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基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法

阅读：1014发布：2020-10-07

专利汇可以提供基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，包括织物毛羽展示、图像采集以及图像分析，通过压布机构在顶布机构两侧定位织物的两边，借助升降机构对织物进行张紧，在刀口形状的顶尖尖端织物接近线状，线上的毛羽形态充分展现；采用平行光源照射和面阵黑白相机成像，所采集的图像为毛羽阻挡光线情况，与外界环境的明暗和毛羽颜色无关，免去了图像RGB到灰度的变换和灰度修正；图像中每个像素点的灰度值为0~255，采用阈值分割法将图像转换为二值（0，1）图像，对图像中的毛羽区域和背景分离，仅对分割后的毛羽区域进行分析研究，能提高毛羽检测的速度。，下面是基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，包括织物毛羽展示、图像采集以及图像分析，其特征在于具体包括如下步骤：
A、织物毛羽展示：借助顶尖呈线状的顶布机构（12）将织物对折，并借助具有升降自由度的压布机构（11）将织物两端定位、张紧，在顶布机构（12）的顶端形成毛羽展示结构；
B、图像采集：在毛羽展示结构两侧分设平行光源（21）和面阵黑白相机（22），采集毛羽遮光图像；
C、图像分析：
c1、借助阈值分割法将步骤B中所采集的毛羽遮光图像转换为二值图像，二值中的1表示毛羽区域、0表示背景区域，
c2、对步骤c1中的二值图像从第一行像素开始逐行进行扫描，当第一次某行的毛羽像素个数小于或等于N个像素时，定义该行为0mm基准线，N为一行像素数的45 60%，继续逐行~
扫描，每隔20 200个像素行定义一条基线，按次序分别记为，n为自然数，
~
c3、统计每条基线上毛羽的像素数、记为，以及每条基线上的毛羽数量、记为，c4、扫描每条基线与上条基线的区间内毛羽所占的像素数；
D、按照以下公式对毛羽指标进行统计：
毛羽总数量为：i=1时基线上的毛羽数量                        （）
毛羽总长度：                                   （）
毛羽平均长度：                                     （）
式中表示毛羽总长度，单位mm，表示毛羽平均长度，单位mm，表示两条基线之间的距离，，单位mm；
步骤A中所述压布机构（11）包括对称分设在顶布机构（12）两侧的具有升降自由度的压布平台（11-1）、借助铰接轴（11-11）与所述压布平台（11-1）铰接的压布板（11-2）、设置在压布板（11-2）铰接端的靠模轮（11-3）以及与所述靠模轮（11-3）配合的靠轮模板（11-4），借助升降机构所述靠模轮（11-3）与靠轮模板（11-4）滚动配合、形成压布板（11-2）在压布平台（11-1）上的张开或闭合自由度。
2.根据权利要求1所述的基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，其特征在于步骤B中所述平行光源（21）的发光面大于所要检测织物的有效尺寸；所述面阵黑白相机的像素尺寸不大于10微米。
3.根据权利要求1所述的基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，其特征在于步骤c1中阈值为第一行和最后一行灰度值的平均值，灰度值小于该阈值的像素定义为毛羽区域，记为1，赋予灰度值255；灰度值大于等于该阈值的像素定义为背景，记为0，赋予灰度值
0。
4.根据权利要求1所述的基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，其特征在于步骤c3中，毛羽数量的统计方法为：从左到右扫描基线，统计基线上像素由0到1的累计变化次数。
5.根据权利要求1所述的基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，其特征在于步骤D中还包括以下织物毛羽的特征参数：
长度方差：                      （）
其中，表示毛羽长度的方差。
6.根据权利要求1所述的基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，其特征在于所述靠轮模板（11-4）与所述靠模轮（11-3）的配合面为顶端呈弧状过渡的竖直立面；压布平台（11-1）与压布板（11-2）的铰接轴（11-11）上套装有复位扭簧（11-12）。
7.根据权利要求1所述的基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，其特征在于所述升降机构为气缸或电机（11-9）驱动的滚珠丝杠副（11-8），所述气缸的活塞杆自由端或滚珠丝杠副（11-8）的升降端与所述压布平台（11-1）下端连接，所述压布平台（11-1）侧面还设有升降导向机构。
8.根据权利要求1所述的基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，其特征在于所述压布板（11-2）的自由端设有压布凸面，所述压布平台（11-1）上设有与所述压布凸面配合的凹槽（11-1-1），所述凹槽（11-1-1）内设置弹性垫。
9.根据权利要求1所述的基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，其特征在于所述顶布机构（12）限位在操作台（5）上、设有拉力或压力传感器、顶端呈刀口形状，所述顶布机构（12）包括借助导向轴滑动限位在操作台（5）上的顶板（12-1），所述顶板（12-1）的顶端为带有圆弧倒角的刀口形状顶尖，所述压力传感器套装在所述导向轴上、并限位在操作台（5）与顶板（12-1）之间。

说明书全文

基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法

技术领域

[0001] 本发明属于图像处理和模式识别技术领域，应用于织物毛羽检测领域，具体涉及一种基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法。

背景技术

[0002] 织物表面过多的毛羽不仅会使织物的光洁度变差，易沾染尘土，还会给后续染整加工带来一系列的问题，如绒毛落入丝光碱液，会使碱液含杂增加，影响丝光效果和碱液回收的质量；落入印花浆料中，会造成拖浆、拖刀、花纹轮廓不清；较多的织物毛羽，也会使丝光和轧光光泽不良；对于化纤纯纺、混纺织物，布面毛羽会造成织物起毛起球，影响外观质量。当然，并不是所有织物毛羽越少越好，织物表面含有一定量的毛羽也会增加保暖性和舒适感。因此，在实际生产和应用中，需要对织物表面的毛羽进行测试，以确定是否满足使用要求。

[0003] 对于织物毛羽特征的测试，目前实际生产中普遍采用目测法，将织物折叠，置于明亮处，迎着光线观察凸边处绒毛分布情况。测量结果受测试人员主观影响，测试结果可靠性差。还有单面压缩测试仪，利用分界压力与毛羽数量和毛羽的压缩、弯曲性质的关系，分界压力越大，说明毛羽数量越大。而在实际应用中，较短的毛羽弯曲刚度较大，会与较长毛羽的分界压力会达到相似水平，测量准确性差。分界压力的大小还会受毛羽材质抗弯刚度的影响，该仪器只能用于评定同种材质的织物烧毛前后毛羽的烧除程度。用法单一，很难普及。

[0004] 也有采用图像处理法，对布面或试样折叠，把露出绒毛的部分向外，放置在有较大反差的背景之上，采用数码成像设备对所要评价的织物直接拍摄。通过图像处理，进行布面毛羽数量、长短等的评价。随着图像成像技术和图像分析技术的快速发展，自动化、客观化的图像外观检测技术必然是未来纺织品外观特征评定的发展方向。利用该技术可以克服人工检测的弊端，提高图像检测和分析的效率和精度。

[0005] 目前，纺织行业已经提出了利用图像处理技术来评价织物表面的毛羽特征，但是存在很多缺陷，例如图像处理很繁琐，导致数据分析误差大；图像分析不够全面具体。这些图像分析的实用性还有待验证。

发明内容

[0006] 本发明要解决的技术问题是提供一种基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，其采用刀口状顶尖以设定的恒定压力顶起待测部位的织物，在线状顶尖的两侧分设水平光源和图像采集机构，并用设定程序自动对采集的图像进行分析处理。

[0007] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

[0008] 一种基于图像采集的布面毛羽分析及统计方法，包括织物毛羽展示、图像采集以及图像分析，具体包括如下步骤：

[0009] A、织物毛羽展示：借助顶尖呈线状的顶布机构将织物对折，并借助具有升降自由度的压布机构将织物两端定位、张紧，在顶布机构的顶端形成毛羽展示结构；

[0010] B、图像采集：在毛羽展示结构两侧分设平行光源和面阵黑白相机，采集毛羽遮光图像；

[0011] C、图像分析：

[0012] c1、借助阈值分割法将步骤B中所采集的毛羽遮光图像转换为二值图像，二值中的1表示毛羽区域、0表示背景区域，

[0013] c2、对步骤c1中的二值图像从第一行像素开始逐行进行扫描，当第一次某行的毛羽像素个数小于或等于N个像素时，定义该行为0mm基准线，N为一行像素数的45 60%，继续~逐行扫描，每隔20 200个像素行定义一条基线，按次序分别记为，n为自然数，
~

[0014] c3、统计每条基线上毛羽的像素数、记为，以及每条基线上的毛羽数量、记为，

[0015] c4、扫描每条基线与上条基线的区间内毛羽所占的像素数；

[0016] D、按照以下公式对毛羽指标进行统计：

[0017] 毛羽总数量为：i=1时基线上的毛羽数量（）

[0018] 毛羽总长度：（）

[0019] 毛羽平均长度：（）

[0020] 其中表示毛羽总长度，单位mm，表示毛羽平均长度，单位mm，表示两条基线之间的距离，，单位mm。

[0021] 步骤D中还包括以下织物毛羽的特征参数：

[0022] 长度方差：（）

[0023] 其中，表示毛羽长度的方差。

[0024] 步骤c3中，毛羽数量的统计方法为：从左到右扫描基线，统计基线上像素由0到1的累计变化次数。

[0025] 上述技术方案中，基于顶布机构和压布机构对线状顶尖处的织物毛羽采集图像；所采集的图像布面基准水平，免去了图像倾斜校正的预处理；采用平行光源照射和面阵黑白相机成像，所采集的图像为毛羽阻挡光线情况，与外界环境的明暗和毛羽颜色无关，免去了图像RGB到灰度的变换和灰度修正；图像中每个像素点的灰度值为0 255，采用阈值分割~
法将图像转换为二值（0，1）图像，对图像中的毛羽区域和背景分离，仅对分割后的毛羽区域进行分析研究，能提高毛羽检测的速度。

[0026] 采用上述技术方案产生的有益效果在于：（1）对所采集的灰度图像进行二值化预处理，减少了图像分析的计算量，提高像素统计速率；（2）提出了对布面0mm基准线的可靠标定方法，即使布面位置在所采集的图像中发生变化，也能准确扫描到基准线，解决了织物厚度不同或机构高度变化造成的测试结果误差；（3）采用统计图像基线像素和区间像素的方法，准确可靠，对毛羽总数量，总长度，平均长度和长度方差的计算，体现了毛羽特征的总体水平，毛羽统计更全面。附图说明

[0027] 图1是本发明毛羽测试仪的原理结构示意图；

[0028] 图2是本发明织物毛羽展示机构的主视结构示意图；

[0029] 图3是压布机构去除升降机构后的结构示意图，其中虚线代表压紧过程中的状态变化图；

[0030] 图4是实施例中面阵黑白相机采集的毛羽遮光图像；

[0031] 图5是实施例中转换的二值图像；

[0032] 图6是实施例中定义的基线；

[0033] 其中，1代表织物毛羽展示机构，11、压布机构，11-1、压布平台，11-1-1、凹槽，11-2、压布板，11-3、靠模轮，11-4、靠轮模板，11-6、导轨滑块副，11-7、安装板，11-8、滚珠丝杠副，11-9，、电机，11-10、支撑板，11-11、铰接轴，11-12、复位扭簧，12、顶布机构，3、上位机，
4、织物，5、操作台。

具体实施方式

[0034] 具体的分析方法如下：

[0035] A、织物毛羽展示：借助顶尖呈线状的顶布机构12将织物对折，并借助具有升降自由度的压布机构11将织物两端定位、张紧，在顶布机构12的顶端形成毛羽展示结构；该步骤中顶布机构12定位在操作台上，其线状顶尖是水平的。

[0036] 参见图1，是本发明织物毛羽测试仪布局的原理结构图，其包括织物毛羽展示机构1、毛羽图像采集机构以及配套的上位机3。上位机3与控制织物毛羽展示机构的机械运动的单片机和毛羽图像采集机构中的面阵黑白相机22通讯，通过上位机控制整个测试过程中的顶压展示毛羽和毛羽图像采集，并对采集的图像进行分析处理，得到毛羽系数。在测试过程中无需人工干预，提高了测试的客观性和准确性。

[0037] 其中织物毛羽展示机构的结构示意图参见图2和图3，所述织物毛羽展示机构1的结构中包括限位在操作台5上、设有拉力或压力传感器、顶端呈刀口形状的顶布机构12，以及分设在所述顶布机构12两侧、借助升降机构具有独立升降自由度的压布机构11，织物横跨所述顶布机构12、两端分别借助所述压布机构11压紧；所述织物4借助所述升降机构拉伸、并在顶布机构12的顶端形成毛羽展现的结构。两侧的压布机构11具有单独的升降自由度，当压布机构将织物两端压紧时，通过将压布机构对称下降或不对称下降可以将织物的不同部分在顶布机构12的尖端进行拉伸，通过拉力或压力传感器的数值来控制压布机构11下降的距离，从而实现在恒定的压力下对织物的不同部位以及不同弹性的织物进行恒定力的拉伸，在相同条件下的拉伸所展示的毛羽特征具有可比性。本实施例中，顶布机构的顶端呈刀口形状，使得织物的测试部分接近线状，尽量能实现采集织物一条直线上的毛羽图像，防止其他部位毛羽的干扰，利于分析毛羽系数和计算。

[0038] 所述压布机构11包括对称分设在顶布机构12两侧的具有升降自由度的压布平台11-1、借助铰接轴11-11与所述压布平台11-1铰接的压布板11-2、设置在压布板11-2铰接端的靠模轮11-3以及与所述靠模轮11-3配合的靠轮模板11-4，借助升降机构所述靠模轮11-3与靠轮模板11-4滚动配合、压布板11-2在压布平台11-1具有张开或闭合自由度。所述靠轮模板11-4与所述靠模轮11-3的配合面为顶端呈弧状过渡的竖直立面。压布平台11-1具有竖直升降自由度，当其升至一定高度时，设置在压布板11-2上的靠模轮11-3与靠轮模板11-4的弧状过渡配合，压布板11-2与铰接的压布平台11-1之间处于自由状态，由于压布平台11-
1与压布板11-2的铰接轴11-11上套装有复位扭簧11-12，此时压布板11-2的压布端从压布平台11-1上弹开；当其降至一定高度时，靠模轮11-3顶压在靠轮模板11-4的竖直立面配合上，压布板11-2的压布端压紧在压布平台11-1上。所述压布平台11-1上设有与压布板11-2的压紧面配合的凹槽11-1-1，所述凹槽11-1-1内设置弹性垫。

[0039] 本实施例中所述升降机构为气缸或电机11-9驱动的滚珠丝杠副11-8，所述气缸的活塞杆自由端或滚珠丝杠副11-8的升降端与所述压布平台11-1下端连接，所述压布平台11-1侧面还设有升降导向机构。以滚珠丝杠副为例说明升降机构的具体结构：每个压布平台11-1分别设有电机11-9和配套的滚珠丝杠副11-8，所述电机定位在操作台5下方的底座上，借助皮带传动副驱动滚珠丝杠副11-8。升降导向机构的具体结构包括：在所述压布平台
11-1下端面或侧面固定设有支撑板11-10，所述支撑板11-10上设有导轨滑块副11-6，所述滚珠丝杠副11-8或气缸的升降端与支撑板11-10定位，所述导轨滑块副11-6中的滑块定位在与操作台5限位的安装板11-7上，压布平台11-1在升降机构的作用下沿导轨升降。

[0040] 所述顶布机构12包括借助导向轴滑动限位在操作台5上的顶板12-1，所述顶板12-1的顶端为带有圆弧倒角的刀口形状顶尖，所述压力传感器套装在所述导向轴上、并限位在操作台5与顶板12-1之间。压力传感器输出端接所述上位机的相应输入端，所述上位机接收压力传感器的信号、通过相应的输出端接所述升降机构和面阵黑白相机22的控制端。

[0041] 具体操作时，首先将压布平台11-1升至预定高度、压布板11-2的压布端松开，将织物4横跨顶布机构、两端平铺在压布平台11-1上；然后压布平台11-1下降、使压布板压紧在压布平台11-1上，随着压布平台继续下降，对织物4有了一定的拉伸力，控制机械升降的单片机根据压力传感器传送的压力信号控制下降的位置。

[0042] B、图像采集：在毛羽展示结构两侧分设平行光源21和面阵黑白相机22，采集毛羽遮光图像；该步骤中面阵黑白相机的基准面与顶布机构12的基准面都是一致的，且位置是相对固定的，免去了图像倾斜校正的预处理，采集的图像参见图4。

[0043] 所述平行光源21的发光面大于待测样品的有效尺寸；所述面阵黑白相机22的像素尺寸不大于10微米，小于毛羽的直径；所述面阵黑白相机22的输出端接所述上位机的相应输入端。在顶布机构的一侧用平行光源21照射，另一侧通过面阵黑白相机22采集图像。光源的光线均匀性好，能保证整个像面清晰一致，提高图像分析结果的真实性。面阵黑白相机可以对静态物体成像，简化了机械结构。

[0044] 采用平行光源照射和面阵黑白相机成像，所采集的图像为毛羽阻挡光线情况，与外界环境的明暗和毛羽颜色无关，免去了图像RGB到灰度的变换和灰度修正。像面实际尺寸调整为10×7.5mm，为图像分析建立统一的尺寸标准。

[0045] C、图像分析：

[0046] c1、借助阈值分割法将步骤B中所采集的毛羽遮光图像转换为二值图像，阈值分割法是成熟的算法，不再赘述。本实施例中阈值的选取原则为：第一行和最后一行灰度值的平均值，灰度值小于该阈值的像素定义为毛羽区域，记为1，赋予灰度值255；灰度值大于等于该阈值的像素定义为背景，记为0，赋予灰度值0。阈值分割法处理后的图像参见图5。

[0047] 采集的原始图像中每个像素点的灰度值为0 255，采用阈值分割法将图像转换为~二值（0，1）图像，对图像中的毛羽区域和背景分离，仅对分割后的毛羽区域进行分析研究，能提高毛羽检测的速度。

[0048] c2、对步骤c1中的二值图像从第一行像素开始逐行对像素进行扫描，第一次某行的毛羽像素数小于或等于N个像素时，定义该行为0mm基准线，N为一行像素数的45 60%，继~续逐行扫描，每隔80个像素行定义一条基线，按次序分别记为，n为自然数。

[0049] 调整N值，0mm基础线会在所采集的图像上的位置相应变化，与采集图像的布面比较，发现在N取45 60%时，更接近布面位置。织物纱线越粗，织物表面的纱线密度就越小，图~像上显示的织物基准面上毛羽像素占整行像素的比例越小，本实施例中N取像素数的50%。

[0050] 本实施例中所选用的相机分辨率为1600×1200，像素尺寸为4.5×4.5μm，像面长度方向上的尺寸为4.5×1600÷1000=7.2mm。根据设计要求，需要采集织物4被顶起的尖端成直线状部位长度为10mm的图像，调整面阵黑白相机的微距环尺寸，使像面尺寸放大1.39（10÷7.2）倍，调整后的像面实际尺寸为10mm×7.5mm（其中7.5≈4.5×1200÷1000×1.39），即每个相元尺寸相应放大到4.5×1.39÷1000=0.00625mm，即6.25μm，其小于毛羽直径10μm，满足统计条件。

[0051] 逐行扫描图像的像素，当某一行的毛羽像素个数小于或等于1600×50%=800个像素时，定义该行为0mm基准线。其中数据比例50%是经过多次调试后确定的，该基线位置与布面基准基本一致。

[0052] 确定第2、3……条基线时，间隔的像素行可以在20 200像素行之间任选。本实施例~中每间隔80个像素行定义为下一条基线，基线之间的距离为：0.00625mm×80=0.5mm。

[0053] c3、统计每条基线上毛羽的像素数、记为，以及每条基线上的毛羽数量、记为，毛羽数量的统计方法为：从左到右扫描基线，统计基线上像素由0到1的累计变化次数。

[0054] 统计如下：

[0055] 表1 每条基线上的毛羽像素数和毛羽数量

[0056]

[0057] c4、扫描每条基线与上条基线的区间内毛羽所占的像素数。

[0058] 根据表1可以计算每条基线上的毛羽密度，还可以通过两条基线之间的毛羽像素数计算毛羽密度，作为毛羽指标评价的参数。

[0059] D、按照以下公式对毛羽指标进行统计：

[0060] 毛羽总数量为：i=1时基线上的毛羽数量（）

[0061] 毛羽总长度：（）

[0062] 毛羽平均长度：（）

[0063] 其中表示毛羽总长度，单位mm，表示毛羽平均长度，单位mm，表示两条基线之间的距离，，单位mm，本实施中 =4.5×1.39÷1000×80=0.5mm。

[0064] 还可以进行织物毛羽长度方差的统计：

[0065] （）

[0066] 式中，表示毛羽长度的方差。

[0067] 本实施例中，

[0068] 。

[0069] 列表统计如表2：

[0070] 表2 织物毛羽长度方差统计表

[0071]

[0072] 上位机自动对毛羽特征进行统计、分析和计算，并输出。其整个毛羽测试过程无需人工干预，其结构简单，分析方法简单、快速，结果客观、准确，可用于不同厚度和弹性织物毛羽特征的统计和分析。

[0073] 综上所述，本发明所采集的图像布面基准水平，所采集的图像为毛羽阻挡光线情况，与外界环境的明暗和毛羽颜色无关；图像中每个像素点的灰度值为0 255，采用阈值分~割法将图像转换为二值（0，1）图像，对图像中的毛羽区域和背景分离，仅对分割后的毛羽区域进行分析研究，能提高毛羽检测的速度；对毛羽长度的计算方法科学准确，不同厚度、弹性的织物之间具有可比性。

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