基于数字图像处理的纱线毛羽检测

Detection of yarn hairiness based on digital image processing
SUN Yinyin ，PAN Ruru ，GAO Weidong
（ School of Textile and Clothing ，Jiangnan University ，Wuxi ，Jiangsu 214122 ，China ）
［7］
图像清晰 。 在不同放大倍数的条件下， 调整 息完整， 焦距到图像 最 清 晰， 其 对 应 关 系 如 下： 放 大 倍 数 为 6 时， 实 物 尺 寸 为 22. 50 mm × 16. 78 mm ， 在纱线径 向可以完整显示所有长达 8 mm 的 毛 羽； 放 大 倍 数 为 7 时， 实 物 尺 寸 为 19. 05 mm × 14. 28 mm ， 在纱线径 向可以完整显示所有长达 7 mm 的 毛 羽； 放 大 倍 数 为 8 时， 实 物 尺 寸 为 16. 18 mm × 12. 13 mm ， 在纱线径 向可完整显 示 所 有 长 达 6 mm 长 的 毛 羽 。 在 放 大 倍 为确保图像 数尽可能大以提高 测 试 精 度 的 前 提 下， 边缘处 的 6 mm 毛 羽 不 出 界， 测试所用视频显微镜 的放 大 倍 数 为 7 。 所 用 视 频 显 微 镜 的 分 辨 率 有 512 像素 × 384 像 素 、1 024 像素 × 768 像 素 、 2 048 像素 × 1 536 像素 3 种， 为尽可能提高纱线清 晰度， 选择最大分辨率， 即2 048 像素 × 1 536 像素 。 纱线 传 送 装 置 采 用 步 进 电 动 机， 由控制器控制 纱线每次传送长度 。 控制器 100 个脉冲信号使直径 传送纱线长度为 为 36 mm 的 传 动 辊 转 过 1 周， 113. 10 mm ， 因此 1 个脉冲信号传送纱线长度为 0. 28 mm ， 在放大倍数为 7 时， 每帧图像对应的纱线 实物长度为 19. 05 mm ， 需 67. 4 个脉冲信号， 实验中
第6期
孙银银 等： 基于数字图像处理的纱线毛羽检测
· 103·
其中， 黑板扫描方法 中 的 黑 板 会 对 毛 羽 产 生 压 迫 造 成毛羽状态失真， 毛羽检测误差较大； 视频显微镜方 获得纱线实物图 法是采集纱线自然 状 态 下 的 图 像， 像， 毛羽检测准确 度 较 高 。 张 继 蕾
［6］
八邻域如图 6 所示 。 图中 x 1 ～ x 8 分别为 p 点的 八
毛羽在图像中的亮 度 不 一 致， 因此采用同一阈值对 图像中不同位置的 纱 线 和 毛 羽 进 行 分 割 并 不 合 适， 有必要采用局部阈值分割法处理纱线图像 。 将图像分 割 成 11 776 （ 128 × 96 ） 个 16 像 素 × 16 像素的区域， 对含 有 纱 线 的 分 区 域 进 行 OTSU 阈 而对不含纱线的分区域直接 将 其 像 素 值 变 为 0 ， 值， 得 到 图 4 所 示 纱 线 二 值 图 像 。 由 图 可 看 出， 局部 OTSU 阈值能 够 很 好 地 消 除 背 景 等 干 扰 信 息， 精确 地分割出纱线， 且纱线毛羽保留完整 。
， 流程如
图2 Fig. 2
纱线图像处理流程图
Flow chart of yarn image processing
2. 2
灰度转换
为便于后续的纱线图像处理， 运用加权算法， 根
［8］ 据式（ 1 ） 把纱线毛羽彩色图像转换成灰度图像 。
H = 0 ． 298 9 R + 0 ． 587 0 G + 0 ． 114 0 B
［5］
检测方法有光电式 分 级 统 计 法 和 光 电 式 全 毛 羽 法， 对应的评价指 标 有 毛 羽 根 数 分 布 和 毛 羽 H 值， 毛羽 H 值 是 指 1 cm 纱 线 上 所 有 伸 出 纱 线 主 体 的 毛 羽 长 度的总和 。 显然， 毛羽根 数 分 布 比 毛 羽 H 值 能 更 直 观地反映纱线 毛 羽 分 布 情 况
［1］
生产中对纱线质 量 的 控 制 。 然 而， 现有的光电传感 器
［4］
检测毛羽的方法 存 在 着 检 测 结 果 难 以 重 现， 毛
， 甚至影响最终 产 品 的 质 量 。 常 用 的 纱 线 毛 羽
羽信息采集不够全面等缺陷， 因此， 毛羽检测需要在 信号采集与处理方面作进一步探索 。 随 着 图 像 采 集 技 术 和 计 算 机 技 术 的 不 断 发 展， 数字图像处理技术 逐 步 应 用 到 纱 线 毛 羽 检 测 中， 提 高了毛羽检测的 全 面 性 和 准 确 度 。 目 前， 纱线的图 像采集方法有黑板 扫 描 方 法 和 视 频 显 微 镜 方 法
对应实物长度为 19. 22 mm ， 尽可能保 取 68 个脉冲， 持纱线连续 。 根据所确定参数， 取精梳 14. 53 tex 的环锭纺纯 棉管纱进行纱线图 像 采 集， 图 1 为采集的纱线原始 纱线图像中虽存在较少噪点， 但 图像 。 由图可看出， 部分纱线毛羽和背 景 之 间 的 差 异 较 小， 故需确定合 理的图像分割流程， 实现对纱线毛羽与背景分离 。
图1 Fig． 1
纱线原始图像
Original image of yarn
2
2. 1
图像处理
纱线图像处理流程
用视频显微镜捕获纱线自然状态下的平面图
1
采集参数设置
应确 保 MOTIC 视 频 显 微 镜 采 集 的 纱 线 毛 羽 信
但纱线毛羽存在空间卷曲， 因此在显微镜焦距确 像， 定时， 造成不同位置 的 毛 羽 之 间 以 及 同 根 毛 羽 不 同 部位之间亮度存在 差 异， 为确保完整地提取纱线毛 需对图像进行一系列处理 羽信 息， 图 2 所示 。
［2 － 3］
， 更便于指导实际
，
收稿日期： 2012 － 08 － 22
修回日期： 2013 － 03 － 13
基金项目： 江苏省自然科学基金资助项目（ BK2011156 ） E-mail ： 作者简介 ： 孙银银（ 1984 — ） ， 女， 博 士 生 。 主 要 研 究 方 向 为 基 于 图 像 处 理 技 术 的 纱 线 毛 羽 检 测 。 高 卫 东， 通 信 作 者， gaowd3@ 163． com 。
第 34 卷 第 6 期 2013 年 6 月 文章编号： 0253-9721 （ 2013 ） 06-0102-05
纺 织 学 报 Journal of Textile Research
Vol． 34 ，No． 6 Jun． ，2013
基于数字图像处理的纱线毛羽检测
孙银银 ，潘如如 ，高卫东
（ 江南大学 纺织服装学院， 江苏 无锡 摘 要 214122 ）
为更准确地检测纱线毛羽长度及其根数， 在结合视频显微镜和图像处理技术的基础上， 提出一种新的毛
140 视频显微镜采集纱线图像， 经过灰度变换、 图像分割、 形态学开运算、 图像细化 羽检测方法 。 采用 MOTIC SME处理， 得到完整的纱线条干图像和细化后的毛羽图 像， 以 纱 线 条 干 边 缘 为 基 准 线， 对 毛 羽 分 割 点 进 行 判 断， 最后得 出不同长度的毛羽根数 。 图像法检测结果表明， 纱线 片 段 的 毛 羽 根 数 值 较 为 稳 定， 检测结果与目测图像计数的结 果非常接近， 因此， 可认为所提出的毛羽检测方法较现有的光电检测方法更为准确 、 可靠 。 关键词 纱线； 毛羽； 图像处理； 自动检测 文献标志码： A 中图分类号： TS 101. 9
Abstract In order to detect the length and root number of yarn hairiness more accurately ， a new hairiness detection method was proposed based on video microscope in combination with image processing techniques． The yarn images were captured with a MOTIC SME140 video microscope and then were processed with gray scale conversion ， image segmentation ， morphology opening and image thinning sequentially． The images of yarn core and hairiness thinning were obtained． And then with the yarn core edge as the measurement baseline to segment hairiness and the hairiness cut-point was judged ， thus different lengths of hairiness root number were obtained directly． The result shows that the value of root number of every piece is more stable ，and the results of this detection are very close to the visual counting values． Therefore ， the present method for hairiness detection is more accurate and reliable than the photoelectric one． Key words yarn ； hairiness ； image processing ； automatic detection 毛羽是评定纱 线 质 量 的 重 要 指 标 之 一， 不仅影 响纱线质量， 同时也 对 后 续 的 织 造 加 工 产 生 不 良 影 响