吳倩，鄧中民

數(shù)字圖像處理在原棉異物檢測中的應(yīng)用

吳倩，鄧中民*

（武漢紡織大學 紡織與材料學院, 湖北 武漢 430073）

利用改進的Otsu閾值法對原棉異物圖像進行分割，并運用數(shù)字圖像處理技術(shù)，對具有代表性的原棉異物進行圖像增強，二值化等處理，快速準確地識別出原棉中存在的異物，從而有效地提高原棉異纖清除機的除雜率。

圖像處理；原棉異物；檢測

我國是紡織大國，而棉花是紡織工業(yè)最主要的原材料之一，是關(guān)系國計民生的重要戰(zhàn)略物質(zhì)。原棉異物不僅危害紡織工序的正常加工，而且影響著半成品與成品的質(zhì)量。因此，去除原棉異物，提高棉紡織制品質(zhì)量的問題顯得尤為重要。

為了確保棉花質(zhì)量，減少因異物造成的經(jīng)濟損失，目前絕大多數(shù)棉紡企業(yè)不得不組織專人在棉花投料前將棉包打開，逐包挑揀[1-3]。這種方法不僅效率低，耗資大，而且容易受主觀因素影響，不能確保質(zhì)量[4,5]。因此，原棉異物在線檢測成為一個新的話題，具有廣闊的前景。其中，MATLAB圖像處理技術(shù)對于原棉異物的檢測識別起著至關(guān)重要的作用。

1 圖像的采集與預處理

原棉異物的種類繁多，形狀各異。本文選取原棉中的棉結(jié)，麻絲，頭發(fā)絲三類原棉異物圖像進行處理與分析。

1.1 圖像的采集

選取足量的不含異性纖維的皮棉,利用皮棉開松機對皮棉進行充分開松,形成80cm寬、2mm厚的不間斷均勻棉層,并在開松過程中逐次放入上述3種異物樣本[6-9],得到混有異物的棉層。對產(chǎn)生的棉層進行圖像采集,共得到了3幅真彩色異性纖維圖像，如圖1所示。

1.2 圖像的預處理

圖像的預處理是在特征提取算法之前的一個必要的也是很關(guān)鍵的過程,其作用是在特征提取之前使圖像的邊緣盡可能地明顯,噪聲盡可能地減小,從而使后面的特征提取算法得到最好的結(jié)果[10,11]。

圖1 三種原棉異物原始圖像

圖像灰度的直方圖是反映一幅圖像中的灰度級與出現(xiàn)這種灰度的概率之間的關(guān)系圖形?；叶戎狈綀D是灰度級的函數(shù)，描述的是圖像中具有該灰度級的像素的個數(shù):其橫坐標是灰度級，縱坐標是該灰度出現(xiàn)的頻率(像素的個數(shù))。

這里我們主要采用直方圖規(guī)定化來對圖像進行增強。將采集到的圖像進行灰度轉(zhuǎn)化，得到其灰度圖及其直方圖，并對其進行直方圖調(diào)整，得到均衡化后的圖像及其直方圖。如圖2-4所示。

圖2 棉結(jié)直方圖及其調(diào)整

圖4 麻絲直方圖及其調(diào)整

由圖2-4，我們可以看出：①直方圖呈現(xiàn)單峰分布,而且聚集度很高,說明棉層和異性纖維的灰度值是混合在一起。②棉花背景的灰度值范圍大致在230～255之間,異性纖維的灰度值大多數(shù)在20～230之間。③規(guī)定化后的圖像在指定區(qū)域的灰度級增強，灰度間隔被拉大了，有利于圖像的分析與識別。

2 改進的Otsu 法

最大類間方差法(Otsu法)是1979年Otsu N.提出的動態(tài)閾值方法[12-15],該方法計算簡單，在一定條件下不受圖像對比度和亮度變化的影響，因而在一些實時圖像處理系統(tǒng)中得到了很廣泛的應(yīng)用。針對棉纖維及其異物的灰度分布級數(shù)，本文對其進行一定程度的改進，使其更能滿足實驗的需求。

它的基本思想是利用圖像的灰度直方圖,以目標和背景的方差最大來動態(tài)地確定圖像的分割閾值。其基本原理如下：設(shè)f(x,y)為M×N圖像(x,y)處的灰度值，灰度級為k，則f(x,y)的取值范圍為[0,k-1],記Gk={0,1,2,…,k-1}。設(shè)p(i)為圖像f(x,y)中灰度級為i的頻數(shù)，則灰度級i出現(xiàn)的頻數(shù)為：

假設(shè)圖像的分割閾值為 t,則把圖像分為兩個區(qū)域:目標區(qū)域A和背景區(qū)域B ,分別用{ f ( x , y) ≤t}和{ t ＜ f ( x , y) ≤ K-1}表示,于是我們可以得到區(qū)域A和B的比例、均值，并求出總均值如下。

則Otsu法求圖像最佳閾值的公式為：

Otsu法主要考慮目標區(qū)域和背景區(qū)域之間的方差問題，卻忽略了同一區(qū)域像素包含的分類信息。兩類區(qū)域中的各像素與類中心之間也存在著距離。距離越小，說明這個區(qū)域內(nèi)的像素內(nèi)聚性好，圖像的分割效果也就越好。由此引入兩個取悅的平均方差概念,用來度量內(nèi)聚性的好壞。

目標區(qū)域平均方差：

目標區(qū)域平均方差：

因此,同時考慮這兩個因素,既要保證類間距離最大,又要做到每個區(qū)域的內(nèi)聚性好,這樣才能獲得更佳的分割效果。基于這個要求,本文在分析 Otsu的基礎(chǔ)上提出一個新的閾值選取方法,閾值求取公式[16]為：

當 G(t) 取最大值時所對應(yīng)的灰度級即為所求的最佳閾值θ。即：

3 原棉異物的識別

對原棉異物特征的提取，我們采取對圖像進行二值化處理，使異物和原棉之間的界限分明。在MATLAB中，二值圖像數(shù)據(jù)室邏輯類型，只包含0和1，值0的像素點顯示黑色，值1的像素點顯示白色。利用上節(jié)中改進的Otsu法求取圖像M×N的最佳閾值為θ，f(x,y)為 M ×N 圖像(x,y) 點的灰度值，則分割的二值圖為：

將圖像進行閾值二值化處理后，再進行取反、連接、膨脹、腐蝕、再取反、二值化面積提取[17]。最后圖片如圖5-7所示。

圖5 棉籽圖像處理前后效果圖比較

圖6 頭發(fā)絲圖像處理前后效果圖比較

圖7 麻絲圖像處理前后效果圖比較

二值化面積提取后，得到棉籽面積百分比為1.46%；頭發(fā)絲面積百分比為0.87%；麻絲面積百分比為2.91%。

通過上述圖像處理過程，原棉中的異物被提取出來，基本實現(xiàn)了原棉異物的識別，且識別效果較好。

4 結(jié)語

本文通過采用改進的 Otsu法對預處理后的原棉異物圖像進行分割，并進行圖像增強和數(shù)學形態(tài)學處理的，快速準確地識別原棉中的異物，提高了原棉異物檢測率，為原棉異纖清除機的推廣奠定了基礎(chǔ)。

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Application of Digital Image Processing in Foreign Body Detection of Raw Cotton

WU Qian, DENG Zhong-min
(College of Textile and Material, Wuhan Textile University, Hubei Wuhan 430073, China)

In this paper, the modified otsu thresholding method is applied to segment the image of foreign bodies of raw cotton and by using digital image processing technology, accomplish image enhancement of representative foreign bodies of raw cotton with binarization processing so as to identify the presence of foreign bodies in raw cotton more quickly and accurately as well as effectively improving the impurity separation rate of raw cotton by foreign matter detector.

image processing; foreign bodies of raw cotton; detection

TS111.8

A

1009－5160(2010)02－0001－04

*通訊作者：鄧中民(1963-)，男，教授，研究方向：紡織材料與防治品設(shè)計.

中國紡織工業(yè)協(xié)會項目（2007033）.