1 引言

在纱线质量检测中,纱线条干均匀度、纱线毛羽数量和长度是评定纱线质量好坏的重要指标,也是影响后期织物质量的关键因素^[1]。若纱线条干不均匀,就会在织物上会出现各种疵点;而毛羽较多,则会导致织物表面不清晰,严重影响后期的染色效果^[2]等。因此,纱线条干和毛羽的检测对提高纱线质量具有重要意义。

目前,企业在检测纱线条干方面利用的是电容式条干仪^[3]。但该仪器对环境要求较高,且容易受温湿度的影响。在检测毛羽方面主要利用光电法和目测法。但光电法分辨率低,容易造成误差;目测法易受检测人员主观因素的影响,精确度较差。

近年来,计算机技术及图像处理技术迅速发展,越来越多地被用于纺织品外观检测,解决了传统方法存在的不足。国内外众学者利用图像处理技术检测纱线条干^[4-6]及纱线毛羽^[7-8]。如在检测纱线条干方面,Ozkaya等^[9]重点研究了运用图像处理方法检测纱线条干均匀性时,光照条件对检测结果的影响。研究发现,背光条件下的均匀度测量结果更准确,检测得到的条干均匀度变异系数(CV)值与Uster仪器的测量结果很相近,但与理论值相比均偏小。在检测纱线毛羽方面,孙银银等^[10-11]提出了毛羽跟踪算法,该算法可以准确地计算出每根毛羽的长度,并通过不断地扩大毛羽端点像素领域来搜寻断开毛羽,但在扩大搜寻过程中可能搜寻到其他毛羽的端点,从而引入了误差。

针对上述问题,本文设计了一种基于机器视觉的纱线质量检测系统,该系统特点如下:1) 可同时检测纱线直径、纱线条干均匀度变异系数、纱线毛羽长度和毛羽指数等指标;2) 实现了纱线质量的实时检测,同时也可利用单幅检测功能查看某一片段的纱线质量;3) 可检测棉、化纤以及两者混纺的纱线,也可检测多种规格纱线。经验证,本系统稳定性强,具有较高的精确度,能够实现纱线检测自动化和纱线条干及毛羽的检测指标评估,具有一定的学术研究价值及应用推广价值。

2 系统总框架

系统总框架如图1所示,主要分为硬件系统和软件系统。硬件系统获取纱线图像后通过千兆网线传输到计算机端,利用高性能计算机及软件系统处理程序,可以实现纱线条干及毛羽检测指标的评估。

图 1. 系统框架

Fig. 1. Framework of system

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3 系统硬件结构

3.1 硬件结构

系统硬件结构主要包括图像采集装置、纱线牵引装置和控制装置。装置如图2所示。

图 2. 图像采集系统图

Fig. 2. Diagram of image acquisition system

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3.2 图像采集装置

图像采集装置包括BASLER公司的Basler acA2500-14gc面阵相机、镜头、LED光源和黑色背景板。此外,为了获取清晰的纱线图像,需对相机参数进行设置。本系统中相机采集的纱线图像的分辨率为256 pixel×256 pixel,相机光圈为4、曝光量为3900,相机采集帧率为30 frame/s。

3.3 纱线牵引装置和控制装置

纱线牵引装置主要由转速为16 r/min的大扭矩低速电机和支架组成。主要作用是牵引纱线匀速通过图像采集装置。控制装置为一台计算机,配置为Intel Core i5-4460 3.2 GHz CPU、8 GB主内存、NVIDIA GeForce GT 705显卡和Windows 8.1操作系统。其主要作用是通过千兆网线控制采集装置,保存和处理采集的纱线图像。

3.4 工作原理

系统工作时,纱线在低速电机的牵引下从两个LED光源之间、背景板上方2~4 mm处匀速通过。相机安装在纱线正上方,相机采集到纱线图像后,通过千兆网线传输到计算机中进行处理或保存。

4 系统软件设计

4.1 软件框架

本系统软件主要分为3部分:1)图像采集控制程序;2)纱线条干检测算法与纱线毛羽检测算法;3)人机交互界面。软件框图如图3所示。

4.2 图像采集控制

1) 参数设置程序。① 选择纱线图像的保存路径。② 输入纱线规格和纱线所含成分比例,主要用于计算纱线理论直径、误差等指标。③ 设置检测时间,用于控制相机工作时间及检测时长。

2) 相机控制。这部分主要利用了Open CV中的相机控制模块,作用是打开相机和设置定时程序关闭相机。

图 3. 软件框架图

Fig. 3. Software framework

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3) 纱线图像保存。根据预先设置的检测时间,计算出每张图像的保存时间,设置定时程序,保存纱线图像于选择的文件夹中,系统可定时保存数百张纱线图像。

4) 计算每个像素点代表的实际大小,用于计算直径和毛羽长度等指标。计算方法为:将1 cm×1 cm的标定板放置在与纱线水平的位置,利用相机采集标定板图像,通过实际长度与其所占像素数目计算出每个像素代表的实际长度。重复上述过程10次,取其平均值,该值即为每个像素代表的实际长度。

4.3 图像检测算法的实现

4.3.1 纱线条干检测

利用图像处理技术检测纱线的平均直径及条干均匀度,提取纱线条干。本研究利用双边滤波、Otsu阈值和形态学开运算相结合的方法提取纱线条干。具体过程如下:

1) 将相机获取的RGB图像转换为单通道的灰度图像。

2) 对纱线灰度图像进行双边滤波处理。双边滤波在滤除噪声的同时可完整地保留纱线的边缘,且可增强纱线特征。

3) 滤波后利用Otsu(大津阈值)分割法提取纱线的条干。从图4(a)可以看出,纱线条干的像素值在纱线图像中相对较大,条干像素的灰度直方图分布如图4(b)最右侧所示。要提取纱线条干,则计算的阈值需在图4(b)中两个红点之间,阈值越接近条干像素值,就越能精确地提取出纱线条干,并减小毛羽的影响。由图5可以看出,与迭代阈值法相比,使用Otsu阈值处理纱线毛羽图像时,计算出的阈值与纱线条干的像素值接近,可完整地分割出纱线条干,而且大部分毛羽直接被去除掉。但分割后纱线条干周围仍存在很多疵点,这是由于图像中仍然有少量纱线毛羽的像素值与条干的像素值接近,在分割时会被标记为前景。

图 4. 纱线图像及灰度直方图。(a)纱线图像;(b)纱线图像灰度直方图

Fig. 4. Yarn image and gray histogram. (a) Yarn image; (b) gray histogram of yarn image

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图 5. 阈值算法对比.(a) Otsu阈值;(b)迭代阈值

Fig. 5. Comparison of threshold algorithms. (a) Otsu threshold; (b) iteration threshold

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4)利用形态学开运算处理细小疵点。开运算处理后纱线条干周围的疵点已被完全去除,纱线条干被完整地提取出来。

纱线图像经过上述4步处理后,纱线条干被完整地提取出来,此时可用于计算纱线的平均直径和条干均匀度。

纱线平均直径的计算方法为:提取出纱线条干后,计算纱线的平均直径。计算过程为从上往下、从左往右扫描图像,统计像素值为255的数目,用统计后的总数目除以该段纱线在图像中所占的像素数,然后用得到的结果乘以该图单个像素的长度,就可以得到纱线直径的平均值,即为纱线平均直径。

条干均匀度变异系数(CV)指纱线在长度方向的横截面均匀度。条干均匀度变异系数R_CV计算公式为

RCV=1N∑iNxi-x-2x-×100%,(1)

式中:x为纱线在第i列的直径; x-为测量的纱线平均直径;N为所取纱线图像的总列数。

4.3.2 纱线毛羽检测

根据纱线毛羽特征,设计的检测毛羽的算法步骤如下:

1) EM分割。从图4(a)可以看出,纱线毛羽的亮度不一,毛羽像素值分布较分散。此外,从图4(b)可以看出,像素分布构成多个波峰波谷(可近似认为由多个高斯分布构成)。如使用Otsu等其他阈值方法提取毛羽,则部分毛羽的像素值可能低于所取得阈值,从而造成毛羽断开,或所取阈值较低,小于部分背景像素值,造成较多噪声点。因此,针对该问题,本研究利用EM聚类算法分割纱线毛羽图像^[12-13]。EM算法可将纱线图像中的像素根据高斯分布分为多个类别进行分类标记。标记后,根据实际情况提取出纱线毛羽。

2) 去除条干并细化。EM分割后需去除纱线条干,首先对上文提取的条干进行膨胀,目的是消除纱线条干周围短小毛羽对毛羽统计造成的影响,然后用分割后的图像减去膨胀后的条干,提取出毛羽后进行细化处理。

3) 毛羽计数。根据时效性和精确性的要求,在实时检测毛羽部分时利用的方法是画等距线,先找出条干边缘,然后基于条干边缘每隔一定距离画一条线,最后统计线上的毛羽根数。利用具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)进行单幅检测^[14],不但可直接统计出毛羽根数,还可直接计算出每根毛羽的具体长度。此外,该算法在毛羽小范围断开以及毛羽弯曲的情况下不受影响。因此,在不考虑毛羽交叉的情况下,提取的纱线毛羽呈离散分布,利用密度聚类可计算出根数及长度。

除了毛羽根数及长度外,毛羽的指标还有毛羽指数(1 cm长度的纱线条干上毛羽长度的总和),其计算方法是统计细化后毛羽图像中像素点的个数,然后计算毛羽指数。

此外,本系统还检测了纱线毛羽CV值,计算公式与(1)式相同。但x为某纱线图像内毛羽的总长度, x-为所检测的纱线图像毛羽的长度平均值,N为所检测的纱线图像的总数量。

5 实验结果

5.1 软件界面

根据上述软件框架及算法,利用VS2013 MFC与OpenCV库设计了纱线检测系统界面。界面主要作用是实现人机交互,为用户提供简单、直接、方便的操作系统。界面主要包括参数设置模块、图像和检测结果显示模块。

1) 参数设置模块。在纱线检测之前,需要在此模块中设置保存路径、纱线规格等参数,用于程序中保存图像及计算指标等。

2) 图像和检测结果显示模块。此模块包括实时检测与单幅检测两部分。实时检测部分主要用于实时显示待检测纱线和所检测的纱线指标;单幅检测模块主要显示待检测纱线图像、提取的纱线条干图像、纱线毛羽图像和所检测的纱线指标。

5.2 纱线直径及CV值

本实验分别对18.2 tex、14.5 tex样品进行5次检测,其检测结果如表1和表2所示,其中1 tex=1 g/km。可以看出,测量直径与理论直径的相对误差保持在3%内。测量值与理论值很接近,充分证明此方法可行。用电容式条干仪测得了两种样品的CV值,18.2 tex和14.5 tex精梳纱线的CV值分别为12.2%~14.5%和11.3%~13.8%。从表中也可以看出,利用本文所提算法计算出的纱线CV值在该范围内。实验结果证明,本系统准确率较高。

5.3 纱线毛羽实验结果

本次实验中对7段纱线进行采样,每段纱线采集图像40张。图像分辨率为256 pixel×256 pixel。系统计算出的像素点对应实际长度的关系为1 pixel=0.024 mm, 40张纱线图像对应的长度为24.576 cm。在不考虑毛羽交叉的情况下,检测结果如表3所示。

为凸显本系统算法的优势,将检测结果与目测法进行比较,结果如表4所示。可以看出,本文所用的算法能够精确地统计出纱线毛羽的根数。与目测法相比,本文提出的算法能够更精确地计算出毛羽长度。

6 结论

针对目前企业检测纱线方法误差较大的缺点,设计了基于机器视觉的纱线质量检测系统。根据纱线的结构,设计了由图像采集单元、纱线牵引装置和系统控制装置组成的硬件系统。在检测软件部分,设计了图像采集控制程序、纱线条干检测算法、纱线毛羽检测算法和纱线指标计算程序,最后将这些算法和VS2013、OpenCV库相结合,设计了人机交互界面。多次实验测试结果表明,本系统的检测结果相对精确,误差较小且运行稳定,可以应用到纱线工业检测中。