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紡織品起毛起球評級方法淺析

更新時間:2015/6/27 10:13:48  關鍵詞:紡織品起毛起球評級方法淺析  瀏覽次數:

織物在服用和洗滌過程中,經過不斷的摩擦會產生起毛起球現象,影響織物的服用性能。織物起毛起球的等級評定在生產質量控制和外貿檢驗方面顯得尤為重要。隨著計算機技術在紡織行業的廣泛應用,國內外許多研究人員利用計算機數字圖像處理技術對該方面做了相關的研究。在濾除紋理方面,HIS等¨。1運用腐蝕和膨脹的方法減少織物底紋所產生陰影的影響,但當紋理較復雜時極易造成毛球的誤判;文獻[3]采用傅里葉變換技術區域增長法找出峰點區域去除織物紋理;祝雙武等H。對圖像進行了局部直方圖均衡化拉伸增強、均值濾波,但這2種方法都不能完全濾除織物紋理。在毛球提取方面,文獻[5—7]認為毛球圖像的灰度呈高斯分布,對濾除紋理后毛球圖像的直方圖進行一維高斯擬合,但權系數需要根據不同的織物樣品進行選取,否則會導致錯誤的判斷結果。
本文首先采用計算機數字圖像處理技術對精紡毛機織物起毛起球樣照(光面GB/T 4802.3—2008《紡織品織物起毛起球性能的測定第3部分:起球箱法》)進行分析,統計樣照中的毛球面積及其所占圖像總面積比例,然后建立毛球面積比例與等級評定之間的關系,最后采用數字圖像處理技術對實際織物進行分析評等,驗證了方法的可行性。


1、標準樣照的圖像分析
1.1 圖像的采集
采用Microtek 4800平板掃描儀對機織物起毛起球標準樣照進行掃描,本文考慮樣照織物的實際尺寸為9 cm,選用的分辨率為500 dpi,掃描的樣照圖像總大小為1 100像素×1 100像素,即每厘米大小的織物占122個像素點。圖l所示的圖像為截取樣照中大小為370像素×370像素,對應實際織物尺寸約為3 cm X 3 cm的區域圖像。

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1.2 織物紋理的濾除
為有效地分離毛球,必須濾除織物中紗線交織形成的紋理背景。在時域里很難直接分析圖像中疊加在一起的周期性和非周期性成分,即織物紋理與毛球信息。為此,以MatLab 7.1為工具,采用傅里葉變換將樣照圖像變換至頻域,幅值譜如圖2所示。圖中峰點及其附近區域代表了織物的紋理信息。采用峰點濾波法可找出所有峰點n、6、c、d等。本文嘗試采用2種方法濾除織物紋理。

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1)以幅值最大值的50%作為閾值,濾除圖2中代表織物紋理的周期性成分,濾波后的幅值譜和濾波結果如圖3(a)、(b)所示。圖3(b)中未能清晰反映出毛球,這是因為O點附近的毛球低頻信息已被濾除。
2)在圖3(a)濾波的基礎上,保留以O點為圓心,圖2中ab、口c較小者為直徑范圍內的原有低頻信號。濾波后的幅值譜和濾波結果如圖3(c)、(d)所示。由圖3(d)可看出織物紋理得到有效的去除,毛球得到清晰呈現。

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2毛球的提取
為提取毛球的特征,先要對圖像進行閾值處理以分離毛球。由于毛球的數量太少,不足以引起直方圖發生變化,經過上述濾波后圖像的灰度直方圖仍顯1個峰,所以利用普通的閾值方法是不可行的。早在1979年,日本的大津展之¨1提出了一種基于判別分析過程的大津自動閾值選擇法(OTSU),此方法不管圖像的直方圖有無明顯的雙峰,都能得到較滿意的效果,但OTSU缺陷是當目標物與背景灰度差不明顯時,會出現大塊黑色區域。為解決這個問題,本文選用灰度增強的大津閾值法一1,對紋理濾除后的圖像進行灰度調整后再閾值,增強目標物與背景的對比度,同時也彌補了上文濾除紋理時削弱毛球信息的缺陷,結果如圖4所示。
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在起毛起球樣照中,存在由于光照不勻引起圖像區域亮度不一致的問題,這時,用灰度增強的大津法僅對整幅圖像選擇1個閾值就無法得到滿意的效果。采用局部閾值的方法可有效解決此問題,即將圖像分成許多塊,然后在每塊內進行自動閾值分割。本文將圖像分成了3×3塊(這樣進行閾值后的毛球大小和位置接近原圖),在分塊的同時對原圖進行交叉切分,相鄰子塊之間有一半面積的重疊,這樣可減少灰度不連續現象的影響¨…。閾值并取反后的毛球圖如圖5(a)所示.

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從圖5(a)所示的閾值后毛球圖像可看出,圖像中還存在一些非毛球的噪聲信號(圖中用框標出)。根據本文所采用的掃描分辨率,紗線直徑約占2個像素,而毛球的尺寸較紗線直徑大,將圖像上2個像素點以下的噪聲信號濾除,如圖5(b)所示。

3結果與討論
3.1 毛球特征的提取
根據上述方法,對樣照圖像圓內接最大正方形圖像(740像素×740像素)進行處理,所得毛球二值化圖像與原圖的對比如表1所示。從表中可看出,毛球位置與原圖是對應的,毛球的大小接近實際尺寸。接著提取每級樣照的毛球總面積,統計毛球面積占圖像總面積的比例,結果如表2所示。從數據可以看出隨著級數的增大,毛球面積明顯減小,級與級之間相差較大,符合1—5級樣照圖像特征值的變化規律。

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3.2 實例分析
按照GB/T 4802.1—1997規定的壓力為780 cN,起球轉數為600轉,用YG 401G型織物平磨儀(磨臺直徑為9 Cm)分別對3塊不同精紡毛織物進行起球試驗。接著采用Microtek 4800平板掃描儀采集圖像,為和樣照圖像的大小基本保持一致(9 cm的織物圖像大小為1 100像素×1 100像素,即1 cm內大約122個像素),可取掃描分辨率為300 dpi。隨后進行圖像截取,紋理濾除,毛球提取,等級評定,并按照標準樣照比對法進行人工評定。以試樣l為例,各步驟的圖像如圖6所示。3種試樣得出的數據如表4所示。可看出本文方法評定出的等級符合主觀評定結果。

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4 結 論
本文利用掃描儀采集1—5級的精紡毛機織物起毛起球標準樣照(光面GB/T 4802.3—2008)的圖像,以MatLab 7.1為分析工具完成毛球的提取,以毛球面積及毛球所占比例作為特征值,分析每級樣照和實際起毛起球織物。在傅里葉變換濾除織物紋理的過程中,保留原點附近的毛球低頻信息,使得濾波結果中毛球較為清晰;增強的OTSU局部閾值法能夠對毛球進行準確有效的提取,真實反映毛球的實際狀態。實際織物的分析結果表明,本文建立的起毛起球評級標準可更客觀地表征織物起毛起球等級。


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