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      基于亞像素邊緣檢測(cè)的紗線條干均勻度測(cè)量

      2021-01-05 02:28:28張緩緩景軍鋒李鵬飛
      紡織學(xué)報(bào) 2020年5期
      關(guān)鍵詞:條干均勻度紗線

      張緩緩, 趙 妍, 景軍鋒, 李鵬飛

      (西安工程大學(xué) 電子信息學(xué)院, 陜西 西安 710048)

      紗線作為針織物、機(jī)織物的原料,其質(zhì)量好壞直接影響其機(jī)織、針織終端產(chǎn)品的質(zhì)量,紗線條干均勻度是評(píng)價(jià)紗線質(zhì)量的重要指標(biāo)[1],對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)與評(píng)價(jià)是紡織生產(chǎn)過程中必不可少的一部分,具有重要意義。

      目前針對(duì)紗線條干均勻度檢測(cè)主要包括光電式檢測(cè)[2]、電容式檢測(cè)[3]和圖像分析[4-6]等方法。光電法利用測(cè)得的紗線直徑數(shù)據(jù),通過數(shù)字圖像處理技術(shù)將紗線輪廓描繪在計(jì)算機(jī)模擬的紗線黑板上,提供了模擬黑板功能,提高了檢測(cè)效率,但該方法分辨率較低,容易造成誤差。電容測(cè)量法雖不受主觀性影響,但對(duì)測(cè)試環(huán)境的要求苛刻,測(cè)試結(jié)果極易受到環(huán)境濕度的影響。

      隨著機(jī)器視覺及圖像技術(shù)的成熟,圖像分析方法被廣泛應(yīng)用于紗線條干檢測(cè)。Sengupta 等[7]開發(fā)了一套通過圖像處理測(cè)量不同紗線參數(shù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。該系統(tǒng)不受環(huán)境溫度和光照水平的影響,但使用該系統(tǒng)所測(cè)紗線條干CV值與電容式條干儀結(jié)果相差較大。Eldessouki等[8]采用適當(dāng)放大倍數(shù)的高速攝像機(jī)捕捉紗線圖像,提出了一種在合理時(shí)間內(nèi)對(duì)大量紗線圖像進(jìn)行分析的新算法,但該方法所需成本很高。潘如如等[9]設(shè)計(jì)了一套集紗線采集、圖像處理、直徑測(cè)量和均勻度檢測(cè)為一體的紗線測(cè)試系統(tǒng),能夠檢測(cè)紗線的條干均勻度,但提取紗線條干的算法依賴于閾值設(shè)置,過于依賴經(jīng)驗(yàn)值。Li等[10]設(shè)計(jì)了利用連續(xù)紗線圖像中的紗線直徑數(shù)據(jù)建立數(shù)字紗線黑板的方法,能更直觀、方便地評(píng)價(jià)紗線的均勻度,但相機(jī)的分辨率太低且數(shù)字紗線黑板的穩(wěn)定性不好。Gao等[11]提出了一種通過鏡片建立三維模型的方法,能捕獲更多紗線細(xì)節(jié),但在圖像分割過程中依賴于過多的閾值且技術(shù)不成熟。

      針對(duì)紗線條干檢測(cè)取得了一定成果,但仍存在缺陷。為此,本文提出一種基于亞像素邊緣檢測(cè)的紗線條干均勻度檢測(cè)方法,解決現(xiàn)有方法的閾值參數(shù)過多,成本過高及精度不高的問題。

      1 圖像采集裝置

      紗線圖像采集裝置[12]包括紗錠a、黑色背景板b、光源c、BASLER 公司的 Basler acA2500-14gc 面陣相機(jī)d、電機(jī)e、電源f、計(jì)算機(jī)g,如圖1所示。本文實(shí)驗(yàn)中相機(jī)所采集紗線圖像的分辨率為256像素×256像素,曝光量為3 900 lx·s,相機(jī)光圈為4,相機(jī)采集幀為30幀/s。實(shí)驗(yàn)對(duì)多張圖片進(jìn)行檢測(cè)并直接計(jì)算出紗線平均直徑和條干的CV值。圖2示出采集到的27.8 tex紗線原圖,實(shí)驗(yàn)中以27.8、18.2及14.5 tex 3種紗線為例。

      圖1 紗線采集裝置Fig.1 Yarn collection device

      圖2 紗線原始圖像Fig.2 Yarn original image

      2 紗線條干提取與檢測(cè)

      圖3示出本文算法框圖,其中Y1、Y2表示2個(gè)最大概率像素的位置。該方法首先進(jìn)行亞像素邊緣檢測(cè),提取紗線的邊緣點(diǎn)集;然后利用開運(yùn)算模塊,將邊緣點(diǎn)集進(jìn)行處理,獲取紗線條干;最后對(duì)提取的紗線條干進(jìn)行分塊,利用坐標(biāo)直方圖計(jì)算紗線直徑。

      圖3 算法框圖Fig.3 Algorithm block diagram

      2.1 亞像素邊緣檢測(cè)算法

      圖像處理過程中,提高檢測(cè)方法的精度有2種。一種是提高圖像系統(tǒng)的光學(xué)放大倍數(shù)及相機(jī)的分辨率,此方法投入成本過高;另一種是引入亞像素細(xì)分技術(shù)來彌補(bǔ)硬件的不足以提高圖像系統(tǒng)的分辨率。此方法極大程度地節(jié)省系統(tǒng)的硬件投入成本,降低技術(shù)應(yīng)用的難度,擴(kuò)大應(yīng)用范圍[13]。

      為獲取紗線條干的邊緣信息,利用亞像素邊緣檢測(cè)[14]方法獲取條干的二維輪廓點(diǎn)特征,與像素級(jí)檢測(cè)方法相比較,亞像素檢測(cè)到的邊緣更平滑,具體算法如下。

      由于紗線邊緣不可能是一條直線,假設(shè)初始情況如圖4(a)示。設(shè)一條二階曲線將圖像劃分為2個(gè)區(qū)域,分別為黑板和紗線,E和F分別表示黑板和紗線的像素值,圖中中間部位為不確定的像素,如圖4(b)所示。SE和SF分別是2個(gè)強(qiáng)度覆蓋的像素區(qū)域,h為單位像素的長(zhǎng)度,因此h2=SE+SF(二階曲線為:y=ax2+bx+c)。

      圖4 初始情況Fig.4 Initial situation (a) and ambiguous unit pixels (b)

      選取一個(gè)以像素D(i,j)為中心的5像素×3像素鄰域,確保紗線邊緣從左到右穿過窗口,如圖5所示。根據(jù)初始假設(shè),像素大小符合

      (1)

      式中:Pi,j(0≤Pi,j≤h2)為邊緣線下像素(i,j)內(nèi)的區(qū)域。

      圖5 二階亞像素邊緣檢測(cè)原理圖Fig.5 Second-order sub-pixel edge detection schematic

      設(shè)SL、SM和SR分別是圖5中左、中、右列的像素和,如式(2)~(4)所示:

      (2)

      (3)

      (4)

      式中:i,j分別為像素D的橫縱坐標(biāo);n為像素個(gè)數(shù);L、M和R代表邊緣線下每列內(nèi)的像素區(qū)域,見下式:

      式中:a,b,c分別為二階曲線的系數(shù),根據(jù)上述公式(1)~(7)求解出系數(shù)a,b,c(設(shè)h=1)。

      (8)

      (9)

      (10)

      為了便于計(jì)算,選取E和F的像素取各自相對(duì)角上的3個(gè)像素的平均值:

      (11)

      (12)

      運(yùn)用已知系數(shù)a,b,c在像素的垂直中心線上(x=0)計(jì)算的亞像素位置、兩側(cè)強(qiáng)度的變化以及法向量與線性情況相同。計(jì)算x=0處的曲率k,如式(13)所示。

      (13)

      首先根據(jù)上述算法測(cè)得紗線邊緣,然后將這些二維邊緣點(diǎn)集提取出來,如圖6所示??煽闯?,紗線條干周圍存在一些毛羽,這些毛羽極大影響紗線條干的檢測(cè),需要進(jìn)一步去除。

      圖6 二維邊緣點(diǎn)集提取過程Fig.6 Two-dimensional edge point set extraction process. (a) Yarn edge; (b) Two-dimensional edge point set

      2.2 形態(tài)學(xué)開運(yùn)算

      為了去除毛羽對(duì)紗線條干的檢測(cè)影響,還需要進(jìn)一步對(duì)紗線二值圖做開運(yùn)算處理,在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中開運(yùn)算被定義為先腐蝕后膨脹,利用結(jié)構(gòu)元素B對(duì)圖像A做開運(yùn)算,用符號(hào)A

      °B=(A?B)⊕B

      式中:?為膨脹運(yùn)算;⊕為腐蝕運(yùn)算。本文對(duì)獲取的紗線二維邊緣點(diǎn)集圖像進(jìn)行開運(yùn)算處理獲取紗線條干,提取的紗線條干結(jié)果如圖7所示,其中選擇的結(jié)構(gòu)元素B是半徑為5的圓盤??梢钥闯鲩_運(yùn)算處理后的紗線,其提取的紗線條干的邊緣變得光滑,同時(shí)消除了紗線條干周圍的細(xì)小的毛刺和毛羽,且紗線條干輪廓并不會(huì)發(fā)生改變,物體位置也不會(huì)發(fā)生變化。

      圖7 紗線條干提取過程Fig.7 Yarn evenness extraction process. (a) Corrosion; (b) Expansion; (c) Open operation

      2.3 坐標(biāo)直方圖

      獲取紗線條干后,計(jì)算紗線的平均直徑與條干的CV值,測(cè)量紗線條干的均勻度。本文提出了一種基于坐標(biāo)直方圖的方法,此方法可以更精確地計(jì)算紗線直徑與條干CV值。

      為了得到準(zhǔn)確的紗線直徑和條干CV值,本文對(duì)紗線圖像進(jìn)行橫向切分處理,處理過程如圖8所示。

      圖8 紗線條干橫向切分過程Fig.8 Yarn evenness transverse slitting process. (a) Horizontal segmentation; (b) Segmented images

      通過統(tǒng)計(jì)紗線邊緣點(diǎn)集圖像中相同縱坐標(biāo)上出現(xiàn)的像素個(gè)數(shù),用每個(gè)相同縱坐標(biāo)上出現(xiàn)的像素個(gè)數(shù)除以整張圖像上的全部像素個(gè)數(shù)得到每個(gè)相同縱坐標(biāo)出現(xiàn)的像素頻率,然后將像素與該像素出現(xiàn)的頻率用直方圖表示出來,選取2個(gè)最大概率值Y1、Y2,|Y1-Y2|即為所測(cè)紗線直徑的像素個(gè)數(shù),像素個(gè)數(shù)與像素值的乘積即所測(cè)紗線的平均直徑。

      條干均勻度是紗線橫截面的均勻度。用變異系數(shù)CV值來衡量, CV值的計(jì)算公式為

      (14)

      為了得到更精確的條干CV值,本文對(duì)處理后紗線圖像進(jìn)行了橫向切分處理,比較了每次橫向提取5、 10、20、50、100個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)所測(cè)CV值與電容條干儀所測(cè)CV值,如表1所示。每次提取10個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)所測(cè)CV值結(jié)果與電容條干儀所測(cè)結(jié)果最相符。

      表1 橫向提取不同坐標(biāo)點(diǎn)個(gè)數(shù)CV值對(duì)比Tab.1 Comparison of CV values of different coordinate points extracted horizontally %

      3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

      為了驗(yàn)證本文提出方法的有效性,本文對(duì)多種線密度的紗線進(jìn)行檢測(cè),計(jì)算各紗線平均直徑及紗線條干的不勻率,并將結(jié)果與電容條干儀的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。為了保證實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性,每種線密度的紗線樣品采集一段紗線的2 000張圖片進(jìn)行測(cè)試。

      本文對(duì)27.8、18.2及14.5 tex的紗線進(jìn)行測(cè)試,根據(jù)式(15)計(jì)算這3種紗線的理論直徑。

      (15)

      式中:Nt表示紗線的線密度,tex;δ表示紗線密度。本文取δ=0.9 g/cm3,(0.8≤δ≤0.9)由紗線理論直徑公式可得,27.8 tex 的紗線理論直徑是0.198 mm,18.2 tex的紗線理論直徑是0.160 mm,14.5 tex 的紗線理論直徑是0.144 mm。利用本文提出的方法對(duì)27.8、18.2及14.5 tex的紗線直徑進(jìn)行測(cè)量,同時(shí),將本文方法與模糊C-均值(FCM)[9]和最大類間方差(Otsu)[1]檢測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖9所示。本文提出的方法檢測(cè)的直徑與理論直徑的誤差分別為1.86%、1.12%及0.13%。由圖可知,本文提出的算法中測(cè)量紗線平均直徑的方法與理論直徑存在的誤差最小。

      圖9 紗線直徑對(duì)比圖Fig.9 Comparison of yarn diameters

      除了對(duì)紗線直徑進(jìn)行測(cè)量外,本文還進(jìn)一步對(duì)紗線條干CV值與偏差率進(jìn)行計(jì)算,偏差率是指本文算法和電容條干儀測(cè)試的CV值之間存在的偏差:

      (16)

      式中:CY表示本文算法測(cè)得的CV值;CU表示電容條干儀測(cè)得的CV值;k為偏差率,%。

      本文以陜西長(zhǎng)嶺紡織機(jī)電有限公司的電容式CT200條干儀測(cè)試的紗線條干CV值作為參考標(biāo)準(zhǔn),在測(cè)試過程中,測(cè)試號(hào)數(shù)主要設(shè)置27.8、18.2及14.5 tex 3種紗線,試樣類型選擇棉型,測(cè)試速度為8 m/min,測(cè)試時(shí)間以10 s為間隔,測(cè)試次數(shù)設(shè)定為10次。利用本文方法、灰度投影[15]以及FCM[9]、Otsu[1]的方法進(jìn)行對(duì)比分析,4種方法均采用本文所采集到的圖像,測(cè)量結(jié)果如表2所示。由計(jì)算所得偏差率可知3種紗線的CV值與電容式條干儀之間的偏差率最大僅為3.3%,表明本文算法與電容式條干儀的測(cè)量結(jié)果有著較好的一致性,且測(cè)量過程中避免了人為主觀因素和環(huán)境溫度等客觀因素的影響。通過4種方法相比較,本文算法與電容條干儀測(cè)試方法之間存在的誤差最小,證明本文所提方法可得到準(zhǔn)確的結(jié)果。

      表2 多種方法的紗線條干CV值對(duì)比Tab.2 Comparisons of yarn evenness CV value

      4 結(jié)束語

      紗線條干是反映紗線質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。本文以紗線條干為研究對(duì)象,提出基于亞像素邊緣檢測(cè)的紗線條干均勻度檢測(cè)方法,完成紗線平均直徑與條干CV值的計(jì)算。首先通過圖像采集裝置獲取紗線圖像;然后對(duì)紗線圖像進(jìn)行亞像素邊緣檢測(cè)獲取紗線邊緣點(diǎn)集;利用開運(yùn)算對(duì)獲取的邊緣點(diǎn)集進(jìn)行處理,進(jìn)而獲得紗線條干的邊緣;最后采用坐標(biāo)直方圖計(jì)算紗線平均直徑和條干CV值。該方法與電容式條干儀的測(cè)量結(jié)果有著較好的一致性且極大程度地節(jié)省系統(tǒng)硬件投入成本,降低技術(shù)應(yīng)用的難度,提高檢測(cè)精度。

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