長(zhǎng)度為

表1 4根生絲原始直徑測(cè)量結(jié)果對(duì)比Tab.1 Comparison of original diameter measurement results of four raw silks

Lz=miδ

式中：Lz為生絲開(kāi)裂區(qū)域長(zhǎng)度，mm；mi為連續(xù)開(kāi)裂的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)；δ為像素當(dāng)量，μm。

圖8 生絲開(kāi)裂區(qū)域與像素距離關(guān)系圖Fig.8 Relationship between raw silk cracking area and pixel distance

為驗(yàn)證圖像法測(cè)得的生絲開(kāi)裂直徑結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)比200組用圖像法測(cè)量生絲開(kāi)裂區(qū)域直徑與在顯微鏡下測(cè)量的生絲開(kāi)裂區(qū)域直徑，結(jié)果如圖9所示。由于200組實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)量較大，為清楚識(shí)別不同組的測(cè)量結(jié)果，圖中數(shù)據(jù)采用隔2取1的方法。從圖9中可以看出，顯微鏡測(cè)量的直徑值與圖像法測(cè)量的值基本吻合。將顯微鏡下測(cè)得的值作為參考量值，圖9像法測(cè)得的值作為測(cè)得值，計(jì)算測(cè)得值的相對(duì)誤差，從圖中可以看出，采用圖像法求得的生絲直徑與顯微鏡下測(cè)得的生絲直徑相對(duì)誤差均在5%以內(nèi)。使用圖像法測(cè)得的生絲直徑可用于判斷生絲是否為開(kāi)裂狀態(tài)。

圖9 生絲開(kāi)裂區(qū)域直徑測(cè)量值對(duì)比圖Fig.9 Comparison of diameter measurement values of raw silk cracking area

根據(jù)GB/T 1798—2008《生絲實(shí)驗(yàn)方法》，如果半數(shù)及以上的生絲滿足Lz大于6 mm(z=1,2,3，…，20，表示生絲序號(hào))，則停止對(duì)生絲摩擦，記錄此時(shí)的摩擦次數(shù)，以表征該組生絲的抱合性能。圖10示出200組人工法和圖像法判斷半數(shù)及以上生絲開(kāi)裂區(qū)域長(zhǎng)度大于6 mm時(shí)，對(duì)應(yīng)的摩擦次數(shù)?？梢钥闯觯?種測(cè)試結(jié)果基本吻合，說(shuō)明圖像法測(cè)得的摩擦次數(shù)基本可以取代效率較低的人工法。

圖10 不同實(shí)驗(yàn)組對(duì)應(yīng)的摩擦次數(shù)變化情況Fig.10 Number of frictions corresponding to different experimental groups

4 結(jié) 論

本文基于機(jī)器視覺(jué)的生絲抱合性能檢測(cè)方法，采集生絲圖像并處理，獲得輪廓清晰、無(wú)雜點(diǎn)的生絲圖像，進(jìn)行邊緣檢測(cè)，計(jì)算生絲直徑，判斷生絲的開(kāi)裂狀態(tài)，再計(jì)算開(kāi)裂區(qū)域長(zhǎng)度，判斷是否有半數(shù)及以上的生絲開(kāi)裂區(qū)域長(zhǎng)達(dá)大于6 mm，得出對(duì)應(yīng)的摩擦次數(shù)，用于表征生絲抱合性能。研究結(jié)果表明，該方法與傳統(tǒng)的人工法相比，檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠、檢測(cè)效率更高、可長(zhǎng)期不間斷的重復(fù)性工作，成本低。

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