王雯雯， 劉基宏

(生態(tài)紡織教育部重點實驗室(江南大學)， 江蘇 無錫 214122)

細紗成紗過程中，斷頭是影響成紗質量的重要因素之一?，F(xiàn)有的斷頭檢測裝置可分為電磁傳感器、光電傳感器、熱敏傳感器等，通過檢測錠子上的運動元件從而判斷是否斷紗；巡回檢測將檢測裝置安裝在細紗機的一端，并在細紗機上安裝導軌，帶動檢測裝置做往復運動，完成紗線斷頭的檢測[1-2]。雖然市場上的斷頭檢測裝置很多，也存在基于圖像處理的斷頭檢測裝置，但至今還未推廣使用，也沒有檢測斷頭的專用算法。

本文在前期研究的基礎上，基于圖像處理，根據(jù)巡回式檢測斷頭裝置，開發(fā)了一種針對細紗斷頭檢測的專用算法。利用工業(yè)相機捕獲細紗機紡紗時的紗線圖像，在小波變換和霍夫變換的基礎上進行紗線信息提取，判斷紗線的斷頭情況。

1 斷紗檢測

1.1 實驗裝置構建

用于圖像采集的設備為像素800萬的Dscamdemo工業(yè)相機。工業(yè)相機通過USB接口與電腦相連，并通過電腦進行圖像采集。細紗機為TH558型紡紗機，待測紗線為9.7 tex 精梳棉，錠速為11 000 r/min，捻系數(shù)為329。

圖1為實驗裝置圖。實驗過程中，對細紗機的紡紗段進行圖像采集，相機安裝在可移動的小車上，小車邊緣與細紗機底部距離為300 mm，相機高度與細紗機葉子板保持一致，鏡頭正對且平行于葉子板，并與導紗鉤間的距離為560 mm。圖2示出采集到的紗線圖像。

圖1 實驗裝置圖Fig.1 Construction of experimental apparatus

圖2 采集的紗線圖像Fig.2 Collected yarn image. (a) Normal spinning (3 yarns); (b) Normal spinning (2 yarns); (c) Broken yarn

1.2 斷頭檢測流程

細紗機高速運行狀態(tài)下進行圖像采集，相機距紗線的距離以及紗線在紡紗過程中的高速運轉可對采集到的圖像質量造成干擾。通過觀察采集到的原始圖像發(fā)現(xiàn)：圖像中噪聲較多，嚴重干擾了紗線信息的提?。患喚€運行穩(wěn)定性差，采集到的紗線圖像較靜止時的圖像直徑更粗；同時，圖像的亮度對其質量影響較大。

為方便后續(xù)紗線信息的提取，首先對圖像進行去噪處理，平滑噪聲的同時，保留紗線信息，提高圖像質量；再進行優(yōu)化霍夫直線提取，對提取的直線進行共線性檢驗確保紗線被準確提取出來，從而判斷斷紗情況。

1.3 圖像去噪

小波分析用于圖像去噪處理，主要是根據(jù)圖像信號與噪聲信號經(jīng)小波變換后在不同分辨率條件下呈現(xiàn)不同的規(guī)律，通過在不同分辨率下設定閾值，調整小波系數(shù)，達到圖像去噪目的[3-4]。圖像去噪前將圖2(a)轉化為灰度圖，如圖3所示。

圖3 灰度圖像Fig.3 Grayscale image

二維連續(xù)小波函數(shù)為：

式中：α為尺度；τ為平移量。尺度α控制小波函數(shù)的伸縮，平移量τ控制小波函數(shù)的平移。

本文實驗中采用sym4小波，設定紗線圖像中信號為：

f(t)=s(t)+n(t)

式中：s(t)為紗線圖像原始信號；n(t)為噪聲信號。對f(t)連續(xù)做3次小波分解，分解后s(t)和n(t)分別有對應的小波系數(shù)wi,t。s(t)的小波系數(shù)wi,t較大值的位置，對應著原始圖像中的奇變位置和重要信息[5]；而n(t)在每一層分解尺度上的wi,t值都是較小的，且分布一致，因此，選一合適的數(shù)δ，當小波系數(shù)wi,t小于閾值δ時，數(shù)值用零代替；大于閾值δ時，數(shù)值用δ來縮減。

式中：sgn (·) 是符號函數(shù)，當數(shù)值大于零時，符號為正，反之符號為負。圖4示出灰度圖像和小波、均值濾波去噪圖像放大45倍后截取相同區(qū)域的圖像。首先對圖4(a)所示圖像給定軟閾值δ=10進行小波去噪處理。

圖4 局部去噪效果對比Fig.4 Comparison of local denoising. (a) Grayscale image; (b) Mean filter denoising

為進一步平滑圖像，對小波去噪圖像再進行均值濾波去噪處理。均值濾波是對當前像素選擇一個模板，該模板由其鄰近的若干個像素組成，然后用模板的均值來替代原像素的值。

式中：M為模板中像素點的個數(shù)；f(x,y)為當前像素點的像素值；g(x,y)為均值濾波后該點的像素值；s為圖像中所有像素點的集合。采用3像素× 3像素模板，即M為9，進行均值濾波去噪處理，得到圖4(b)。通過觀察發(fā)現(xiàn)，灰度圖像中噪聲有效地被平滑掉，紗線信息得到了有效保留。

1.4 霍夫變換提取直線

霍夫變換前首先對圖像進行邊緣檢測，然后將圖像轉變成二值圖像，待測圖像如圖5所示。圖像中的紗線可看作是線狀物體，通過霍夫變換來提取圖像中的紗線信息。

圖5 邊緣檢測圖Fig.5 Edge detection graph

霍夫變換的基本思想為：圖像空間x-y中，對于滿足直線方程y=ax+b的某個數(shù)據(jù)點(x1,y1)，對應參數(shù)平面a-b上的1條直線b=y1-ax1，即直線L1，而對于y=ax+b直線上所有的點對應參數(shù)平面a-b上的所有直線一定會相交于點(a0,b0)[6-8]。

為避免垂直直線斜率無窮大的問題，在斷紗檢測時通常采用直線的極坐標方程ρ=xcos+ysinθ，此時參數(shù)平面為(ρ,θ)平面。對于邊緣檢測后的圖像中(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)，將其代入ρ-θ坐標中，可得：

ρ=xcosθ+ysinθ=

圖6 霍夫空間圖Fig.6 Hough space graph

在霍夫變換矩陣中，設定極值點為3個，在繪制直線時，設定直線長度為圖像高度，直線顏色為白色，檢測直線圖如圖7所示。

圖7 霍夫變換檢測直線圖Fig.7 Hough transform detection line graph. (a) Before breakage; (b) Broken yarn

1.5 斷紗的判定

小車以10 cm/s的速度緩慢前進，前進過程中對紗線進行連續(xù)拍攝，采集到的圖像存在正常紡紗圖像和斷紗圖像，斷紗根數(shù)為1、2、3，暫不討論斷紗根數(shù)為2和3的情況。

當發(fā)生1根斷紗時，相機在來回移動過程中會采集到如圖2(c)所示的圖像；但是紡紗機正常紡紗時，圖像中也可能出現(xiàn)只存在2根紗線的情況，如圖2(b)，這是相機剛移動過第1根紗線，下一根帶檢測的紗線還未進入相機拍攝范圍時采集到的圖像。針對這2種情況，存在

L=xi-xi+1

式中，xi為第i根紗線的最下端像素點的橫坐標。當L>500時，圖像中出現(xiàn)斷紗；當L≤500時，未發(fā)生斷紗。

2 參數(shù)討論

2.1 小波去噪的閾值及分解層數(shù)選擇

選取不同的閾值δ對圖像進行小波去噪，并對比各閾值小波去噪圖像與原始灰度圖像的峰值信噪比(PSNR)，如圖8所示。

PSNR值越大，圖像去噪效果越好。由圖8(a)可發(fā)現(xiàn)，在δ≥10后PSNR增大的趨勢陡然上升，但是在δ為13、15時，圖像中的部分有效信息被消除，無法準確檢測出直線的存在。δ=10時，圖像中的噪聲被有效消除，且保留了有效信息，因此，選擇δ=10 作為小波去噪的閥值。

對于小波去噪的分解層數(shù)s，分別選取s為2、3、4、5、6對圖像進行去噪，其峰值信噪比如圖8(b)所示，在不同分解層數(shù)下，程序運行時間如表1所示。

由圖8(b)可發(fā)現(xiàn)，PSNR值呈上升趨勢，但是上升幅度較小，說明分解層數(shù)對去噪效果影響不大。當s=6時，PSNR值最大，即去噪效果最好。對比各個分解層數(shù)下程序運行時間，在分解層數(shù)為5和6時，雖然去噪效果較好，但程序運行時間大大增加。

圖8 不同閾值和分解層數(shù)條件下的去噪圖像與原圖信噪比Fig.8 Different denoising images and original signal-to-noise ratio under different thresholds and decomposed layer. (a) Different threshholds; (b) Different decomposed layer

分解層數(shù)運行時間/s2根紗線3根紗線2237542075232675424546438753407875758767423467456778675

衡量分解層數(shù)對PSNR和運行時間的影響后，選擇s=3 作為小波去噪的分解層數(shù)。

2.2 邊緣檢測算子的選擇

在自由邊緣檢測中，檢測出紗線背景葉子板對霍夫變換提取直線產(chǎn)生干擾并增加了計算量，其檢測圖如圖9所示。由于圖像中的紗線基本處于垂直方向，為避免不必要的運算，提高霍夫變化運算速度，在進行邊緣檢測時，通過prewitt算子將檢測方向設定為垂直，避免了水平方向直線的干擾(見圖7(a))。

圖9 自由邊緣檢測后霍夫變換檢測直線圖Fig.9 Hough transform detection line graph after free edge detection

2.3 霍夫變換檢測角度的影響

紗線圖像在拍攝過程中，相機移動或紗線抖動可造成圖像中紗線的傾斜，但傾斜角度不會過大。通過霍夫變換對邊緣檢測的二值圖像上的點在[-10°,10°]方向上進行直線檢測，并將變換的間隔角度設定為4°，霍夫空間圖如圖10所示。通過縮短霍夫檢測的角度和擴大間隔角度，霍夫變換運算時間由0.46 s減少到了0.31 s，降低了運算時間，提高了運算速度。

圖10 優(yōu)化后的霍夫空間圖Fig.10 Optimized Hough space diagram

2.4 共線性檢測

采用細紗機紡紗時，鋼絲圈帶動紗線高速運動進行加捻卷繞。紗線運動過程中由于錠速、牽伸倍數(shù)等參數(shù)設定不合理，紗線運動穩(wěn)定性較差，工業(yè)相機拍攝不穩(wěn)定等原因，造成捕獲的紗線圖像存在模糊虛影，導致二值圖像中紗線的直徑增大。當細紗機存在斷紗時，對于存在虛影的紗線，通過霍夫變換提取直線時，由于峰值設定為3，可能出現(xiàn)如圖11所示的情況，斷頭情況將無法正確判別。

圖11 紡紗不穩(wěn)定時的霍夫變換檢測直線圖Fig.11 Hough transform detection line diagram when spinning unstable

針對這一問題，在霍夫變換后對圖像進行共線性檢驗。對霍夫變換檢測出的直線標記為 flag(i)，設定直線起點橫坐標為xi，終點橫坐標為yi，存在：

V=(xi-xi+1)(yi-yi+1)

式中，flag(i)=1時，霍夫變換檢測出的直線為有效線段。經(jīng)過共線性檢測后的霍夫變換圖像如圖9(b)所示，有效排除了紗線運動的干擾，準確地提取了紗線信息。

3 結 論

基于霍夫變換原理，本文提出了一種細紗斷頭檢測方法。采用小波濾波和霍夫變換可準確提取紗線斷頭信息。通過平滑去噪和共線性檢驗，可從被噪聲干擾的紗線圖像中得到準確的紗線。實驗表明該方法在一定亮度范圍內，對3根紗線的斷頭情況判斷是準確的，可為將來實現(xiàn)斷紗檢測提供參考。

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