游小榮，裴 浩，李淑芳,2

(1.常州紡織服裝職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 江蘇 常州 213164； 2.常州市新型紡織材料重點實驗室, 江蘇 常州 213164)

織物的導(dǎo)濕能力對人體著裝體感舒適性有重要的影響，這就要求在使用這些織物之前，需要對其吸濕透濕性能進(jìn)行定量測量。常見的織物吸濕性能測試方法有4類[1-2]，分別是條帶芯吸法、液滴法、稱重法和保水率法。目前這些方法仍然以人工測試為主，存在操作重復(fù)性多、枯燥乏味、耗時耗力以及檢測人員主觀性誤差較大等問題。

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多學(xué)者將圖像處理等信息技術(shù)應(yīng)用到紡織品測試領(lǐng)域。莊勤亮[3]借助圖像處理技術(shù)對針織物液體傳導(dǎo)機制進(jìn)行研究，測量液體擴散的高度，但未能考慮多方向擴散結(jié)果。謝梅娣[4]借助圖像處理技術(shù)對針織物導(dǎo)濕性能進(jìn)行研究，驗證了圖像測量的可行性，但未考慮動態(tài)特性。賀慶樓[5]運用CCD攝像頭和采集卡連續(xù)動態(tài)獲取圖像，得到液滴在織物上的動態(tài)擴散過程，但實用性有待加強。杜文豪[6]運用圖像處理技術(shù)對不同結(jié)構(gòu)參數(shù)織物導(dǎo)濕性能開展研究，但未對測試對象進(jìn)行精確標(biāo)定，存在一定誤差，且成本相對較高。本文在液滴法的基礎(chǔ)上，結(jié)合圖像處理技術(shù)，探尋一種精確、成本低的織物吸濕性能測試方法。

1 精確測量原理

在相機內(nèi)部參數(shù)未知、測量距離不確定的情況下，對相機進(jìn)行標(biāo)定，借助數(shù)據(jù)曲線擬合方法，確定液滴實際面積與液滴所占總像素之間的關(guān)系；基于圖像處理法，對被測量液滴進(jìn)行圖像預(yù)處理、圖像分割，統(tǒng)計出液滴的總像素值；最后根據(jù)液滴實際面積與液滴所占總像素之間的關(guān)系，計算出液滴的實際擴散面積。

本文的研究基于圖像處理的液滴面積精確測量技術(shù)，分為相機標(biāo)定、圖像預(yù)處理、液滴區(qū)域提取、液滴面積計算4個步驟，具體如下。

①相機標(biāo)定：通過對多個被測對象(標(biāo)定卡片)進(jìn)行測量，得到多組被測對象-像素值與實際物理尺寸的關(guān)系，并采用數(shù)據(jù)曲線擬合技術(shù)，確定被測對象面積與被測對象總像素之間的關(guān)系。

②圖像預(yù)處理：用于對拍攝圖片進(jìn)行圖像預(yù)處理，采用圖像濾波技術(shù)去除圖像中的孤立點。

③液滴區(qū)域提?。簩︻A(yù)處理后的圖像進(jìn)行圖像分割，提取被測對象，得到被測對象的總像素值。

④液滴面積計算：根據(jù)相機標(biāo)定得到的被測對象像素值與物理尺寸的關(guān)系，計算出液滴實際面積。

2 測量過程

2.1 相機標(biāo)定

根據(jù)相機成像原理可知，相機成像過程中，分別采用了像素坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系、相機坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系4個坐標(biāo)系。根據(jù)公式推導(dǎo)，世界坐標(biāo)系和像素坐標(biāo)系存在如下關(guān)系[7]。

(1)

式中:XC、YC、ZC為像素坐標(biāo)系；XW、YW、ZW為世界坐標(biāo)系；R為3×3矩陣；T為3×1矩陣。

從世界坐標(biāo)系到像素坐標(biāo)系存在3D到2D變換、旋轉(zhuǎn)和平移等情況發(fā)生，像素坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系并不是線性關(guān)系，同時，相機分類眾多，拍攝條件(如拍攝距離)存在差異。為實現(xiàn)精確測量，事先需對相機進(jìn)行標(biāo)定。

2.1.1 標(biāo)定所需實驗設(shè)備

高度可調(diào)的普通USB攝像頭、拍攝軟件、標(biāo)定卡片(卡片邊長分別0.5～5.0 cm，間隔為0.5 cm，共10張)。

2.1.2 標(biāo)定過程

首先將攝像頭調(diào)整好高度，并正對著被測對象(標(biāo)定卡片)，拍攝10張標(biāo)定卡片的圖像，然后采用圖像處理方法，統(tǒng)計得到各標(biāo)定卡片在圖像中所占的總像素值。被測對象物理面積與實際像系數(shù)如表1所示。

表1 被測對象物理面積與實際像素數(shù)

2.1.3 標(biāo)定結(jié)果

通過Matlab進(jìn)行數(shù)值擬合，分別采用Poly3、Fourier3和Sin2函數(shù)進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果對比如表2所示。其中，Poly3為三階多項式擬合函數(shù)，F(xiàn)ourier3為三階傅里葉逼近擬合函數(shù)，Sin2為二階正弦函數(shù)逼近，SSE為誤差平方和，R-square為確定系數(shù)，RMSE為標(biāo)準(zhǔn)差。數(shù)據(jù)擬合結(jié)果見表2。

表2 數(shù)據(jù)擬合結(jié)果

根據(jù)表2顯示的擬合結(jié)果可以看出，采用Fourier3函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)曲線擬合結(jié)果最佳，擬合效果如圖1所示。

圖1 Fourier3函數(shù)數(shù)據(jù)曲線擬合效果圖

確定被測物總像素y與被測物實際物理面積x之間關(guān)系為：

y=a0+a1cos(xw)+b1sin(xw)+a2cos(2xw)+b2sin(2xw)+a3×cos(3xw)+b3(3xw)

(2)

式中：a0為“5.538e+004”;a1為“-6.377e+004”;b1為“6 753”；a2為“5 086”；b2為“1.848e”；a3為“3 478”；b3為“-2 427”；w為“0.109 7”。

通過橫縱坐標(biāo)互換，重新采用Fourier3函數(shù)進(jìn)行曲線擬合，可得到被測物實際面積x與總像素y存在如下關(guān)系：

x=a0+a1cos(yw)+b1sin(yw)+a2cos(2yw)+b2sin(2yw)+a3cos(3yw)+b3sin(3yw)

(3)

式中：a0為“151.7”；a1為“-167.1”；b1為“-137.5”；a2為“0.995 4”；b2為“97.45”；a3為“14.43”；b3為“-13.94”；w為“1.378e-005”。

2.2 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理的作用是去除被測對象上的孤立點，讓圖像變得更為柔和。

常用的傳統(tǒng)空間域去噪方法[8]包括空間域低通濾波法、圖像鄰域均值法、多幅圖像均值法及中值濾波方法等。某樣品的原始圖像如圖2所示，經(jīng)過8方向鄰域均值濾波處理結(jié)果如圖3所示。原始圖像經(jīng)8方向中值濾波處理結(jié)果如圖4所示。對比鄰域均值濾波和中值濾波的實驗結(jié)果，本文選用了中值濾波進(jìn)行圖像預(yù)處理。

2.3 液滴提取

在完成圖像預(yù)處理后，為了獲得液滴的完整圖像，還需對液滴進(jìn)行提取，提取的方法可采用圖像分割技術(shù)。圖像分割技術(shù)又包含很多方法，如直方圖閾值法、基于區(qū)域生長方法、邊緣檢測方法、特征空間聚類、模糊方法、物理模型方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及組合方法[9-10]。

本文采用的圖像分割方法是直方圖閾值法和與基于區(qū)域生長方法的組合方法，直方圖閾值法可將圖像很好地進(jìn)行二值化處理，而基于區(qū)域生長方法則能更好地獲取一個閉環(huán)的目標(biāo)區(qū)域，減少測量誤差。

具體實現(xiàn)步驟是先采用直方圖閾值法對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，效果如圖5所示。可以看出存在很多雜點和雜邊；然后再使用區(qū)域生長方法進(jìn)行目標(biāo)(液滴圖像)的提取，如圖6所示為采用區(qū)域生長方法處理后的效果，能夠很好地滿足后續(xù)圖像測量的要求。

被測物實際面積x與總像素y存在如式(3)所示的關(guān)系。根據(jù)2.3處理后的圖像，統(tǒng)計得到液滴總像素數(shù)y，再將y值代入式(3)，即可求得被測物實際物理面積x。

3 結(jié)果與討論

以人工滴液法為測量標(biāo)準(zhǔn)，分別與文獻(xiàn)[11]采用線性標(biāo)定方法(k=0.953)圖像測量法、本文精確測量圖像法進(jìn)行比較。對8組織物樣片進(jìn)行吸濕性能測試，驗證本圖像處理方法的有效性，實驗結(jié)果如表3所示。

表3 傳統(tǒng)手工液滴法與圖像處理方法對比

從表3可以看出，通過文獻(xiàn)[11]的圖像處理法來測量液滴擴散面積，與人工液滴法測試相比，其誤差范圍均值在3%以內(nèi)，產(chǎn)生誤差的主要原因在于該方法采用了線性關(guān)系來處理，且測量值越大誤差越大。通過采用本文研究的圖像處理方法，與人工液滴法測試相比，其誤差范圍控制在1%以內(nèi)，驗證了本方法的精確性和有效性。

4 結(jié)束語

本文在相機內(nèi)部參數(shù)未知、測量距離不確定的情況下，根據(jù)對多個被測對象(標(biāo)定卡片)進(jìn)行圖像處理，得到一組被測物實際面積與總像素之間關(guān)系的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)擬合方法，確定了實際面積與總像素之間關(guān)系為非線性關(guān)系，并利用圖像處理算法得到每次液滴的總像素數(shù)，從而推出液滴的實際面積。結(jié)果表明，本文采用的方法不僅精度高、成本低而且測量速度快，具有很好穩(wěn)定性，為織物性能測試中液滴測量提供了較好的方法。