基于散焦信息的紗線毛羽三維測量與驗(yàn)證

李忠健 董龍 倪海云 王靜安 王鴻博 鄒專勇

摘要： 毛羽是衡量紗線質(zhì)量好壞的重要指標(biāo)，然而現(xiàn)有毛羽檢測中難以快速獲得其三維長度（毛羽空間軌跡長度）。文章提出了在獲得單幅圖像的基礎(chǔ)上準(zhǔn)確表征紗線毛羽空間長度的方法。采用遠(yuǎn)心鏡頭獲取紗線毛羽圖像，經(jīng)過同態(tài)濾波、直方圖均衡化、邊緣增強(qiáng)、水平集分割等處理，獲得包含空間信息的毛羽分割圖像。結(jié)合散焦成像原理，建立毛羽寬度、灰度與其空間深度之間的模型關(guān)系，實(shí)現(xiàn)毛羽空間三維長度的快速測量?；趩畏⒔剐畔⒌拿鹂臻g長度測量，為實(shí)時(shí)三維檢測奠定基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文章所提方法可有效實(shí)現(xiàn)清晰與模糊區(qū)域毛羽的分割，所測毛羽三維長度與人工測量結(jié)果相近。

關(guān)鍵詞： 毛羽三維長度;單幅圖像;散焦信息;圖像分割;深度恢復(fù);毛羽檢測

中圖分類號： TS103.7

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Abstract： Hairiness is an important indicator to measure the quality of yarn. However， it is difficult to quickly obtain its three-dimensional length（space trajectory length of hairiness） in the existing hairiness test. In this paper， we propose a method to accurately characterize the three-dimensional length of yarn hairiness based on single images. A telecentric lens is used to obtain the hairiness image of yarns， and after homomorphic filtering， histogram equalization， edge enhancement， level set segmentation， etc.， a segmentation image of hairiness which contains spatial information is obtained. Combined with the principle of defocus imaging， the model relationship between hairiness width， gray scale and its spatial depth is established to achieve the quick measurement of the three-dimensional length of hairiness in space. The spatial length measurement of hairiness based on the defocus information of single images lays a foundation for real-time 3D detection. The experimental results show that the proposed method can effectively achieve the segmentation of hairiness in clear and fuzzy areas， and the measured three-dimensional length of hairiness is close to the results of manual measurement.

Key words： 3D length of hairiness; single image; defocus information; image segmentation; depth recovery; hairiness detection

毛羽作為評定紗線質(zhì)量最重要的指標(biāo)之一，其數(shù)量及長短不僅直接決定了紗線的外觀、質(zhì)量和等級，而且當(dāng)毛羽分布不勻或者長毛羽較多時(shí)，會(huì)使織機(jī)開口困難，染色不勻，降低織造和染色工序生產(chǎn)率，造成織物質(zhì)量下降，使企業(yè)難以生產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)的紡織品[1-3]。目前毛羽的檢測主要采用光電式分級統(tǒng)計(jì)法的毛羽根數(shù)分布指標(biāo)和光電式全毛羽法的毛羽H值指標(biāo)進(jìn)行表征，是當(dāng)前占主導(dǎo)地位的測量方法。然而由于光電傳感器本身的限制，其檢測精度較低，測量結(jié)果為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，無法表征單根毛羽的信息，更不能直觀反映毛羽的空間形態(tài)[4-8]。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，利用圖像技術(shù)檢測紗線毛羽的研究逐漸成為熱點(diǎn)[9-10]，主要通過采集紗線圖像，結(jié)合圖像處理算法，測量毛羽到紗線主干邊緣的距離、毛羽面積等參數(shù)，包括基于二維平面信息圖像測量和基于多幅的三維測量。從測量原理來看，圖像法無論在精度，還是準(zhǔn)確度都要優(yōu)于光電法，且可對單根毛羽的軌跡進(jìn)行表征。但是，二維平面信息法[11-18]檢測的是空間毛羽在某個(gè)平面的投影長度，并

不是毛羽實(shí)際長度，且測量結(jié)果與毛羽的彎曲狀態(tài)有關(guān)，誤差較大;多幅三維測量是利用相機(jī)拍攝兩個(gè)鏡子中的紗線[5-6]或拍攝旋轉(zhuǎn)的紗線[7-8]，并進(jìn)行立體重建實(shí)現(xiàn)毛羽的三維檢測，但該法受重建效率及紗線旋轉(zhuǎn)效率的影響，較難達(dá)到紗線毛羽的三維實(shí)時(shí)測量，限制了其在紗線檢測中的應(yīng)用。

本文針對目前紗線毛羽檢測存在的問題，提出通過從單幅散焦圖像中恢復(fù)毛羽深度信息，并根據(jù)分割結(jié)果追蹤毛羽空間長度，實(shí)現(xiàn)毛羽的三維快速、實(shí)時(shí)測量，避免三維重建的高復(fù)雜度和耗時(shí)性，為毛羽在線監(jiān)測的智能化、精確化開辟新途徑，對紡紗、織造等生產(chǎn)過程有重要的實(shí)踐指導(dǎo)作用。

1 圖像采集與預(yù)處理

1.1 圖像采集

為連續(xù)獲取紗線圖像及快速標(biāo)定深度距離，自行開發(fā)了距離可調(diào)型圖像式紗線外觀參數(shù)檢測系統(tǒng)，如圖1（a）所示。其中，圖像采集設(shè)備采用度申科技M3ST130-H相機(jī)及物方遠(yuǎn)心鏡頭，圖像采集幀頻為213 fps，圖像大小為1 280 dpi×1 024 dpi，其中1個(gè)像素點(diǎn)大小為0.001 3 mm。圖1（a）中，相機(jī)與紗線間的距離可根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)節(jié)，以方便深度的標(biāo)定，伺服電機(jī)可根據(jù)脈沖信號實(shí)現(xiàn)紗線的連續(xù)采集，獲取的單幅紗線圖像如圖1（b）所示。

1.2 圖像預(yù)處理

從圖1（b）紗線形態(tài)構(gòu)象可以看出，毛羽是一種在空間易發(fā)生卷曲和彎曲的線狀目標(biāo)。由于光照、背景及毛羽本身的易彎曲特性，空間毛羽成像后的圖像清晰度通常隨其位置而變化，且目標(biāo)離聚焦位置越遠(yuǎn)，圖像模糊程度越大，目標(biāo)與背景也越相似，基于該模糊信息與目標(biāo)位置的關(guān)系，可用于毛羽的三維測量。因此，對毛羽圖像中清晰與模糊區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確分割，精準(zhǔn)定位毛羽模糊寬度，是測量毛羽三維長度的關(guān)鍵。為實(shí)現(xiàn)毛羽圖像的分割，采用以下算法流程對圖像進(jìn)行預(yù)處理。

1.2.1 同態(tài)濾波

同態(tài)濾波是一種典型的非線性濾波系統(tǒng)，能夠在頻域中

對圖像對比度進(jìn)行增強(qiáng)和對圖像進(jìn)行壓縮，從而提高圖像亮度。一幅圖像f（x，y）可以用照明分量i（x，y）與反射分量r（x，y）的乘積來表示，即：

f（x，y）=i（x，y）×r（x，y）（1）

對式（1）進(jìn)行兩邊取對數(shù)、傅里葉變換、低通濾波、指數(shù)運(yùn)算等處理實(shí)現(xiàn)同態(tài)濾波[19]，獲得增強(qiáng)圖像g（x，y）：

g（x，y）=eH（u，v）F（lnf（x，y））=eH（u，v）F（lni（x，y））eH（u，v）F（lnr（x，y））（2）

同態(tài)濾波可減少低頻增加高頻，減少光照變化對圖像的影響，并對圖像的邊緣細(xì)節(jié)進(jìn)行銳化，圖1（b）濾波后的效果及其直方圖如圖2所示。

1.2.2 直方圖均衡化

從圖2可以看出，雖然紗線目標(biāo)與背景具有一定的對比度，但紗線圖像整體偏黑，圖像直方圖的分量集中在灰度較低的一端。為使目標(biāo)更加突出，圖像灰度值趨于均勻分布，將圖2（a）依據(jù)式（3）進(jìn)行直方圖均衡化[20]，獲得更亮、對比度更高的圖像，如圖3所示。

Sk=T（rk）=∑kj=0njN（3）

式中：Sk表示直方圖均衡化后各像素的灰度級;rk=k/（L-1）表示歸一化后的灰度級，k=0，1，2，…，L-1表示歸一化前的灰度級;L表示圖像中的最大灰度值;nj表示圖像中灰度級為j的像素個(gè)數(shù);N表示圖像中像素的總數(shù)。

1.2.3 邊緣增強(qiáng)

單幅紗線圖像中散焦模糊區(qū)域與清晰區(qū)域并存，散焦形成的模糊寬度與灰度對深度的計(jì)算至關(guān)重要，而邊緣的清晰程度直接影響模糊寬度的測量，因此需要對目標(biāo)物體邊緣進(jìn)行增強(qiáng)處理。梯度圖像在沿目標(biāo)對象的邊緣處有較高的像素值，而在其他地方則有較低的像素值，結(jié)合Sobel算子，分別求圖3（a）水平方向和豎直方向的偏導(dǎo)數(shù)，獲得梯度圖像，如圖4所示。圖4中，模糊與清晰區(qū)域中目標(biāo)的邊緣都較清晰，有利于毛羽邊緣的精確定位。

2 模型構(gòu)建與三維測量

2.1 空間深度恢復(fù)模型構(gòu)建

當(dāng)相機(jī)獲取場景圖像時(shí)，根據(jù)點(diǎn)光源成像模型及薄凸透鏡的成像原理，當(dāng)某點(diǎn)不在聚焦平面時(shí)，其光線經(jīng)相機(jī)光圈在成像平面上會(huì)產(chǎn)生模糊現(xiàn)象，且該模糊量的大小與物體位置點(diǎn)離聚焦平面間的距離有關(guān)[23]。因此，通過對模糊量進(jìn)行測量可恢復(fù)出物體的深度信息。為探索毛羽模糊量與深度之間的關(guān)系，考慮實(shí)際成像中受光學(xué)像差、衍射、圖像放大率等因素的影響，采用遠(yuǎn)心鏡頭對圖像進(jìn)行獲取，建立毛羽空間深度與模糊寬度、灰度之間的數(shù)學(xué)模型。對基于薄透鏡模型的物方遠(yuǎn)心鏡頭成像光路圖進(jìn)行繪制，以毛羽在聚焦平面位置后為例，如圖6所示。

圖6中，設(shè)f為焦距;U、V為聚焦時(shí)物距和像距;D表示凸透鏡有效鏡片直徑（光圈大?。?W0是物體的實(shí)際寬度，即毛羽的直徑;W是聚焦時(shí)成像平面上纖維的寬度;U′是移動(dòng)物體后新的物距;V′為新聚焦時(shí)的像距;W′是像面上新的纖維寬度，即模糊寬度。

對圖7進(jìn)行分割，并測量其寬度值和灰度平均值，依據(jù)最小二乘原理擬合深度與寬度、灰度的函數(shù)關(guān)系，如圖8所示。根據(jù)該函數(shù)關(guān)系應(yīng)用于獲取的所有單幅紗線圖像，進(jìn)一步結(jié)合分割出的毛羽寬度和灰度即可映射出對應(yīng)的深度值。

從圖8（a）可以看出，靠近和遠(yuǎn)離鏡頭相同位置獲取的圖像亮度存在一定的區(qū)別，因此根據(jù)該區(qū)別唯一確定紗線圖像中散焦模糊的歧義性。圖8（b）對遠(yuǎn)離鏡頭部分中深度與寬度、灰度的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行擬合，獲得函數(shù)關(guān)系式（8），相關(guān)系數(shù)R2達(dá)0.998，可用于毛羽空間深度的準(zhǔn)確計(jì)算。

從圖9可以看出，v值的變化對圖像分割效果影響不大，也就是v值的優(yōu)選可在一個(gè)較大的范圍選擇。這是由于紗線毛羽圖像經(jīng)歷了多步驟的預(yù)處理，使毛羽邊界與背景區(qū)分明顯，因而在分割時(shí)Chan-Vese模型對v值的依賴較小。

3.1.2 迭代次數(shù)iter的影響

在Chan-Vese模型中，迭代次數(shù)不僅對圖像分割效果產(chǎn)生重大影響，同時(shí)嚴(yán)重影響分割的執(zhí)行時(shí)間。保持v不變，iter=200、600、1 000、2 000時(shí)，圖4的分割效果與運(yùn)行時(shí)間（Windows 10，i5，8G，Matlab R2014b）的結(jié)果如圖10所示。

從圖10可以看出，隨著迭代次數(shù)增加，分割效果越好，同時(shí)分割所用時(shí)間也越長。因此，在綜合分割效果與效率的基礎(chǔ)上，選用iter=1 000對毛羽圖像進(jìn)行處理。

3.2 毛羽測量結(jié)果驗(yàn)證

根據(jù)圖5毛羽分割結(jié)果，利用形態(tài)學(xué)運(yùn)算去除毛羽條干，并將毛羽進(jìn)行細(xì)化獲得毛羽中心線圖像，如圖11（a）所示。結(jié)合毛羽中心線位置和毛羽輪廓線（圖11（b）），計(jì)算分割出的毛羽的寬度，如圖11（c）所示。最后，根據(jù)式（8）和（9）映射毛羽空間深度值并得到毛羽三維長度。

利用上述方法對系列圖像進(jìn)行處理，并計(jì)算各根毛羽三維長度，將獲得的結(jié)果與手動(dòng)測量結(jié)果進(jìn)行對比，如表1所示。表1中，第1列為紗線毛羽原圖，第2列為圖像分割結(jié)果，第3列為去除條干后毛羽的輪廓及其中心線圖并標(biāo)示有各根毛羽ID，第4列為各幅圖像中各根毛羽長度的三維測量與人工法和平面法結(jié)果的對比表（長度單位為mm），其中人工法采用的是拉直毛羽尺子測量的方法，平面法為根據(jù)分割結(jié)果直接計(jì)算毛羽長度的方法（即空間毛羽在平面上的投影）。

從表1可以看出，本文所提毛羽分割算法可將模糊毛羽與清晰毛羽清楚地分割出來;毛羽測量結(jié)果中，所提方法測量的毛羽長度明顯比平面法要長，這是由于平面法獲取的圖像中的毛羽是真實(shí)毛羽的投影，故結(jié)果要比實(shí)際長度更短;與人工測量的毛羽結(jié)果相比，所提方法的三維長度結(jié)果與人工法接近，但也存在一定差異性，如毛羽ID 2-1和2-2的毛羽真實(shí)為1根毛羽，但本文方法檢測為2根;同時(shí)毛羽ID 1-1毛羽真實(shí)情況為多根毛羽的交叉連接等，但本文方法檢測為1根毛羽。因此，本文所提毛羽三維測量方法可獲得一定情況下與人工法接近的結(jié)果，但計(jì)數(shù)時(shí)是否為同一根毛羽具有一定的誤差。

4 結(jié) 論

本文提出了一種基于單幅圖像散焦信息的毛羽空間三維長度測量方法，利用遠(yuǎn)心鏡頭獲取紗線毛羽圖像，經(jīng)過同態(tài)濾波、直方圖均衡化、邊緣增強(qiáng)、水平集分割處理，獲得包含空間信息的毛羽分割圖像;結(jié)合散焦成像原理，建立毛羽寬度、灰度與空間深度之間的模型關(guān)系，以靠近和遠(yuǎn)離鏡頭獲得的條紋板圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得模型參數(shù);將圖像分割出的寬度和灰度帶入模型中，實(shí)現(xiàn)毛羽空間三維長度的測量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與人工法和平面法測量結(jié)果相比，所提方法與人工測量結(jié)果接近，但同一根毛羽的確定存在較大誤差。因此，本文可在獲取一幅圖像的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)毛羽的三維測量，避免多幅圖像重建的耗時(shí)性和復(fù)雜性，為紗線毛羽的快速準(zhǔn)確測量奠定基礎(chǔ)，克服了傳統(tǒng)光電和電容法的二維局限性。在后續(xù)的研究中，將深入對毛羽軌跡的追蹤、毛羽與毛羽間、毛羽與條干間的相互遮擋問題展開研究，持續(xù)優(yōu)化毛羽空間三維長度測量方法。

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