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        LoG圖像分割方法在棉纖維檢驗(yàn)中的應(yīng)用研究

        2018-02-06 21:23:15李曉慧陳智勇韓瓏枝
        中國纖檢 2018年1期
        關(guān)鍵詞:圖像分割棉纖維質(zhì)量檢測

        李曉慧++++陳智勇++++韓瓏枝

        摘要

        由于原棉質(zhì)量的好壞直接影響著棉紡織品的質(zhì)量和價格,與棉花加工企業(yè)、紡織企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益休戚相關(guān),同時隨著圖像處理與計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)在棉纖維檢驗(yàn)領(lǐng)域的應(yīng)用日益增加。文章在棉纖維檢驗(yàn)技術(shù)要求的基礎(chǔ)上,采用LoG方法對棉纖維圖像進(jìn)行分割,并通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對比分析,驗(yàn)證了LoG方法在棉纖維圖像分割中的有效性,為棉纖維檢驗(yàn)領(lǐng)域中的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)提供了理論支撐和數(shù)據(jù)參考。

        關(guān)鍵詞: 棉纖維;質(zhì)量檢測;圖像分割;LoG算子

        我國具有悠久的植棉歷史,既是產(chǎn)棉大國,也是用棉大國。棉花是我國主要的經(jīng)濟(jì)作物之一,也是紡織工業(yè)的重要原料,與農(nóng)、工、商各方利益休戚相關(guān)。根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,2016年,我國棉花種植面積為5070萬畝,總產(chǎn)量534萬噸[1]。作為大宗農(nóng)產(chǎn)品,棉花在加工、貿(mào)易以及紡織生產(chǎn)過程中為了公平、公正地進(jìn)行貿(mào)易結(jié)算,需要對棉花的質(zhì)量進(jìn)行檢測與檢驗(yàn),以維護(hù)好農(nóng)、工、商各方利益。同時,隨著計算機(jī)技術(shù)與檢測技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)[2]在棉纖維檢驗(yàn)領(lǐng)域也得到廣泛應(yīng)用,目前我國普遍采用大容量棉纖維測試儀(簡稱HVI)進(jìn)行棉纖維的儀器化檢驗(yàn),在提高工作效率的同時,也使得檢驗(yàn)結(jié)果更具科學(xué)性和公正性。

        本文在棉纖維檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,針對棉纖維儀器化檢驗(yàn)系統(tǒng)中圖像分割方法這個關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了系統(tǒng)分析與試驗(yàn),為棉纖維檢驗(yàn)領(lǐng)域中的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)提供了技術(shù)支撐和數(shù)據(jù)參考。

        1 棉纖維檢驗(yàn)與機(jī)器視覺系統(tǒng)

        目前,我國現(xiàn)行的棉花標(biāo)準(zhǔn)與美國棉花標(biāo)準(zhǔn)分級規(guī)定基本接軌,主要體現(xiàn)在:第一,棉花質(zhì)量都以儀器檢驗(yàn)為主,個別指標(biāo)以人工檢驗(yàn)補(bǔ)充;第二,儀器檢驗(yàn)的指標(biāo)在分級儀器和檢驗(yàn)方法上基本相同;第三,棉花質(zhì)量指標(biāo)的具體內(nèi)容接近,但在人工感官檢驗(yàn)方面有存在不同。

        我國棉花標(biāo)準(zhǔn)在棉纖維指標(biāo)的檢驗(yàn)上,除了包括軋工質(zhì)量在內(nèi)的少量指標(biāo)人工感官檢驗(yàn)外,顏色級、長度、馬克隆值、長度整齊度指數(shù)、斷裂比強(qiáng)度等大部分指標(biāo)普遍采用大容量棉纖維測試儀進(jìn)行儀器化檢驗(yàn),提高了檢驗(yàn)的效率和效果。

        HVI作為機(jī)器視覺自動化檢測系統(tǒng),主要包括光源、光學(xué)系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、數(shù)字圖像處理與智能判斷決策模塊和機(jī)械控制執(zhí)行模塊。它通過數(shù)字圖像處理技術(shù)代替人眼對目標(biāo)進(jìn)行分析,用計算機(jī)來模擬人類的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進(jìn)行處理并加以理解,用于檢測、測量和控制,有效克服了人工方式的不足,提高生產(chǎn)效率,在棉花纖維檢驗(yàn)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,而圖像分割方法是機(jī)器視覺檢測的基礎(chǔ),對檢測的效果有著重要影響。

        2 LoG圖像分割方法

        圖像分割[3-4]是指根據(jù)圖像的灰度、顏色、幾何形狀以及空間紋理等特征把圖像劃分成若干互不交疊的區(qū)域,使得在同一區(qū)域內(nèi)這些特征呈現(xiàn)出相似性,而在不同區(qū)域間呈現(xiàn)出明顯的差異性。目前,圖像分割方法主要可分為基于閾值分割方法、基于邊緣分割方法以及基于區(qū)域分割方法等。由于在棉纖維檢驗(yàn)視覺檢測系統(tǒng)中,圖像采集過程中容易受到環(huán)境因素干擾,因此,棉纖維圖像分割方法需要有濾波的環(huán)節(jié)[5-6]。

        LoG(Laplacian of Gaussian,簡稱LoG),也稱作拉普拉斯高斯算法,它是將邊緣檢測與高斯濾波結(jié)合而形成的。其主要優(yōu)勢在于圖像先與高斯濾波器g(x,y)進(jìn)行卷積,進(jìn)行圖像平滑、降噪,同時去除一些孤立的噪聲點(diǎn),然后通過拉普拉斯算子 2進(jìn)行圖像分割。假定原圖像為f(x,y),通過卷積和算子處理,獲得輸出結(jié)果圖像:h(x,y):

        h(x,y)= 2 [ g(x,y)× f(x,y)] (1)

        其中:g(x,y)為高斯濾波器, ;

        2為拉普拉斯運(yùn)算,

        在線性系統(tǒng)中,微分和卷積運(yùn)算的順序是可以進(jìn)行互換的,進(jìn)而得到:

        (2)

        (3)

        其中,經(jīng)過微分和平滑合并后:

        (4)

        稱為高斯拉普拉斯算子,針對離散的數(shù)字圖像,LoG通??梢圆捎秒x散的模板進(jìn)行近似計算,一般來講,LoG算子是一個5×5的模板,具體如圖1所示。

        其具體分割流程如圖2所示。

        3 棉纖維圖像分割試驗(yàn)

        3.1 試驗(yàn)平臺

        試驗(yàn)選取淡點(diǎn)污棉二級棉花作為樣本,通過CMOS相機(jī)采集棉花圖像,采集的圖像為BMP格式,尺寸2055×1860像素,位深度24位。

        試驗(yàn)硬件平臺是在戴爾計算機(jī)上進(jìn)行的,該計算機(jī)配備CORE i5 2.0MHz CPU,4GB 內(nèi)存,500 MB硬盤。

        試驗(yàn)程序采用Matlab 6仿真實(shí)現(xiàn),程序運(yùn)行于Windows 7操作系統(tǒng)上。

        3.2 LoG算法分割試驗(yàn)結(jié)果與分析

        針對試驗(yàn)中采集的淡點(diǎn)污棉二級棉花樣品圖像,如圖3所示,采用邊緣分割方法中的Canny方法對棉花圖像進(jìn)行分割,分割結(jié)果如圖4所示,為了便于結(jié)果分析,將圖像分割結(jié)果反色后的圖像如圖5所示。

        將原始樣品圖3與圖5進(jìn)行對比可以看出,LoG算法屬于二階微分方法類別,通過計算灰度的二階微分來增強(qiáng)圖像,然后通過尋找二階微分中的零穿越來圖像分割,進(jìn)而檢測邊緣。LoG算法采用的梯度按閾值取舍方法,能夠高效地將棉花圖像中的異常點(diǎn)與背景圖像分離開,同時,分割出的棉花背景噪聲小,棉花表面異常點(diǎn)邊緣清楚、提取的圖像目標(biāo)邊緣流暢。

        3.4 LoG算法分割效能評估與分析

        選取試驗(yàn)中的淡點(diǎn)污棉二級棉花樣本10例,分別采集樣本圖像,針對棉花中的破籽指標(biāo)進(jìn)行試驗(yàn),將LoG分割結(jié)果與感官檢驗(yàn)結(jié)果(標(biāo)準(zhǔn)值)通過差值的標(biāo)準(zhǔn)差指標(biāo)進(jìn)行對比分析。分割效能統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

        為了進(jìn)行對分割效能量化分析,試驗(yàn)通過計算差值的標(biāo)準(zhǔn)差方式進(jìn)行結(jié)果的離散程度評估,標(biāo)準(zhǔn)差參照如下面公式計算如下:

        (5)

        其中,N為樣本個數(shù),μ為算術(shù)平均值。

        經(jīng)過公式(5)計算,得到差值的標(biāo)準(zhǔn)差為1.173787,差值的整體離散性小,同時反映了LoG方法進(jìn)行圖像分割的有效性,可有效用于棉纖維指標(biāo)檢驗(yàn)。

        4 結(jié)束語

        目前我國普遍采用大容量棉纖維測試儀(簡稱HVI)進(jìn)行棉纖維的儀器化檢驗(yàn),本文從機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)在棉纖維檢驗(yàn)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用出發(fā),詳細(xì)論述了LoG圖像分割方法在棉纖維檢驗(yàn)系統(tǒng)中的應(yīng)用,結(jié)合淡點(diǎn)污棉二級棉花樣品的圖像分割試驗(yàn),討論了圖像分割方法在機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用前景,為推進(jìn)棉纖維自動化檢測系統(tǒng)的研究與開發(fā)提供了參考依據(jù)。

        在棉花圖像分割試驗(yàn)之后,如何針對大量棉樣進(jìn)行試驗(yàn)分析,以及對棉花圖像表面進(jìn)行分析與識別將是下一個階段的工作。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 國家統(tǒng)計局.國家統(tǒng)計局關(guān)于2016年統(tǒng)計公報. [EB/OL].http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201702/t20170228_1467424.html.

        [2] 田村秀行.計算機(jī)圖像處理[M].金喜子,喬雙,譯.北京:科學(xué)出版社,2004.

        [3] 陳欽政,賴惠成,王星,等.一種基于支持向量機(jī)的棉花圖像分割算法[J].計算機(jī)工程,2013,39(5):266-269.

        [4] 章毓晉.圖像分割[M].北京:科學(xué)出版社,2001.

        [5] 陳君.多源圖像融合技術(shù)在棉花病蟲害診斷中的應(yīng)用[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2013,52(11):2555-2557.

        [6] 刁智華,王歡,宋寅卯,等.復(fù)雜背景下棉花病葉害螨圖像分割方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2013,29(5):147-150.

        (作者單位:河南省纖維檢驗(yàn)局)endprint

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