郭榮幸

( 廣州纖維產(chǎn)品檢測(cè)研究院，廣東 番禺 511440)

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基于纖維圖像的橫截面輪廓提取和識(shí)別技術(shù)

郭榮幸

( 廣州纖維產(chǎn)品檢測(cè)研究院，廣東 番禺 511440)

摘要：為了提高檢驗(yàn)效率和準(zhǔn)確性，嘗試研究和開(kāi)發(fā)纖維橫截面智能化軟件，實(shí)現(xiàn)纖維多焦面融合、纖維邊緣輪廓自動(dòng)提取、纖維特征識(shí)別。試驗(yàn)得出：采用區(qū)域劃分的方法可更好的實(shí)現(xiàn)多焦面纖維圖像融合為單焦面圖像，利用光斑擴(kuò)散模型的多點(diǎn)擴(kuò)散法，可實(shí)現(xiàn)各種纖維形態(tài)的探測(cè)，建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可成功識(shí)別纖維種類(lèi)。

關(guān)鍵詞：橫截面；多焦面融合；輪廓提?。蛔詣?dòng)識(shí)別

中國(guó)是紡織品進(jìn)出口和使用大國(guó)，同時(shí)擁有豐富的各種天然紡織纖維。麻纖維強(qiáng)度高、吸濕透氣性好、具有防霉抗菌作用，但纖維剛度大，褶皺恢復(fù)能力差。棉纖維具有吸濕性性好、穿著舒適的特點(diǎn)，但纖維抗皺性能差。再生纖維素纖維

可紡性、懸垂性能好，但是粘纖濕強(qiáng)不高，莫代爾容易起絨，萊賽爾易出現(xiàn)勾絲起洞。這些纖維混紡制品可以使纖維獲得更好的性能，越來(lái)越受到消費(fèi)者的青睞。同時(shí)混紡制品中各纖維的含量影響織物風(fēng)格、性能以及價(jià)格，所以對(duì)混紡產(chǎn)品的定量分析十分重要。纖維成分含量檢測(cè)項(xiàng)目主要有兩種方法：化學(xué)溶解定量分析法、顯微鏡物理定量分析法。檢測(cè)方法依據(jù)FZ/T 01057.1-2007至FZ/T 01057.9-2007、GB/T 2910系列標(biāo)準(zhǔn)、FZ/T 01101-2008、GB/T 16988-2013、FZ/T 30003-2009、SN/T 0756-1999、AATCC 20A-2013等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，化學(xué)溶解定量分析方法有較多的弊端，其一，受時(shí)間、溫度、試劑、環(huán)境等方面的影響導(dǎo)致測(cè)出的纖維百分比含量與實(shí)際含量有較大的差異。其二，需要大量的高濃度的鹽酸、硫酸、硝酸及DMF等有機(jī)試劑，這些試劑的成本很高，同時(shí)會(huì)產(chǎn)生高腐蝕性的化學(xué)廢液。其三，長(zhǎng)期接觸腐蝕性、揮發(fā)性的化學(xué)試劑也會(huì)對(duì)檢查人員的身體健康造成不良影響。

顯微鏡物理定量分析法檢測(cè)是一種綠色環(huán)保的技術(shù)，但是目前，麻、棉、再生纖維素纖維混紡品使用顯微鏡物理法定量分析除進(jìn)行根數(shù)測(cè)量外還需要橫截面積測(cè)量。在橫截面積測(cè)量的過(guò)程中，采用人眼觀察纖維在顯微鏡下的成像并判斷纖維種類(lèi)，人工手繪出不同纖維的輪廓，掃面圖像后進(jìn)行人工單個(gè)點(diǎn)取面積。檢驗(yàn)人員的技術(shù)水平、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)等方面的差異會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性，所以此方法費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、準(zhǔn)確性不高[1]。近年來(lái)，計(jì)算機(jī)硬件和軟件技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了紡織纖維檢測(cè)的自動(dòng)化研究。為了提高檢驗(yàn)效率和準(zhǔn)確性，嘗試研究和開(kāi)發(fā)纖維橫截面智能化軟件，實(shí)現(xiàn)纖維多焦面融合、纖維邊緣輪廓自動(dòng)提取、纖維特征提取和目標(biāo)識(shí)別分類(lèi)。

1多焦面融合

在顯微鏡對(duì)纖維橫截面圖像采集的過(guò)程中，多焦面問(wèn)題存在成為制約獲得清晰圖像的關(guān)鍵。目前解決多焦面的問(wèn)題主要采用數(shù)字處理技術(shù)進(jìn)行圖像合成[2]。

在纖維和紡織品實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，一般采用哈式切片法制作纖維橫截面切片[3]。由于刀片傾斜角不當(dāng)、刀片鈍等原因的存在，經(jīng)常出現(xiàn)切片厚薄不均、切削平面不平整等問(wèn)題，這直接導(dǎo)致多焦面問(wèn)題的存在，如圖1和圖2所示。

圖1　萊賽爾、莫代爾橫截面切片　圖2　棉、粘纖橫截面切片

由于多焦面的存在，顯微鏡在聚焦搜索過(guò)程中無(wú)法找到唯一一個(gè)聚焦平面。將多焦面圖片的清晰區(qū)域重構(gòu)到一幅圖像上，是獲取完整信息的前提。在多焦面融合成單焦面研究的主要方法有小波變換的圖像采集法、反向?yàn)V波器的融合方法和區(qū)域劃分的多焦面融合法[4]。雖然采用小波變換的方法得到的融合圖像清晰，但是圖像的質(zhì)量下降。采用反向?yàn)V波器的融合方法雖然圖像質(zhì)量高，但是方法復(fù)雜，不能滿(mǎn)足顯微鏡及時(shí)性的要求。為了滿(mǎn)足顯微圖像獲取的速度和質(zhì)量，采用區(qū)域劃分的方法。該方法基于化整體為局部、合局部成整體的思想，將切片整體的聚焦分解為子區(qū)域的聚焦。圖3和圖4所示為采用區(qū)域劃分法多焦面融合前后的圖像。由圖3和圖4可知，采用區(qū)域劃分法能較好的實(shí)現(xiàn)多焦面圖像向單焦面圖像的融合。

圖3　不同焦面的圖像　　圖4　合并成完整清晰的圖片

2纖維邊緣輪廓自動(dòng)提取

不同纖維的橫截面形態(tài)不同，纖維邊緣自動(dòng)提取的傳統(tǒng)方法是輪廓跟蹤算法，該方法簡(jiǎn)便、直觀，易于實(shí)現(xiàn)，但它無(wú)法分離相互溶結(jié)的目標(biāo)個(gè)體，輪廓跟蹤存在無(wú)法獲得準(zhǔn)確的圖像邊界的問(wèn)題。人眼在多目標(biāo)的環(huán)境中首先看到的是目標(biāo)最亮的部分，而不是目標(biāo)的邊緣[5]。人眼首先通過(guò)發(fā)光體定位目標(biāo)，再根據(jù)發(fā)光體周?chē)饩€(xiàn)的衰減情況判斷目標(biāo)輪廓?；谶@一人眼視覺(jué)原理，建立光斑擴(kuò)散模型對(duì)纖維橫截面圖像的個(gè)體纖維輪廓探測(cè)，基本步驟為：(1)搜索光斑：探測(cè)到圖像中的纖維個(gè)體位置；(2)確定光斑擴(kuò)散的初始點(diǎn)：找出纖維截面內(nèi)部光斑矩形框的中心點(diǎn)即光斑射線(xiàn)的發(fā)散點(diǎn)；(3)光斑擴(kuò)散：使射線(xiàn)從中心點(diǎn)呈放射性向邊緣延伸，探測(cè)到纖維截面輪廓邊緣時(shí)終止；(4)記憶纖維個(gè)體輪廓，以集合的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，為特征參數(shù)的提取提供依據(jù)[6]。利用光斑擴(kuò)散模型對(duì)光斑進(jìn)行一次性探測(cè)的過(guò)程中，每個(gè)光斑只有一個(gè)擴(kuò)散中心，纖維截面中高曲部分會(huì)出現(xiàn)探測(cè)不到的現(xiàn)象。研究后發(fā)現(xiàn)一個(gè)光斑使用多個(gè)擴(kuò)散點(diǎn)可以探測(cè)到全部纖維的輪廓。由圖5和圖6所示，采用多點(diǎn)擴(kuò)散的方法，不僅可以探測(cè)低屈曲的纖維截面，而且高屈曲纖維截面也可完全探測(cè)出來(lái)，更接近纖維的真實(shí)輪廓。

圖5　纖維橫截面圖　　　圖6　纖維橫截面輪廓提取圖

3纖維橫截面特征識(shí)別

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦結(jié)構(gòu)和激勵(lì)行為的并行非線(xiàn)性系統(tǒng)，在人臉識(shí)別、手寫(xiě)體識(shí)別等問(wèn)題上的大量實(shí)際應(yīng)用和仿真實(shí)驗(yàn)表明它具有較好的學(xué)習(xí)能力和泛化性能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域有重要的應(yīng)用，包括模式識(shí)別與圖像處理、控制與優(yōu)化、金融預(yù)測(cè)與管理、通訊等[7-9]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紡織領(lǐng)域也有重要的應(yīng)用。天然纖維、再生纖維素纖維的截面形態(tài)特征千差萬(wàn)別，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)的特征可對(duì)這些纖維特征進(jìn)行識(shí)別[10]。在對(duì)纖維截面特征提取的過(guò)程中，特征參數(shù)的選擇應(yīng)該具備4個(gè)條件：(1)可區(qū)分性，特征值應(yīng)具有明顯的差異；(2)可靠性，對(duì)同類(lèi)對(duì)象的特征值應(yīng)比較接近。(3)獨(dú)立性，所有的特征彼此之間不相關(guān)；(4)數(shù)量少，用于統(tǒng)計(jì)和測(cè)試的樣本數(shù)量隨特征維數(shù)呈指數(shù)關(guān)系增長(zhǎng)[11]。纖維特征的選取一般包括：面積，周長(zhǎng)，離散度，波動(dòng)率，周長(zhǎng)，異形系數(shù)，延展度，圓整度，充滿(mǎn)度，中腔面積，矩形度等。圖7為纖維輪廓自動(dòng)提取圖，圖8為建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后成功對(duì)纖維輪廓特征提取后對(duì)纖維種類(lèi)識(shí)別圖。

圖7　纖維截面輪廓自動(dòng)提取圖　　圖8　纖維截面輪廓自動(dòng)識(shí)別圖

4結(jié)語(yǔ)

(1)采用區(qū)域劃分的方法對(duì)多焦面纖維圖像融合為單焦面圖像，滿(mǎn)足顯微圖像獲取的速度和質(zhì)量的要求。

(2)采用光斑擴(kuò)散模型的多點(diǎn)擴(kuò)散法探測(cè)纖維截面輪廓，不僅高屈曲纖維截面可完全探測(cè)出來(lái)，而且更接近纖維的真實(shí)輪廓。

(3)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可成功識(shí)別纖維種類(lèi)。

參考文獻(xiàn)：

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專(zhuān)利名稱(chēng)：一種用于文物保護(hù)的絲織物的制備方法

專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)枺篊N201210118790.4

公開(kāi)號(hào)：CN102634995A

申請(qǐng)日：2012.04.20

公開(kāi)日：2012.08.15

申請(qǐng)人：浙江理工大學(xué)

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于文物保護(hù)的絲織物的制備方法，包括如下步驟：A)配制Na2CO3溶液，將市售普通絲織物放入其中，浸泡攪動(dòng)；B)將含色素天然植物洗凈，和水放入容器中，加熱至水煮沸后萃取，將萃取液過(guò)濾后取出，重復(fù)操作，將萃取液混合備用；C)將經(jīng)過(guò)步驟A)處理后的絲織物放入步驟B)取得的混合液中，浸染后取出，晾干；D)取干辣椒、花椒、細(xì)辛、丁香、靈香草、水，保溫浸泡過(guò)濾，得到濾液；E)將經(jīng)過(guò)步驟C)處理后的絲織物放入步驟D)得到的濾液中浸泡后取出，晾干。本發(fā)明所制作的絲織品安全、無(wú)毒，與古代絲綢文物風(fēng)格接近，是一種很好的絲綢文物的加固襯托材料。

專(zhuān)利名稱(chēng)：一種用于文物保護(hù)的蠶絲絲網(wǎng)的制備方法

專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)枺篊N201210119389.2

公開(kāi)號(hào)：CN102634996A

申請(qǐng)日：2012.04.20

公開(kāi)日：2012.08.15

申請(qǐng)人：浙江理工大學(xué)

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于文物保護(hù)的蠶絲絲網(wǎng)的制備方法，包括如下步驟：A)用中秋誘導(dǎo)3眠蠶繭繅制細(xì)纖生絲，將其制成細(xì)纖蠶絲絲網(wǎng)；B)配制Na2CO3溶液，將步驟A中的蠶絲絲網(wǎng)放入其中，浸泡攪動(dòng)；C)將含色素天然植物洗凈，和水放入容器中，加熱至水煮沸后萃取天然植物色素，將萃取液過(guò)濾后取出；重復(fù)操作3次，每次的萃取液混合在一起，備用；D)將經(jīng)過(guò)步驟B)處理后的蠶絲絲網(wǎng)放入步驟C)取得的混合液中，浸染后取出，晾干。本發(fā)明在對(duì)蠶絲絲網(wǎng)進(jìn)行脫膠、老化處理的基礎(chǔ)上，用古代絲織品常用的植物染料對(duì)其進(jìn)行染色，所制作的蠶絲絲網(wǎng)安全、無(wú)毒，與古代絲綢文物風(fēng)格接近，是一種很好的絲綢文物的修復(fù)加固材料。

收稿日期：2015-11-24