CN1156708C - 一种羊毛纤维细度测量方法及*** - Google Patents

Abstract

一种羊毛纤维细度测量方法及***，涉及一种包括羊毛、羊绒、马海毛和其它圆形截面纺织纤维的细度测量方法及设备。本发明采用数字摄像头(CCD)把经过放大的纤维图像转化为数字图像送入计算机进行实时处理，获取纤维轮廓，计算单根纤维细度；统计所有测量纤维的平均细度、细度分布等数据。由于本发明采用普通光源，并设计了适应纤维边缘快速提取和细度测量的算法及软件，因此本发明不仅具有操作简便，自动连续测量，测量参数多、结果准确可靠的优点，而且可降低成本，具有测量精度高，测量速度快的特点；能对4～300μm测量范围内的动物纤维进行测量，测量重复精度可达±0.135μm；测量速度每秒140根纤维。

Description

一种羊毛纤维细度测量方法及***

技术领域

本发明属于精密计量仪器技术领域，特别涉及一种包括羊毛、羊绒、马海毛和其它圆形截面的纺织纤维的细度测量方法及设备，广泛应用于纺织品进出口和生产行业的质量管理。

背景技术

毛绒纤维的平均细度及细度分布是评价毛绒质量的最重要参数之一，在纺织行业具有重要使用价值。目前常用的方法中，显微投影仪测量方法是一种绝对测量方法，简易直观；但是单根测量工作效率很低，手工操作的人为误差大；气流法虽快捷，但是只能得到平均直径而不能得到反映质量的细度分布；采用激光衍射原理研制的激光细度分析法实现了全自动测量，测量速度快、测量数据量大、结果客观，但结构复杂、仪器的使用条件要求高，维护困难。

目前现有技术中采用光学显微成像的方法、通过图像分析实现羊毛及绒类纤维的的质量评价，可以测定包括平均直径、标准差、变异系数、纤维细度分布等多种质量评价指标，全自动测量、速度快、测量数据量大、结果客观准确。采用该方法研制的成熟仪器目前只有澳大利亚Uster公司出品的OFDA100型光学纤维直径分析仪，该仪器照明***采用专用光源、驱动***置于工作台一侧、采用模拟CCD配以图像采集卡获取纤维图像、测量软件基于DOS操作***、纤维图像回显使用专用监视器。该仪器具有下列缺点：使用专用光源，提高了***造价，并且增加***的维护难度；驱动***置于工作台一侧使工作台受力不均匀，会影响工作台的运动精度和稳定性；使用模拟CCD增加了信号变换的次数，加大图像失真；由于从国外进口，价格昂贵。

发明内容

本发明的目的是提供一种羊毛纤维细度测量方法及***，使其不仅能实现全自动连续测量，而且能进一步提高测量精度和测量速度，降低成本。

本发明是通过如下技术方案实现的：一种羊毛纤维细度测量方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

(1)获取纤维切片，通过光学显微***放大纤维图像；

(2)采用数字摄像头CCD将纤维图像转换成数字图像；

(3)通过计算机读取数字图像，并进行图像处理及测量计算，测量计算包括纤维边缘提取，纤维微段的识别，纤维微段细度的计算；所述纤维边缘提取采用二值化-边缘跟踪的算法，所述纤维微段识别采用纤维边缘微段分离-条件判断的方法，所述纤维细度计算中采用亚像素定位法确定边缘点位置、从而实现纤维细度的计算；

(4)工作台x、y方向进给采用以计算机为控制单元、数字摄像头为反馈装置的闭环控制方法；

(5)工作台进给到下一位置，重复2--4的步骤，实现羊毛纤维细度的全自动测量。

一种实现上述测量方法的羊毛纤维细度测量***，主要包括由照明***和显微放大***构成的光学显微***，图像采集及处理***，实现X、Y两个方向进给的工作台及其驱动控制***，测量附件，其特征在于所述照明***采用普通光源和应用柯勒照明方式，图像采集及处理***包括数字摄像头(CCD)和装有对图象进行处理、数据计算及结果显示软件的计算机，该计算机通过IEEE1394接口与数字摄像头连接。

上述工作台采用伺服电机对称布置的整体式结构，其工作台驱动控制***采用由计算机、数模转换、驱动电路、伺服电机以及以数字摄像头作为工作台位置反馈装置组成的闭环控制***。

本发明的测量原理及方法如下：采用精密工作台-光学显微***-数字摄像头(CCD)一计算机处理的总体设计方案。具体测量时，首先将待测纤维由切断器切取切片，经散布器均匀散布在玻璃片上制成样片，再将样片固定在工作台上。之后，启动该***，工作台首先运动到测量的起始位置，***开始进行测量，工作台根据程序预先设定的运动方式进给；测量过程中，纤维切片经光学物镜成像于数字CCD靶面，数字摄像头(CCD)把经过放大的纤维图像转化为数字图像送入计算机处理终端，计算机对数字图像进行实时处理，获取纤维轮廓，计算图像中所有单根纤维细度；工作台进给的过程中，计算机不断采集图像进行处理，统计所有测量纤维的平均细度、细度分布等数据，以数字形式或直方图形式实时显示在屏幕上，直至测量结束。当测量结束后，工作台回到初始位置，准备下一次测量。

本***可适用于羊毛、羊绒、马海毛和其它圆形截面的纺织纤维，准确给出包括平均直径、标准差、变异系数、刺痛因素等指标在内的纤维细度统计测量值，应用范围广，测量参数多、结果准确可靠；由于本发明采用普通光源，并设计了适应纤维边缘快速提取和细度测量的算法及软件，因此本发明不仅具有操作简便，自动连续测量，测量参数多、结果准确可靠的优点，而且可降低成本，具有测量精度高，测量速度快的特点；能对4～300μm测量范围内的动物纤维进行测量，测量重复精度可达±0.135μm，测量精度高；测量速度每秒140根纤维，自动连续测量，测量速度快，操作简便，采用中/英文两种工作语言，输出方式灵活多样，工作可靠性高。

附图说明：

图1是羊毛纤维细度测量***结构原理图。

图2-a是柯勒照明原理。

图2-b是显微成像原理图。

图3是图像采集处理***工作原理图。

图4是图像处理流程图。

图5是边缘提取流程图。

图6是纤维识别流程图。

图7是纤维细度计算流程图。

图8是工作台驱动方式原理图。

图9是工作台控制***连接。

图10是工作台运动控制流程图。

图11是试样进给方式示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细的说明：

本发明主要包括精密工作台，光学显微成像***、图像采集及处理***、图像处理及测量算法和测量附件。其测量原理如图1所示：照明***1对工作台2上的纤维切片3提供均匀照明，纤维切片3上的显微微段经显微放大***4成像于数字摄像头5靶面，数字摄像头5把经过放大的纤维图像转化为数字图像，计算机8读取数字图像、并进行实时处理，获取纤维轮廓，计算单根纤维细度，并计算所有测量纤维的平均细度、细度分布、变异系数等数据，实现自动测量。仪器开始测试后，计算机6通过数模转换模块7、驱动电路8、伺服电机9控制工作台1根据程序预先设定的运动方式进给，同时仪器不断重复上述过程，直至测量结束。

***各部分的具体结构及作用如下：

精密工作台：实现X、Y两个方向的自动进给运动，采用驱动电机与工作台联成一体的整体式结构，电机对称布置于工作台两侧，由下列部件组成：工作台滑板、双V形滚珠小圆弧直线移动导轨、齿轮齿条传动机构和计算机控制的闭环控制驱动***(如图9所示)。

光学显微成像***：包括照明***和显微成像***。照明***采用普通光源，使用柯勒照明方式获得照明均匀的视场。柯勒照明***的光学原理如图2-a所示：通过集光镜12，使光源11的发光面在聚光镜的物方焦面13处成实像，然后，光源的一次像经过聚光镜14在显微镜的入瞳处成像，对物体进行照明。同时，在照明***中可以设置可调的孔径光阑13和视场光阑14，对照明光束的孔径和视场的大小进行调节。显微成像***如图2-b所示：测量对象准确的位于物镜物方焦面处，光线透过物镜后成为平行光束通过镜筒，经物镜所成的像位于无限远处(即物镜的共轭距为无穷大)。在平行光路中加入辅助物镜，成像于CCD靶面上。成像***采用平场消色差物镜对羊毛纤维试样进行放大、成像，以减小像差、色差造成的***误差。

图像采集及处理***：包括数字摄像头(CCD)、IEEE 1394接口和装有图像处理软件、的计算机。数字摄像头直接将放大的纤维图像转换成数字图像，减少了图像在数字化过程中的变换次数，最大限度地减少图像信号的失真；IEEE1394接口用于数字CCD信号和计算机的数据接口，是目前外设和计算机数据传输数字图像的接口；计算机将获取的图像进行处理，进行细度测量与计算；图像处理与测量软件基于Windows 98操作***开发，界面友好、交互性强，测量算法分图像采集、边缘提取与跟踪、微段提取与识别、细度测量四个步骤，测量速度快，测量精度高。其工作原理如图3所示：CCD摄像头把经过放大的纤维图像转化为数字图像；计算机对数字图像进行处理，获取纤维轮廓，计算单根纤维细度，并计算所有测量纤维的平均细度。由于仪器要求图像采集和处理实时进行，因此，要求算法应具有高的计算效率。为满足这一要求，测量软件采用图像采集和图像处理并行工作的方案，当处理图像时进行下一幅图像的采集。同时，为提高图像的处理速度，根据图像及测量参数的特点，设计了适应纤维边缘快速提取及细度测量的算法：边缘提取一纤维识别一细度计算。图像处理流程如图4所示：首先采集纤维图像，然后提取图像中的纤维边缘，再识别纤维微段，最后计算纤维细度。

图像处理及测量算法：处理对象为已经获取的纤维图像，要求能够快速计算已经获得图像中的纤维的细度，以提高***的测量速度。主要包括以下内容：纤维边缘提取、纤维片段的识别和纤维片段细度的计算。其算法流程如图4所示：首先采集纤维图像，然后提取图像中的纤维边缘，再识别纤维微段，最后计算纤维细度。纤维边缘提取采用了二值化-边缘跟踪的算法，纤维微段识别采用纤维边缘微段分离-条件判断的方法，纤维细度计算中采用亚像素定位法确定边缘点位置、从而确定纤维细度。

(一)边缘提取算法：

边缘提取算法采用图像二值化处理-边缘跟踪的边缘提取算法。算法流程如图5，详细算法流程如下所示：

首先，确定二值化阈值，具体过程如下：

计算图像灰度分布，并归一化处理。

计算灰度为j时的特征值，计算公式如下：

$b\left[j\right]=\frac{{\left(\underset{i=0}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{hist}\right[i]\×\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}i\·\mathrm{hist}[i]-\underset{i=0}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}i\·\mathrm{hist}[i\left]\right)}^2}{(1-\underset{i=0}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{hist}[i\left]\right)\×\underset{i=0}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{hist}\left[i\right]}---\left(1\right)$

b[j]一灰度为j时的特征值

hist[i]一灰度为i的像素占总像素比例。

比较灰度特征值，取特征值最大的灰度为图像二值化阈值。

其次，二值化图像

第三，确定边缘起始点：每隔一定间隔对二值化后的图像进行扫描，当点的灰度值满足下列条件即为边缘起始点。

或

第四，搜寻下一边缘点：从点nGray[i-1，j]开始，顺时针检查点nGray[i，j]的八个邻域点的灰度，用nGray[i]表示。如果邻域点满足下列条件，则点为边界点

和

第五，新边缘点是否边缘起始点：是，则结束边缘跟踪；否，回到第四步，寻找新边缘点。

最后，判断图像中的边缘是否搜寻完毕：是，结束搜寻；否，回到第三步，搜寻下一封闭边缘。

(二)纤维微段提取算法：

在提取纤维微段之前，必须先把同一个封闭边缘曲线中的不同纤维的边缘微段提取出来，本部份主要包括两方面的内容：纤维边缘分离、纤维微段识别，算法流程如图6。

下面，对这两方面的内容进行比较详细的说明。

1)纤维边缘分离：

在封闭边缘曲线中，曲线上的突变点是区别不同纤维边缘最好的参数。因此，本文通过提取曲线的突变点来分辨不同纤维的边缘。突变点的提取采用链码相关结合方向突变法来实现。

链码相关法根据边缘曲线点左右邻域内链码分布的相关系数确定边缘点是否突变点，nChainCode[j]表示邻域内第j个点的链码值，具体算法如下：

①确定邻域长度M。

②取起始轮廓线。

③取轮廓起始点。

④计算点左邻域内的链码分布L₁。

           L_{nChainCode[j]}＝L_{nChainCode[j]}+10≤j＜8    (8)

⑤计算点右邻域内的链码分布R₁。

           R_{nChainCode[j]}＝R_{nChainCode[j]}+10≤j＜8    (9)

⑥计算左、右邻域链码分布相关系数，公式如下：

⑦是否起始点：否，取下一轮廓点，回到第四步；是，进行下一步工作。

⑧寻找轮廓曲线特征点：链码相关系数为局部极小值的曲线点即为轮廓曲线特征点。

⑨判断曲线特征点是否真正特征点：采用方向突变法判断，方向突变法根据点的左右方向的变化对已经找出的突变点进行进一步判断，确定是否是不同纤维边缘的交叉点。在具体的实现中，点的左右方向用左右邻域内某点同被判断点之间的方向来表示，称链码相关法中提取出的变异点为特征点。方向突变法算法如下：

(1)取曲线的第一个特征点(x₁，y₁)为被判断点。

(2)计算被判断点和左特征点之间边缘点数目。

(3)如果边缘点数目大于确定数目N，取左邻域内的第N个点为计算点，否则取左特征点为计算点，计算点为(x₁，y₁)。

(4)计算被判断点的左方向。公式如下：

(5)计算被判断点和右特征点之间边缘点数目。

(6)如果边缘点数目大于确定数目N，取右邻域内的第N个点为计算点，否则取右特征点为计算点。

(7)计算被判断点的左方向。公式如下：

(8)计算左右方向的差值，差值为：

                           Δθ＝θ_r-θ_l

(9)差值Δθ是否大于阈值：大于，则被判断点为边缘突变点，把被判断点置为左特征点。

(10)把右初步突变点置为被判断点，取下一个特征点。

(11)如果所有特征点判断完毕，结束判断；否则，回到第二步，进行下一次判断。

⑩是否最后轮廓线：否，取下一轮廓线，回到第三步；是，进行下一步工作。

2)微段识别：把前面提取出的纤维边缘微段联系起来，提取出单独的纤维微段。根据边缘微段相互之间的几何关系以及边缘微段之间像素灰度变化的状况来确定，算法流程如图6，具体算法如下：

(1)取纤维边缘微段。

(2)搜寻对应边缘微段。

a.计算边缘微段中点坐标。

b.建立边缘微段过中点的法线方程。

c.沿法线向纤维内部搜索另外的纤维微段。

d.如果搜索到新的边缘微段，判断新边缘微段和原边缘微段是否是同一纤维微段的边缘。如果不是，回到上一步，重新搜索。

(3)纤维是否识别完毕：否，取下一纤维，回到第二步：是，结束。

(三)细度计算

细度计算使用亚像素定位法确定边缘点位置、再计算细度的算法，流程如图7，其基本原理如下所示：

①取纤维微段

②取纤维截面

③计算纤维截面左边缘点位置：进行中值滤波、去除灰度变化异常点，对边缘截面两边缘点附近的灰度变化曲线进行最小二乘曲线拟合，取拟合曲线最大点为左边缘点

④计算纤维截面右边缘点位置：进行中值滤波、去除灰度变化异常点，对边缘截面两边缘点附近的灰度变化曲线进行最小二乘曲线拟合，取拟合曲线最大点为左边缘点

⑤计算纤维细度。

⑥是否最后截面。否，回到第二步。

⑦计算纤维平均细度。

⑧是否所有纤维都已测量。否，回到第三步。

⑨计算所有纤维平均细度。

精密工作台控制***

X-Y精密工作台采用滚动摩擦导轨，由伺服电机通过齿轮齿条传动拖动工作台实现x，y两个自由度的运动，由计算机控制实现测试过程的自动进给，用于扫描试样上的纤维，原理如图8所示；z向运动为手动，调整显微***焦距。控制***连接如图9所示，图10为工作台控制流程。运动的速度和方向由计算机通过D/A板控制。其工作时的进给路线如图11所示：镜头从左上角开始，向x正方向运动；运动到边缘时，x方向停止运动，y向运动一步，然后y方向停止运动，x向作反向运动；当x向运动到反向边缘时，同样，x方向停止运动，y向运动一步，然后y方向停止运动，x向作正向运动。如上所述，试样不断循环进给，直至测量结束。

测量附件：包括纤维切断器、散布器、载玻片及样品盒、打印机。纤维切断器将整理后的纤维样品切断成长为1.8mm～2mm的纤维线段，然后放入散布器均匀散布在载玻片上，样品盒可以放置16副备用的载玻片，打印机用于纤维图像和测量结果的输出。

仪器的技术指标如表1。

              表1仪器测量技术指标

测量范围		4～300μm
				测量速度		最大可达140根/s
测量重复性与精确度	平均细度(μm)	测量极限误差	测量相对误差
				16.66	±0.029	0.0036
	18.31	±0.059	-0.0044
				20.38	±0.028	0
	23.54	±0.048	-0.0051
				26.43	±0.030	-0.0061
	30.62	±0.068	0.0029
				34.69	±0.102	0.0066
	37.69	±0.135	0.0013
				长期稳定性	编号	Δ
by01_1	0.042
			by05_1		0.045
by08_1	0.112

Claims (3)

1、一种羊毛纤维细度测量方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

(1)获取纤维切片，通过光学显微***放大纤维图像；

(2)采用CCD数字摄像头将纤维图像转换成数字图像；

(3)通过计算机读取数字图像，并进行图像处理及测量计算，测量计算包括纤维边缘提取，纤维微段的识别，纤维微段细度的计算；所述纤维边缘提取采用二值化-边缘跟踪的算法，所述纤维微段识别采用纤维边缘微段分离-条件判断的方法，所述纤维细度计算中采用亚像素定位法确定边缘点位置、从而实现纤维细度的计算；

(4)工作台x、y方向进给采用以计算机为控制单元、数字摄像头为反馈装置的闭环控制方法；

(5)工作台进给到下一位置，重复2-4的步骤。

2、采用如权利要求1所述方法的一种羊毛纤维细度测量***，主要包括由照明***和显微***构成的光学显微成像***，图像采集及处理***，实现X、Y两个方向进给的工作台及其驱动控制***，测量附件，其特征在于所述照明***采用普通光源和柯勒照明***，所述图像采集及处理***包括CCD数字摄像头和装有对图象进行处理、测量计算及结果显示软件的计算机，该计算机通过IEEE1394接口与数字摄像头连接。

3、按照权利要求2所述的羊毛纤维细度测量***，其特征在于工作台采用伺服电机对称布置的整体式结构，其工作台驱动控制***采用由计算机、D/A转换、驱动电路、伺服电机以及以数字摄像头作为工作台位置反馈装置组成的闭环控制***。

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