孫衛(wèi)紅， 阮棉獎， 邵鐵鋒， 梁 曼

(中國計量大學(xué) 機電工程學(xué)院， 浙江 杭州 310018)

生絲在制絲、絲織加工過程中受鋼筘、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是生絲品質(zhì)檢驗中重要的輔助檢驗項目之一，在生絲評級中占有相當(dāng)重要的地位[1]。近年來，高速無梭織機的發(fā)展，對生絲抱合要求越來越高[2]，生絲抱合性能差會引起生絲斷裂、染色不均、起毛及疵點的產(chǎn)生等。

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

隨著工業(yè)自動化的迅速發(fā)展，機器視覺在絲織品品質(zhì)檢測行業(yè)的應(yīng)用越來越多：姬建正等[5]提出了1種紗線線密度可視化測量，提高了紗線質(zhì)量檢測水平；孫銀銀等[6]結(jié)合視頻顯微鏡和圖像處理技術(shù)計算不同長度的紗線毛羽根數(shù)來評價紗線質(zhì)量；王晨等[7-8]通過計算紗線的直徑檢驗其勻度，并基于面積法劃分生絲疵點。上述檢測方法通過機器視覺計算紗線的直徑、長度、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較少，因此，本文提出一種基于機器視覺的生絲抱合性能檢測方法。通過用工業(yè)CCD相機采集生絲有效摩擦區(qū)域圖像，經(jīng)過圖像閾值分割、填充、干擾信息去除、邊緣檢測等算法計算生絲直徑變化值，并通過生絲直徑變化值對應(yīng)的開裂區(qū)域長度與摩擦次數(shù)反映不同規(guī)格生絲的抱合性能。

1 生絲抱合檢測系統(tǒng)

1.1 抱合檢測裝置

生絲抱合檢測裝置由工業(yè)CCD相機、光源、摩擦刀架、往復(fù)機構(gòu)、計數(shù)傳感器、計算機等組成，如圖1所示。CCD相機置于生絲摩擦裝置的上方，鏡頭垂直于待測生絲平面，使生絲圖像采集區(qū)域處于鏡頭中央位置，減少畸變。確定位置后對相機進行標(biāo)定。光源對稱分布于相機左右兩端，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

實驗時將生絲固定在摩擦區(qū)域，利用砝碼對生絲施加恒定均勻的張力。采集生絲原始圖像時，將電動推桿上推，頂起砝碼，當(dāng)砝碼對可移動端的拉力為0時，生絲的張力去除，此時生絲處于同一水平面上且近似可認(rèn)為是直線。將電動推桿下移恢復(fù)可移動端張緊力，摩擦刀架往復(fù)摩擦生絲至設(shè)定次數(shù)后，電動推桿再上推，頂起砝碼，此時生絲的狀態(tài)與初始狀態(tài)一致，采集摩擦后的生絲圖片，上傳到計算機進行圖像處理測得直徑，根據(jù)相對直徑變化是否大于設(shè)定閾值，判斷生絲是否開裂，當(dāng)生絲有半數(shù)以上開裂大于6 mm時，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)實線框為摩擦刀架大小及刀片初始位置，最右側(cè)虛線框為摩擦刀架摩擦的最大位置，中間虛線框為需采集的圖像區(qū)域，中間實線框為攝像頭采集區(qū)域。

dgw—兩掛鉤間距；dy—生絲所占區(qū)域長度；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?；dcx—圖像需采集寬度；dcy—圖像需采集長度；di—相機 采集區(qū)域?qū)挾?；dj—相機采集區(qū)域長度。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)有的高速織機鋼筘對生絲的摩擦行程為90 mm，取df為90 mm，因此，2個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，為提高檢測精度，采用高像素的工業(yè)CCD相機，采集區(qū)域di為7.5 mm，dj為10 mm，再將攝像頭進行移動，直至采集完虛線框內(nèi)圖像，使生絲直徑所占的像素點增多，提高檢測精度。

2 生絲圖像處理方法

2.1 圖像分割

實驗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算法進行自適應(yīng)閾值分割，通過方差計算自動尋找最佳閾值進行圖像分割。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，但獲取的二值圖像中包含有一些離散雜點，且雜點都是孤立的，如圖4所示。采用基于八連通區(qū)域算法的區(qū)域測量[9]計算多個連通區(qū)域二值圖面積，將面積小于1 000的雜點刪除，既保留了生絲的邊緣特征，同時還除去了雜點。生絲圖像開裂的區(qū)域內(nèi)可能包含背景色像素點，為方便后續(xù)生絲邊緣檢測和骨架提取，需對二值化后的圖像進行填充，通過八連通區(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

利用邊緣增強算子(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，通過設(shè)置的閾值遍歷像素，尋到所有階躍變化的像素點的集合(像素灰度值為255)。而Canny算子由于其算法錯誤率低、定位性高、響應(yīng)小，是一種較優(yōu)的邊緣檢測算法[11]。圖6示出對圖5進行Canny算法處理的結(jié)果。

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

2.3 生絲直徑計算

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

Pi=ydj-yuj

式中：Pi為生絲上、下邊緣之間像素點個數(shù)；ydj、yuj分別為生絲上、下邊緣像素點的y軸坐標(biāo)。

通過像素標(biāo)定方法獲取本文實驗圖像采集所用工業(yè)CCD相機像素當(dāng)量(圖像中1個像素點代表的實際物理尺寸)δ，則生絲上下邊界點的徑向距離表達式為

本文選用的CCD相機分辨率為4 912像素×3 684像素，經(jīng)過標(biāo)定后，每個像素點對應(yīng)的實際物理尺寸δ為2.035 μm。

3 結(jié)果與分析

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

圖7 生絲原始直徑測量值對比圖Fig.7 Raw silk raw diameter measurement comparison chart

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

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

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

Lz=miδ

式中：Lz為生絲開裂區(qū)域長度，mm；mi為連續(xù)開裂的像素點個數(shù)；δ為像素當(dāng)量，μm。

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

為驗證圖像法測得的生絲開裂直徑結(jié)果的準(zhǔn)確性，對比200組用圖像法測量生絲開裂區(qū)域直徑與在顯微鏡下測量的生絲開裂區(qū)域直徑，結(jié)果如圖9所示。由于200組實驗的數(shù)據(jù)量較大，為清楚識別不同組的測量結(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，顯微鏡測量的直徑值與圖像法測量的值基本吻合。將顯微鏡下測得的值作為參考量值，圖9像法測得的值作為測得值，計算測得值的相對誤差，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得的生絲直徑相對誤差均在5%以內(nèi)。使用圖像法測得的生絲直徑可用于判斷生絲是否為開裂狀態(tài)。

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

根據(jù)GB/T 1798—2008《生絲實驗方法》，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)，則停止對生絲摩擦，記錄此時的摩擦次數(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)及以上生絲開裂區(qū)域長度大于6 mm時，對應(yīng)的摩擦次數(shù)。可以看出，2種測試結(jié)果基本吻合，說明圖像法測得的摩擦次數(shù)基本可以取代效率較低的人工法。

圖10 不同實驗組對應(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

本文基于機器視覺的生絲抱合性能檢測方法，采集生絲圖像并處理，獲得輪廓清晰、無雜點的生絲圖像，進行邊緣檢測，計算生絲直徑，判斷生絲的開裂狀態(tài)，再計算開裂區(qū)域長度，判斷是否有半數(shù)及以上的生絲開裂區(qū)域長達大于6 mm，得出對應(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，檢測結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠、檢測效率更高、可長期不間斷的重復(fù)性工作，成本低。

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