竹节纱织物竹节分布均匀性评价方法

竹节纱织物竹节分布均匀性评价方法

卢雨正

【摘要】针对二值化图像的重心、面积2个指标,利用图像技术对竹节纱织物表面竹节分布的均匀性进行评价.在计算机辅助生成竹节分布图像基础之上,随机生成10 cm×10 cm的竹节分布图,通过考核各图的重心分布位置及各图之间的面积分布变异系数,综合考量竹节纱织物的竹节分布情况.测试结果显示:当竹节密度较低时,减小竹节各个配比之间的长度差异能有效减少竹节不匀的产生.%The centroid and the area parameters of the binary image are separated to assess the slub distribution in the slub yarn fabrics, and the evaluation method for the slub distribution evenness was provided. The slub distribution images are randomly created by the CAD system with the size of 10cm* 10cm. The slub distribution in the slubby yarn fabric is obtained by the distance between the centroid and the geometric center and the coefficient value area of every image. The testing results showed that with the lower slub distribution, reducing the length difference between slub parameters can improve the slub distribution evenness greatly.

【期刊名称】《丝绸》

【年(卷),期】2012(000)004

【总页数】4页(P33-36)

【关键词】竹节纱织物;竹节分布;参数设计;图像处理;面积;重心

【作者】卢雨正

【作者单位】江南大学数字媒体学院,江苏无锡214122

【正文语种】中文

【中图分类】TS106.414

竹节纱是花式纱线的一种，其纤度在纱线长度方向上发生规律的或者不规律的变化，将这类纱线织入织物之后，可以形成类似竹节一样的纹理，其名称也由此而来。近年来，竹节纱广泛应用于各类服装、装饰织物中，其细腻的雨点雨丝风格，粗狂的仿麻仿牛仔风格[1]，以及良好的穿着感受，使得竹节纱织物受到了广大消费者的

喜爱。

竹节纱织物中竹节参数设计是织物整体风格设计的重要组成部分。一般来讲，竹节的分布需要具备一定的随意特性和规律性，随意性使得竹节的分布具备一定随机性，体现其自然风格；而规律性则需保证竹节的分布密度大致相当，不要出现较大面积的分布不匀。

竹节纱纱线按照工艺参数可以分为规则竹节纱和模糊竹节纱两类。规则竹节纱比较容易在织物的表面形成规律性很强的竹节分布，满足竹节分布规律性的要求，但是容易在布面上形成较明显的类似于斜纹分布的竹节，被形象地称为“刮风”现象[2]；模糊竹节纱从根本上杜绝了“刮风”现象的出现，但实际生产发现，不同的

参数设定会在布面上出现分布不匀的竹节，在某些区域竹节集结成片，而某些区域又没有竹节分布[3]。

目前，对于竹节纱竹节分布的评价方法没有国家标准，主要的评价过程由人工完成。具体过程如下[2]：在布面各个位置取相同的面积，分别计数该面积内竹节的数量，如果各个面积内竹节的数量差异不太大，则表示竹节分布均匀的，反之，则表明该织物的分布是不均匀的。这种方法需要在形成织物之后进行，且评价的准确性难以保证。因此，本研究拟提出一种新的评价方法，并提出针对竹节参数设计的意见建

议。

竹节纱织物的竹节分布从根本上讲是织物当中某一特殊成分的分布，其影响的是人们对竹节纱织物的视觉感受。本研究拟借助计算机图形图像学，利用现有的图形图像学中的指标，建立新的评价体系，代替原有的评价方法。

竹节分布特性针对的是人的近距离视觉特性，从一定程度上说，只要距离足够远，视野足够大，无论采用什么样的方式生产出来的竹节纱织物，其竹节分布都是均匀的。但是，人们在使用过程中，往往关注的是一个视野范围内的竹节分布，因此，在实际测量时，往往选取10 cm×10 cm的区域进行竹节分布的测量，基于图像

处理分析的指标针对的布面的大小也应在这个区域之内。

传统的评价方法分析的是织物中的竹节部分，因此可以针对竹节部分进行分析，将竹节部分提取出来，获得二值化后的竹节分布图像，黑色点表示织物中的竹节部分，白色点表示织物中的其余部分，引入二值化图像的两个几何特征来评价竹节分布的均匀性。

面积是二值化图像中一个非常重要的指标，具体见式(1)[4]：

式(1)中：As表示二值化图像的面积；S表示图像的区域；f(x,y)表示每一个坐标点的数值。

由于图像是二值化的，定义黑色的点数值是1，白色点的数值为0(减小计算量)。

所以，面积的大小反映的就是在指定面积中黑色点的数量，其数值也直接反映了织物中竹节分布的数量。对于分布均匀的竹节纱织物而言，几块采集织物的图像之间的As大小的差异不能太大，As变化的CV值是考察竹节分布均匀性与否的最有效指标。对于均匀分布的竹节织物而言，同一织物所有分布图的As数值的CV值应小于10 %。

重心是二值化图像中另一重要指标，为了借用重心的概念，假设二值图像的每个像素点的质量完全相等，大小为1，0像素点的质量为0，则重心表示如下[4]：

式(2)～式(3)中：在按照式(2)和式(3)计算的过程中，xm和ym均要取整，则点(xm, ym)就是二值化图像的重心；Ns表示图像中所有大小为1的点的数量；x与

y是质量为1的像素点的坐标。

重心是织物图像内部竹节分布均匀与否的一个重要指标，均匀分布的竹节纱织物，其每一幅二值化图像的重心都应该在整个图像的几何中心位置的附近。如果图像的重心距离几何中心很远，说明竹节的分布存在不均匀现象，在该布面内竹节的分布存在着明显的变化，不符合标准的竹节纱织物。一般来说，在几何重心附近波动1 cm，属于正常的波动，大于这个数值，就说明在织物的内部竹节的分布不均衡。

对于均匀分布的竹节纱织物，其每一幅织物图像的重心都应满足上述要求。

该方法与传统方法相比，最大的优势是采用计数白色像素点的数量的方法，即计算二值化图像面积的方法，代替了原来计数竹节数量的方法，使得计算过程更为精确，快捷；同时引入了图像重心这个概念，弥补了原有的评价方法中没有的用于每块布样内部竹节分布是否均衡的缺陷。

进行评价之前，需要将织物中竹节的分布用图像的手段凸显出来，利用二值化图像将竹节与其他部位区分开来，用图像相关指标对其进行描述。当前，有文献利用gabor变换等类似于疵点检测的手段从织物表面读取竹节分布[5-8]。这些算法虽

然从理论上可以实现竹节部分的获取，但是必须基于已有的竹节织物，且算法实现过程较为复杂，准确性不高。

竹节纱织物的竹节分布与竹节纱的纱线参数、织物的织造参数密切相关[9]，因此，本研究拟借助于模拟仿真系统，直接通过调节相关参数获得织物表面竹节部分的分布图，利用上述指标进行评价。

为了验证CAD系统模拟竹节分布的准确性，选取规则分布的纬向竹节纱织物(经竹节织物及不规则分布的纬竹节织物图像重复性差，无法准确对照)，将CAD系统模拟的竹节分布与真实竹节分布进行对照。