（纺织材料与纺织品设计专业论文）棉、莫代尔纤维的图像识别.pdf

a b s t r a c t c h i n ai sam a j o re x p o r t e ro ft e x t i l e s ；t e x t i l em u s tb et e s t e ds t r i c t l yw h e ne x p o r t e d t h i sp a p e ri sa i mt om e a s u r ec o t t o n m o d a ly a mb l e n dr a t i ob yi m a g ep r o c e s s i n g a c c o r d i n gt h eo r d e ro ff i b e rl o n g i t u d i n a ls e c t i o np r o c e s s i n g i tc o v e r sp r e p a r a t i o no ft h e f i b e rl o n g i t u d i n a ls e c t i o n ，p h o t o g r a p h i n g ，f i b e rb i n a r i z a t i o n ，f e a t u r ee x t r a c t i o n ，m a t l a b n e u r a ln e t w o r km o d a ld e t e r m i n a t i o na n dd e s i g n i n gt h es y s t e mi n t e r f a c e p r e p a r a t i o no f f i b e rl o n g i t u d i n a ls l i c ei sa k e yp r o c e s si ni m a g ep r o c e s s i n g f i r s t ，s l i c ei sm a d et h r o u g h y 1 7 2e q u i p m e n t ，t h e nd i s t i l l e d t h ep a p e ra n a l y s e ss t a t eo ft h e e x i s t i n gf i b e r p h o t oi sa c q u i r e dw i t hc o t t o n r a m i ef e a t u r e sa u t o m a t i cc a m e r as y s t e mo fd o n g h u a u n i v e r s i t y t h ep a r tf u n c t i o no fs y s t e mi sa p p l i e d ，w eg e tt h ef i b e rp i c t u r eb ym a n u a l ， a n a l y z et h ei m p a c to fe n v i r o n m e n t a lf a c t o r s i na c c o r d a n c ew i t ht h ep r o c e s so fi m a g ep r o c e s s i n g , t h ep a p e rd e s i g n sp r o c e s s s t e p a n dm a t l a b p r o g r a mb a s e do nm a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g y , a n a l y s e se f f e c t so fe v e r ys t e p p r o c e s sa n da c h i e v ef i b e rh o r i z o n t a ls t a t ea n dm a k eap r e p a r a t i o nf o rf e a t u r ee x t r a c t i o n d i a m e t e rc v , r e c t a n g u l a r , t h ea v e r a g eg r a yv a l u ei se x t r a c t e da sd i f f e r e n c ef e a t u r eo f c o t t o n m o d a l t h ec h a r a c t e r i s t i cv a l u e so ft h ed a t aa r ea n a l y z e dw i t ht h eo r i g i nt op r o v e t h ed i s t i n c t i o n i nt h ee n d ，t h ep a p e rd e t e r m i n i n gt oc o m b i n gd i a m e t e rc va n dt h ea v e r a g e g r a yv a l u et od i s t i n g u i s hf i b e r t h ep a p e rc o m p a r e sp e r c e p t i o na n db pn e u r a ln e t w o r k , t r a i n sn e t w o r ku s i n gt h e s a m p l ed a t a ，o p t i m i z e sn e u r a ln e t w o r kp a r a m e t e r s ，m a k e ss u r et h et y p eo fn e t w o r k f i n a l l yb pn e t w o r ki sp r o v e dt ob e t t e rs u i tt ot h ee x p e r i m e n t a t i o n s y s t e mi n t e r f a c ei sd e s i g n e db yc o m b i n gv ba n dm a t l a b ，s o l v i n g t h ep r o b l e mo f d i f f e r e n tp r o g r a mi n t e r f a c e ，m a k i n go p e r a t o r sf a c eas i m p l ei n t e r f a c e k e yw o r d s ：b l e n dr a t i o ；i m a g ep r o c e s s i n g ；f i b e rc h a r a c t e r i s t i c s ；n e u r a ln e t w o r k m i l l l l 1 1 1 i l 咖1 1 1 1 1 1 1 1 1 i 洲圳 y 17 3 4 3 5 6 目录 第一章绪论1 1 1 国内外对纱线混纺比的研究现状1 l - 1 1 传统纱线混纺比测定方法1 1 1 2 图像处理测定纱线混纺比4 1 2 图像处理测定混纺比的优势7 1 2 1 速度更快、更准确7 1 2 2 应用范围广7 1 2 3 可检测指标多8 1 3 图像处理测混纺比目前的问题8 1 4 本课题研究的内容及创新点8 1 4 1 主要研究内容9 1 4 2 解决主要问题和创新点9 第二章纤维纵向切片的制取及图像预处理1 0 2 1 纤维纵向切片制取1 0 2 1 1 图像处理的流程1 0 2 1 2 制取纵向切片前的准备1 0 2 1 3 纵向切片制取方法1 1 2 1 4 纤维纵向状态效果1 l 2 2 纤维纵向切片拍照1 3 2 2 1 实验仪器及设备1 4 2 2 2 纤维纵向切片拍照方法1 4 2 2 3 纤维纵向切片拍照效果1 4 2 3 纤维纵向切片数字图像预处理1 5 2 3 1 图像预处理流程1 6 2 3 2 图像灰度化1 6 2 3 3 图像亮度均匀1 7 2 3 4 图像增强1 7 2 3 5 图像二值化1 8 2 3 6 图像滤波1 9 2 3 7 图像填充1 9 2 3 8 图像细化2 0 2 3 9 小块物体去除2 0 2 3 1 0 连通区域标记2 1 2 3 1 l 纤维图像拼接2 l 2 3 1 2 纤维面积2 l 2 3 1 3 图像旋转2 2 2 4 小结2 4 第三章纤维特征参数的提取2 5 3 1 二值化图像特征提取原理2 5 3 1 1 纤维直径c v 值2 5 3 1 2 矩形度2 7 3 1 3 平均灰度值2 7 3 2 实验结果分析与讨论2 8 3 2 1 纤维直径c v 值的识别效果2 9 3 2 2 纤维平均灰度值的识别效果3 0 3 2 3 纤维矩形度的识别效果3 l 3 2 4 纤维特征判断3 2 3 3 小结3 3 第四章神经网络的智能识别3 4 4 1 神经网络：3 4 4 1 1 神经网络的介绍3 4 4 1 2 神经网络的发展历史3 4 4 1 3 神经网络的训练原理3 5 4 1 4 神经网络的优点和应用3 5 4 2 感知器网络3 6 4 2 1 感知器网络的介绍3 6 4 2 2 感知器网络的结构3 7 4 2 3 感知器网络的算法3 8 4 2 4 混纺比判断的感知器网络设计3 8 4 3b p 网络4 0 4 3 1b p 网络的介绍4 0 4 3 2b p 网络的结构4 0 4 3 3b p 网络的算法4 l 4 3 4 混纺比判断的b p 网络设计4 2 4 4 混纺比的判断4 5 4 5 小结4 5 第五章混纺比分析软件的设计4 6 5 1v b 4 6 5 1 1v b 介绍4 6 5 1 2v b 界面设计4 6 5 2v b 与m a t l a b 接口编程的实现4 9 5 2 1m a t l a b 的m 文件4 9 5 2 2v b 与m a t l a b 的接口实现4 9 5 3 小结5 1 第六章结论与展望5 2 6 1 结论5 2 6 2 不足5 2 6 3 展望5 3 参考文献5 4 攻读学位期间的研究成果5 8 附录5 9 致谢7 6 学位论文独创性声明7 7 第章绪论 第一章绪论 中国是一个纺织品出口大国，经过近3 0 年的发展，具备世界上最完整的产业链 以及最高的加工配套水平，竞争优势十分明显。中国纺织品出口成为促进我国g d p 增长的重要推动力，同时对纺织品的检测也提出了更高的要求。在纺织品检验时混 纺比是重要指标，对纱线条干、毛羽和纱线强伸性能都有重要影响。 1 1 国内外对纱线混纺比的研究现状 1 1 1 传统纱线混纺比测定方法 因为混纺比对织物风格的重要影响，它越来越受到科研者、生产者的重视。 近几十年来产生了很多测定混纺比的方法，沈海萍乜1 、刘建口1 、滕祥东3 对混纺纱混 纺比的定量分析进行了总结，提出目前国内外通常采用的测定混纺比方法包括溶解 法、回潮率法、显微镜法、密度梯度法、红外光谱仪法、微波检测纱线混纺比、溶 解一分光光度计法。每一种方法有它的优点，同时也有局限性，不能普遍被使用。 1 1 1 1 溶解法 利用纤维在化学溶剂中不同的溶解特性，选择适当溶剂，使混纺产品中某一组 分溶解，进行化学分离，从而求得各种纤维在混纺产品中的百分含量。目前，大多 采用这种方法。 梁国伟嵋1 探讨了棉与新型再生纤维素纤维混纺产品的定量化学检验，结果证明 如果实验前对样品先进行褪色预处理和采取较高的试验温度，用改进后的甲酸氯化 锌进行的化学分析效果很好。 赖明河、罗永文砸1 ，采用3 7 盐酸法对棉莫代尔纤维混纺比进行测定，发现结 果与棉莫代尔纤维混纺含量真实值无显著差异。 姬风丽、张毅口1 研究了聚乳酸纤维棉混纺产品的定量化学分析方法。采用毒性 较低的氢氧化钠溶液作为定量试剂，确定了适当的温度、时间、溶液的浓度，并求 出棉纤维的质量修正系数。 杨力生陋1 系统地研究了甲壳素纤维与棉、麻、丝、毛混纺产品的定量化学分析， 选择乙酸作为甲壳素纤维的溶剂。 徐风云、彭曙光阳3 发现用1 ：1 三氯甲烷、三氯乙酸溶剂对涤棉混纺织物进行定 量化学分析与国家标准规定的硫酸法无显著差异。 高山、魏建华等u 提供了测定羊兔毛混纺产品混纺比的化学分析法。根据动物 纤维在碱溶液中受损伤而产生重量损失不同的原理，先测出羊、兔毛及其混合物的 碱溶度，然后换算出其混纺比。 青岛人学硕十学位论文 王善萍，陈跃华等3 介绍了大豆蛋白纤维混纺产品的定量化学分析方法。证明不 同纤维混纺应选择不同的实验方法，在大豆蛋白纤维生产工艺稳定的前提下，可采用 次氯酸钠。 许良英，王明芳n 2 3 用2 5 的氢氧化钠对大豆蛋白纤维混纺产品进行定量化学分 析，效果显著。 1 1 1 2 显微镜法 利用纤维不同的外观形态( 包括纵向和横向) ，将不同纤维区分丌来，计其根数 并测量其直径，从而计算出各组分的百分含量。当用溶解法不能将混纺纱分开时可 以使用此法。 陆永霭n 加将棉苎麻纱制作纵向切片利用棉麻纤维纵向形态的差异，通过切片投 影点数方法正确测得棉麻纱混纺比。 方兆平n 钔改进了棉麻混纺纱线的显微镜测试法，增加了根数，制成悬浮液。对 检测方法的准确性起了一定的积极作用。 周秀玲、刘信省等口射通过显微镜法与二组分法对涤棉混纺纱混纺比的对比测试。 证明二组分法与显微镜法测试涤棉混纺纱的混纺比呈显著证相关。 孙中爱、魏守文n 砌对显微镜法的整个过程做了详细介绍，对于含有两种或多种 纤维的纺织品含量分析，用化学方法不易鉴别的，可用显微镜法进行分析。 1 1 1 3 含水率法 利用混纺产品含水率与组分含水率呈线性关系的原理，测定混纺产品在一定条 件下的含水率，然后计算其混纺比。此种方法适用于含水率差异较大的两种纤维的 混纺产品。 胡旭东、王莉萍n 刀，介绍用回潮率法测定羊毛柯台纶纤维紧密混纺的针织物， 还对棉尼纶等混纺物的回潮率方法的精确度进行讨论。 李建强n 羽介绍了回潮率测定双组分混纺产品混纺比的原理，并评判了影响回潮 率的因素和确定用回潮率方法的先决条件。 r k u m a r n 钔用回潮率方法对棉粘，涤毛和棉毛混纺比进行定量分析，证实用 回潮率方法所得到的结果与纤维重量分析法和化学分析法所得结果非常一致。 江涛呦1 用回潮率法来分析棉粘、毛涤和毛棉等混纺物的混纺比，混纺物的回 潮率是混纺组分的线性函数。表明回潮率法可用于定量分析组分纤维回潮率差别大 的任何纤维混纺物。 只要混纺物的回潮率存在明显差异，就t 叮以f f j 凹i 潮率法测定混纺物的混纺比， 差异越大，混纺比的精度就越高。刚潮率法的主要优点就是试样不用破坏，任何时 候都可查对结果。 1 1 1 4 密度梯度法 将密度不同的两种溶液( 重液和轻液) 按照一定顺序、不同比率在管内制成混 2 第一章绪论 合液，使该液体具有一定的密度梯度。管内液体每层的密度可用标准密度小球标定， 然后将制成纤维小球的混纺样品投入制成的密度梯度管内。待小球达到平衡后，读 其高度。相当于平衡位置的液体密度即为该试样的密度。然后计算出各组分的百分 含量。 薛纪莹、杨锁廷、张毅口门用密度梯度管测定兔毛混纺比，详细的介绍了密度梯 度管的制作，对其优点进行了评价。 高山妇2 3 用密度梯度法测定兔羊毛混纺比，介绍了密度梯度管方法的原理、对精 确度进行了比较。说明此方法不但准确度高，而且代表性好、操作简便、工作效率 高，非常适和生产和商检使用。 杨庆斌、张连房1 分析了密度梯度管法测混纺纱混纺比时，如何确定控制限以 及各指标的控制范围，对控制产品质量、指导生产有重要意义。 1 1 1 5 红外光谱仪法 红外光谱仪也可测定混纺产品的混纺比，经计算机检测达到快速测定的目的。 这种方法的主要特点是：检量限容量确定：可避免机械混合不均引起的误差；做标 准混合谱比用标准试样配制法省时、耗样少、重现性好。 于永玲瞳4 1 研究了红外光谱法测定纱线混纺比的方法。提供了具体的方法，同时 经过密度梯度法的检验，证明测试误差在允许范围之内。 黄树先、邢丽梅、李公运汹1 采用溴化钾压片法，用红外光谱法对麻合成纤维的 混纺品进行测定。其混纺率测试的结果准确、可靠，误差均小于士5 。 梁治齐汹1 介绍了傅立叶变换红外光谱仪的原理及对纺织纤维鉴别方面的应用进 行了研究，制作各种纤维( 包括不同比例的混纺) 及织物的红外图谱3 0 0 余张。通过分 析研究基本掌握用红外光谱对纺织纤维进行定性和定量鉴别的规律。 包佩燕瞳7 1 用红外内反射光谱法测定毛线的混纺比，方法简便。 内海直志嘲儿剐用红外吸收光谱法对羊毛混纺品、棉或人造丝等纤维素纤维混纺 比进行测定。 阮连德呻1 选取羊毛混纺产品，即羊毛与涤纶、睛纶、锦纶6 等合成纤维混纺的 纺织材料作为试样。用红外吸收光谱法进行定量分析，效果明显。 杨雪忠妇用红外光谱法，通过加合谱测定涤睛、涤棉、毛涤混纺比，经计算 机检索。其特点为检量限可很容易地确定、避免机械混合不均引起的误差、做标准 混合谱比用标准试样配制法省时、耗样少、重现性好。 红外吸收光谱法的前提是必须掌握纤维的红外吸收光谱其主要的吸收谱带和特 征波数。对于树脂整理对红外光谱鉴别纤维的影响也要清楚。 1 1 1 6 微波检测纱线的混纺比 微波段纤维介电特性检测纱线的混纺比，在理论上和实践上都是高水平的。其 3 青岛人学硕十学位论文 原理是基于不同纤维介质轴向介电系数差异明显的事实，设计了以一轴向电场模式 谐振腔为传感器的试验系统连续测定混纺纱混纺比。 李永华、严濒景、储雪子。硭1 介绍运用微波谐振腔介质微扰原理测量高聚物材料 介电性质的方法，阐述纤维介质微扰所呈现的规律，探讨了测量混纺纱线混纺比的 途径。 1 1 1 7 溶解一分光光度计法 该法通常都要制备一系列标准溶液，利用分光光度计法测其吸收度，然后绘制 标准曲线，再根据样品的吸光度，在曲线上查出相当于标准物质的含量。因此，绘 制标准曲线是很关键的。 马建伟1 在分光光度计上测蛋白质纤维混合溶液吸光度和吸收曲线，根据吸收 曲线和吸收度的差异，定量分析混合率。马建伟用5 的n a o h 溶液溶解兔羊毛混纺 样品后，因为两者在分光光度计上吸光度有差异，用定量分析法就可求得混纺比。 马志友阳1 将麻棉混纺纱经硫酸半溶解，然后测定其溶液的吸光值求得混纺比。 石红，邰文峰，杨伟忠。埘用硫酸溶解竹原纤维与亚麻纤维，因其溶解度和溶解速 度相差较大，测其吸光度，可求得混纺比。 高山脚1 用硫酸溶解亚麻棉混纺织物测定混纺比，也是因为溶解后的吸光值不 同。方法简便易行、准确度高。 1 1 2 图像处理测定纱线混纺比 一种混纺纱可以用不同的方法测定混纺比，但每种方法都不能应用于所有的混 纺纱。溶解法需要混纺纱的组分化学成分不同，显微镜法测纺织品混纺比的准确性 很大程度上取决于测试人员分辩混合物中不同纤维、计数根数及测量根数的能力， 回潮率法需要混纺物组分的回潮率存在明显差异，红外吸收光谱法必须掌握纤维的 红外吸收光谱的吸收谱带和特征波数，密度梯度法溶液的制取存在一定的难度，溶 解一分光光度计法不仅要制备一系列标准溶液，还要绘制标准曲线。 图像处理测定混纺比目前在国内外都有一定的研究，国外起步比较早，国内研究 始于九十年代初，现己取得了一定的成就。图像处理技术测定混纺纱混纺比的关键 是纤维切片的制取，对混纺纱横截面或纵向进行处理，提取混纺纱中纤维的特征量。 1 1 2 1 混纺纱横截面的图像处理 1 9 9 3 年许鹤群、章纪红、黄健。疗1 研究了兔毛、腈纶和粘胶纤维组成的混纺纱。 经过高通滤波、二值化后，用改进后的t t il dit c h 算法进行细化，根据轮廓的曲率变 化以及轮廊内是否有孔洞对纤维进行分类、识别。 1 9 9 7 年李艰、吴兆平。讲1 探索用数字图像处理的方法测定丝毛混纺比。对清晰 度较差的图像进行预处理，进行算法改进，提取反映纤维截面差别的常规特征指标。 1 9 9 8 年李艰、吴兆平。瑚1 研究图像处j i h 技术测定丝毛混纺比的多种特征参数的选择 4 第一章绪论 及识别敏感度，利用多指标构成多维判别向量，进行多指标识别。 2 0 0 2 年谢莉青、于伟东h 们探索用图像处理技术测试麻涤纱的混纺比。根据麻、 涤纤维的横截面的几何形状特征的差异，运用形状分析法提取特征参数，建立了两参 数设定两阈值的组合判断模式，实现了对麻、涤纤维的自动识别与分类。2 0 0 4 年于 伟东、谢莉青n 门探讨图像技术测量麻涤混纺纱混合比的快速算法及其实用指标，从 麻涤纱的有效切片开始，纱线截面摄像，小波分析去噪，形态滤波，使用分水岭法， 使粘连纤维分开，获得清晰采像。得出主要特征参数为纤维当量截面积、异形系数 和中腔纹并依此参数及其组合完成对苎麻和涤纶纤维的自动识别。2 0 0 4 年谢莉青、 于伟东h 2 3 基于对苎麻和涤纶纤维已有的特征指标及组合指标，确定最佳的特征值组 合对，在二维解析坐标中，利用组合对参数，根据两种纤维的最大分离原则，确定 出纤维归类的边界函数方程从而完成麻涤纤维的识别。 2 0 0 4 年董彬，徐伯俊n 3 1 用图像处理技术测定丝毛混纺纱的混纺比，选取面积、 圆形度、矩形度、细化后长度作为特征参数，并用人工神经网络对特征参数进行识 别和分类。 2 0 0 6 年李志宏h 钔研究总结棉、麻两种纤维素纤维的横截面特征差别，提取有效 的识别指标，借助p h o t o s h o p 功能将棉麻纤维分别着色，然后采用d e li p h i 编程软 件，对麻棉纤维图像进行处理分析。 2 0 0 6 年沈巍，钱坤，曹海建n 砷根据羊绒羊毛混纺纱着色后两种纤维h j 的颜色差 异，借助计算机图像处理技术自动识别羊绒羊毛纤维，并计算混纺比。2 0 0 7 年沈巍， 钱坤，尹汪宏m 1 应用一种基于h s v 颜色模型的彩色目标提取方法检测羊绒羊毛混纺 比。通过设置二参数分层识别的方法，将着色后的颜色特征量作为鉴别羊绒和羊毛的 主要指标，并以羊绒、羊毛直径范围辅助以修正误判，并计算出羊绒与羊毛混纺比。 2 0 0 8 年沈巍，钱坤n 刀基于h s v 颜色模型，应用支持向量机的目标提取方法检测羊绒 羊毛混纺比。2 0 0 8 年沈巍h 砌研究了羊绒、羊毛的混纺比图像处理，分析了羊绒、羊 毛纤维本身的物理因素和燃料及染色条件对染色的影响，在h s v 色彩模型下，对染 色后存在明显差异的羊绒羊毛纤维进行区分，最后再测试图像分离后的羊绒、羊毛 纤维的各自纤维直径，并依据标准计算混纺纱成分含量，同时与已知含量值进行比 较分析。 2 0 0 8 年陶晨h 刚对纱线横截面图像处理判断混纺比进行了全面的研究和总结，并 开发了混纺比分析软件。以数学形态学为手段对图像进行预处理，提出新的光斑扩 散模型来探测横截面轮廓，从“径长 的角度提出了新的形态指标，在统计分析环 节，对特征向量进行系统聚类，统计每一类中纤维轮廓的总面积，从而得出纱线的 体积混纺比，开发了混纺比分析软件b l e n d e dy a r na n a l y z e r 。全面地研究了横截 面图像处理确定混纺比。 5 青岛人学硕+ 学位论文 2 0 0 9 年袁利华嘲1 对涤棉混纺纱进行图像处理，用数学形态学操作对纱线截面图 像进行预处理，用光斑扩散技术提取纤维的截面轮廓，用半径离散程度的特征指标 区分涤纶和棉纤维，从而计算出涤棉混纺比。 2 0 0 9 年杨宝娣、陶晨、顾平瞄对涤棉混纺纱提取特征参数，选取面积系数、异 形度和波动强度3 个特征参数，用系统聚类和模糊c 一均值聚类方法进行比较。最终 选用异形度指标对纤维进行分类，实现了纱线混纺比的计算。 1 1 2 2 混纺纱纵向的图像处理 1 9 9 6 年余序芬b 铂首次实现对麻棉纤维的自动识别与分类，运用数学形态学方 法提取棉麻纤维纵向投影图的边缘，用外切矩形充满度作为形态特征参数，自动识 别、分类麻棉纤维并计算相应的混纺比。1 9 9 8 年余序芬、吴兆平嘞3 分析了棉麻纱中 纤维的纵向几何形态差异，采用多参数分层识别模型，可以同时测得棉麻的直径比 和根数比。 2 0 0 2 年杨建忠，王荣武临”分析了羊绒和羊毛的表面鳞片形态特征，对羊绒和羊毛 表面鳞片形态进行处理，提出了鳞片内外2 个方形因子的指标，对羊绒纤维实现了自 动的识别。 2 0 0 5 年曾志明惭1 提出了计算机快速检测山羊绒与羊毛混纺比的方法，分析了原 理。将染色特征量作为区分山羊绒和羊毛的指标，运用灰色理论分析染色特征量， 并建立山羊绒和羊毛的检测模型。 2 0 0 6 年贾立锋、孟会娟、孟凡辉嘞1 对棉麻纤维进行图像处理，取纤维的直径和 颜色作为特征值，比较了单层、三层感知器神经网络，实现棉麻纤维的自动识别。 2 0 0 6 年张传雄、吴雄英踊力用动态阈值法解决了获取的图像中亮度不匀、聚焦不 完全的问题，利用拟合曲线解决了纤维交叉的分离问题，用二次扫描的方法提高了 纤维直径测量的精度并提取了6 个有效的纤维识别特征参数。 2 0 0 6 年张保兴m 1 改进了纱线横截面和纵向试样的取样和制样方法，通过纱线横 截面和纵向切断载玻片上纤维根数和混纺比分布，确定纤维素类纤维混纺纱图像处 理自动识别的取样方法和试验次数。为了有利于混纺纱混纺比的图像处理，通过试 验进行验证，确立合理的取样方法。 2 0 0 6 年宗亚宁旧刚以棉麻纤维图像特征提取和识别为研究对象，从纤维切片开始， 研究了纤维切片技术、图像自动摄取技术、图像轮廓描述技术、图像分割技术、图 像特征提取和纤维识别技术等。采用树脂切片技术获得纤维截面，确保了截面之间 的粘连少。图像自动摄取中讨论了自动聚焦算法，提出自适应局部区域和基于轮廓 边缘灰度变化精确聚焦方法。在显微阁像处理分析中，提出基于模板匹配原则的拼 接算法。利用链码对目标轮廓描述，解决了目标轮廓识别问题，在棉麻纤维纵向形 态识别方面，引入投影直径、转曲数、横节和裂纹多种特征参数，最后介绍了神经 6 第一章绪论 网络的模式识别。 2 0 0 7 年于冬燕、王荣武、吴雄英、王善元咖6 6 2 m 3 1 分析了影响棉麻图像处理的 有关因素。，基于三维位移自动平台对棉和麻纤维进行纵向自动识别，提取了六个有 效识别特征，证明系统采集纤维图像的最佳位置的重要性，通过更新识别参数数据 库，改变图像采拍位置等方法研究提高纤维种类识别准确率。 2 0 0 7 年于冬燕m 1 基于棉麻纤维纵向自动识别系统，研究试样制取的合理方法， 通过大量实验确定制取纤维段的合理长度，最小的样本容量。分析影响纤维种类识 别准确率的因素，探讨提高纤维识别准确率的改进方法。 b x u 畸儿删砸7 儿删对于纤维横截面和纵向的图像处理都有研究。提出了一套描述纤 维纵向卷曲程度的算法，然后利用几何参数和f o u r i e r 描绘子去描述和分析各种纤 维截面的几何特征及其形态复杂度，并将其应用到纤维截面的测定和分析上。发展 了纤维纵向形态测试棉纤维细度和成熟度的方法。 1 2 图像处理测定混纺比的优势 图像处理测定混纺比的优势体现在三个方面：一是速度更快、更准确。二是应 用范围广。三是可检测指标多。 1 2 1 速度更快、更准确 计算机图像处理技术进入纺织测试领域以来，随着计算机技术的进步，所能测 试的项目逐渐丰富。传统纺织品测试需要人工检验，工作量大，枯燥乏味、耗时费 力，而且因为人的主观原因，精确度得不到保证。随着科技的不断创新，图像处理 技术在纺织测试领域也必将进一步拓展，由简单的单一检测项目向多参数发展、从 性能检验向综合质量评估发展、由单一计算机技术向与傅罩叶快速变换、神经网络 技术的综合运用发展，越来越体现出快速、准确、高可靠性和稳定性的优越性呻1 。 1 2 2 应用范围广 混纺比的测定对于生产厂家、商家、消费者来说都十分的重要。我国经过2 0 多 年的发展，尤其是加入w t o 后，纺织品作为主要出口产品，对我国g d p 的增长发挥 着巨大的作用。传统的纺织品检测已经不能满足国外对我国的标准要求，有的仪器 较为落后，检测精度低，导致所做的检测结果不被其它国家认可。尤其在检测与纺 织材料表面特性有关的参数时，需要检测人员凭感官来进行评定，由于主观性强， 难以满足批量检测的要求。计算机技术和电子技术的飞速发展，图像处理在纺织检 测领域也获得了发展的空间，它可以直接、快速、准确地反映二维甚至三维的信息 载体，有效地解决了人为评定效率低、客观性差的固有缺陷盯0 1 。 7 青岛大学硕士学位论文 1 2 3 可检测指标多 传统的混纺比测定方法是用光学显微镜法和投影仪法。用普通的光学显微镜虽 然容易操作，但是准确度差，而且可测的指标也少。用新型扫描电子显微镜法准确 度高，但它只能测得一些比较容易测的直观数据，对于需处理之后才能获得的数据 ( 面积、周长) 等就无能为力了，对所得数据不能统计计算，更不能自动识别。随着 计算机在纱线混纺比测定领域的应用，一方面可以提高检测的精度，另一方面检测 的指标逐渐丰富。以后随着人工智能、神经网络、遗传算法、模糊理论、小波变换 理论的不断完善，图像处理检测数据也会更加多样，完善盯。 1 3 图像处理测混纺比目前的问题 ( 1 ) 图像处理测混纺比有纱线横截面和纵向两种，都需要先制取切片，拍照。横截 面切片难度大，对厚度要求严格，在切片中纤维容易挤压变形，对后期纤维截面轮 廓的获取产生干扰。纵向切片对厚度要求不是太严格，但要确保在长度内存在明显 的纤维特征值，纵向纤维易产生交叉。横截面切片一般用哈氏切片器制取即可，纵 向多数情况下要制成蒸馏液。 ( 2 ) 现在对图像处理测混纺比的研究多数停留在研究算法上，要想测定混纺比必须 有成型的软件，便于操作，这就涉及到多种软件的编程，以及接口问题，软件的界 面设计是非常重要的，宗旨是要让非纺织专业人员也可以操作。 ( 3 ) 纤维特征已经有多种指标，有些指标存在局限性。对多数混纺纱没有参考价值。 ( 4 ) 图像处理的编程软件有多种，有m a t l a b 、c 语言等，造成研究者各自为营，交 流困难，为建立不同混纺纱混纺比测定数据库造成困难。 ( 5 ) 目前神经网络模式识别已经成为一种趋势，但在纺织检测领域对此的研究还很 少。 1 4 本课题研究的内容及创新点 本论文对棉m o d a l 混纺纱进行图像处理。因为随着耕地的减少、石油资源的r 益枯竭以及全球温室效应等人类生存环境的急剧变化，天然纤维、合成纤维的产量 受到越来越多的制约，同时再生性、环保型纺织品受到人们越来越多的重视口刳。m o d a l 纤维是一种绿色环保再生纤维素纤维。近年来其产品因具有许多优良的特性，越来越 受到人们的欢迎一3 1 。特别m o d a l 与棉的混纺纱应用最多，纱线既具有棉的优良特性， 又有m o d a l 丝光高强等特性h 。但混纺比不同，造成织物性能和风格产生很大差异， 因此对棉m o d a l 混纺比检测也提出了更高的要求。上海东华大学已经研发出纤维图 像自动采集和识别系统，能区分棉苎麻纤维。本文对棉m o d a l 混纺纱混纺比的图 8 第一章绪论 像处理，要求比传统的化学法识别速度更快，达到的精度也更高，同时通过软件的 设计可以获取更多的指标，通过研究解决纱线混纺比图像处理中的问题，丰富东华 大学图像自动采集和识别系统的功能。 1 4 1 主要研究内容 ( 1 ) 在原有的切片技术下，制取纤维切片做成蒸馏液并进行拍照，分析纤维存在的 状态。 ( 2 ) 研究总结m o d a l 、棉这两种纤维素纤维的纵向特征，结合不同的纤维外观结构 和表面形态的特征，提取有效的识别指标。 ( 3 ) 对提取的有效识别指标进行神经网络训练，分别在感知器，b p 网络下对纤维 进行识别，分析两种模型下的识别精度。 ( 4 ) 采用v i s u a lb a s i c 编程工具，开发出一套简单易用的应用程序，实现在 w i n d o w s 平台下能够自动对纱线切片图像进行纤维混纺比计算。 ( 5 ) 对研究成果进行分析和拓宽，丰富软件的功能，使其能够应用于m o d a l 与棉纤 维之外的两种或者两种以上纤维混纺比的测定，提高通用性。 1 4 2 解决主要问题和创新点 ( 1 ) 通过大量的试验分析，提取纤维的特征，使其具有代表性，对于有相似特征纤 维混纺纱线混纺比测定同样使用。 ( 2 ) 通过神经网络方法提高软件对混纺比的识别准确率，并提高识别速度，从而使 图像处理的过程更接近于人类视觉与思维。 ( 3 ) 对软件界面进行设计，使之简洁，使用方便，提高软件的实用性，让非纺织专 业人士也可以方便操作。 9 青岛大学硕士学位论文 第二章纤维纵向切片的制取及图像预处理 图像处理确定纱线混纺比，分为针对纱线横向和纵向进行处理，对切片的要求 各不同。计算机取代人工方法对纱线混纺比进行识别，对切片质量的的要求更高， 一般的切片方法很难满足要求。传统方法采用哈氏切片器来制取切片，横向切片对 厚度的要求比较严格，技术难度大，非专业人员很难达到要求，制取的切片中，纤 维受到挤压容易变形，在以后的图像处理中很难将纠缠的纤维彻底的分开，相比而 言，纵向切片的难度就较小，切片厚度可以加大，至于大部分纤维纠缠的问题，可 以通过蒸馏的办法部分解决，有广泛推广的可能。本文在已有的纵向切片制取方法 的基础上，分析切片中纤维存在的状态，力求为以后的图像处理提供快速简便的制 取切片方法。纤维切片的拍照采用东华大学发明的纤维图像自动采集与识别系统， 通过此系统摄取纤维的照片，分析图片的质量，为图像的预处理提供含噪音少的图 片。图像的预处理按照处理的流程分析了各步的原理及程序，获得纤维清晰的二值 化图片。 2 1 纤维纵向切片制取 2 1 1 图像处理的流程 图像处理的流程如图2 1 所示 l 切片制取i 1 切片拍照h 图像处理h 特征样本i tn $ i ) l l 练h 判断输出 t i 切片制取h 切片拍照i 1 图像处理i 1 特征数据一 图2 1 图像处理流程 2 1 2 制取纵向切片前的准备 纤维纵向片段的制作过程与横向切片制作过程基本上相似，采用y 1 7 2 哈氏切片 器将纤维切成一定长度的片段，片段的厚度要根据纤维确定。纵向片段要体现出棉 与m o d a l 纤维轮廓和纹理特征，棉纤维纵向最典型的特征是天然转曲，细绒棉的转 曲数约为每厘米3 9 6 5 次，这就要求纤维片段要有足够的长度以识别天然转曲。同 时纤维片段不能太长，以减少纤维之间交叉，便于单根纤维的识别和计数。 2 1 2 1 实验样品 1 0 第二章纤维纵向切片的制取及图像预处理 m o d a l 纤维：1 3 d t e x 3 8 m m 棉纤维：1 6 d t e x 2 9 m m 2 1 2 2 实验仪器及设备 y 1 7 2 型纤维切片器、双面刀片、载玻片、盖玻片、火棉胶、甘油、带凹槽的木 块、烧杯、玻璃棒、吸管 2 1 3 纵向切片制取方法 纤维切片的制取方法： ( 1 ) 分别取一束棉和m o d a l 纤维，用手扯法整理平整，取一定量的纤维放入y 1 7 2 的凹槽中，放入槽中的纤维束应为中段，因为纤维中段的形态稳定，棉的转曲数多， 然后将金属板插入，压紧纤维束，以轻拉纤维束不动为宜。 ( 2 ) 将y 1 7 2 切片器放入木块凹槽中，用刀片切去露在切片器金属板两侧的纤维。 ( 3 ) 将切片器的螺座转向工作位置，销子定位，此时上面的螺丝推杆应对准纤维束 上方。 ( 4 ) 旋转螺丝，推出纤维束，纤维切片的长度不能太短，以防纤维纵向特征太少或 不倒伏，同时长度也不能太长，以防纤维交叉，论文选择螺丝旋转2 5 圈，( 每次切 片时都要保证螺丝旋转相同的圈数) ，这样就可以保证棉的天然转曲数在2 5 个，有 足够的特征用以识别，同时纤维交叉较少，便于随后的纤维图像摄取和识别。 ( 5 ) 用刀片沿金属板表面切下试样，一般第一片厚度无法控制，取第二片。在切片 时，刀片和金属板间的央角要小，并保持角度不变，使切片厚薄均匀，不破坏纤维 形态h 引。 ( 6 ) 将切好的片段转移到烧瓶中，加入充分的水，并轻轻振荡使纤维分开。 ( 7 ) 将烧瓶的水快速煮沸并用玻璃棒轻轻搅拌，保证纤维分离，形成均一的纤维悬 浮液。 ( 8 ) 用吸管吸取适量的悬浮液，滴在载玻片的中央，并滴适量的甘油，然后轻轻盖 上盖玻片，不要让中间存留气泡，悬浮液也不溢出盖玻片。 ( 9 ) 将制作好的纤维纵向切片放在显微镜下观察形态。 2 1 4 纤维纵向状态效果 显微镜下的纤维大多数呈单根纤维状态，相互纠缠的现象少，但由于在制取中 纤维受到外力，如刀片的切取，玻璃棒的搅拌，很多纤维弯曲。有些纤维切片会存 在两根纤维，三根纤维交叉状态，最严重的现象是数根纤维交叉聚集，人工鉴别时 都难以分辨纤维的种类和数量，更不用说计算机图像处理了。少量切片存在气泡和 碎纤维。目前图像处理可以解决单根纤维状念，两根、三根纤维交叉状态和碎纤维 青岛大学硕+ 学位论文 状态，但对于纤维聚集状态则无能为力。 图2 2 两根交叉 图2 4 存在气泡 图2 3 三根交叉 图2 5 存在碎纤维 图2 6 数根聚集 制取2 0 张切片，统计单根纤维、两根纤维交叉、三根纤维交叉、存在气泡、数 根纤维聚集状态。如表2 1 ：卜1 0 为棉纤维切片，l l 一2 0 为m o d a l 纤维切片。 1 2 第二章纤维纵向切片的制取及图像预处理 表2 1 纤维状态统计 单根棉纤维为5 4 3 根，单根m o d a l 纤维为5 0 8 根；棉纤维两根交叉为5 9 个， m o d a l 纤维两根交叉为5 6 个；棉纤维三根交叉为4 9 个，m o d a l 纤维三根交叉为4 7 个：棉纤维数根聚集为3 5 个，m o d a l 纤维数根聚集为4 5 个。 2 2 纤维纵向切片拍照 用哈氏切片器切片后，在东华大学发明的纤维图像自动采集与识别系统上摄取 纤维的照片。该系统可以实现苎麻棉纤维的自动识别，实现试样片上大面积图像的 连续采集、缝合、纤维搜集、自动聚焦等，但对其它两种纤维混纺纱则没有这些效 果。论文中利用此系统对纤维的聚焦，人工进行采集、拍照，然后将照片在计算机 上用i a t l a b 语言数字化后进行处理。图2 7 为切片的拍照设备。 1 3 青岛大学硕士学位论文 图2 7 切片拍照设备 2 2 1 实验仪器及设备 拍照设备硬件 ( 1 ) 装配三维自动载物台的l a b o m e d 光学显微镜一套，内置二百力像素数码摄像机。 ( 2 ) 联想计算机一台。 主要性能 ( 1 ) 可以通过软件精确控制载物台上下左右移动。 ( 2 ) 对切片纤维聚焦，实现切片范围内试样的大面积采集。 ( 3 ) 对拍照图像进行缝合，快速得到试样片上的大面积全景图。 ( 4 ) 自动判断识别纤维的种类和根数m 1 。 2 2 2 纤维纵向切片拍照方法 纤维图像自动采集与识别系统只能实现苎麻棉纤维的自动识别，对于其它两种 纤维混纺纱的识别则实现不了自动聚焦、大面积采样、图像缝合等功能，只能靠人 工控制获得清晰的图片，本论文正是使用此系统获得m o d a l 、棉纤维的清晰图片， 操作步骤如下： ( 1 ) 把载玻片放在载物台上，人工控制载物台上下左右移动找到纤维清晰图片，显 微镜目镜放大倍数为1 0 倍，物镜也采用l o 倍放大倍数。物镜倍数可以调节，但倍 数越大，视野内纤维的根数越少，一张照片内纤维的根数也越少。 ( 2 )