文/李吉鵬 衡沖 王府梅
羊絨是一種十分珍貴的天然纖維,纖細柔軟、保暖性好,觸感舒適,因此被譽為“軟黃金”[1]。羊絨種類繁多,產(chǎn)地分布廣,按顏色的差異被分為白絨、青絨、紫絨,不同顏色羊絨的用途和價格都存在一定的差異[2]。隨著羊絨市場的競爭越來越激烈,在生產(chǎn)過程和貿易往來中,客戶要求工廠對羊絨產(chǎn)品色樣的確認速度也越來越快,因此,能夠快速、準確地判斷羊絨的顏色,對國內羊絨貿易、生產(chǎn)都具有十分重要的意義[3]。目前,對于羊絨顏色的測定,業(yè)界內標準為GB/T 18267—2013“山羊絨”,常用的方法是人眼辨別的方法,很不客觀而且隨機誤差較大;也有部分企業(yè)使用了美國datacolor測色配色儀,對羊絨針織、機織系列產(chǎn)品進行定量化檢測[3],提高了測色效率以及準確度,不過dataolor測色配色儀價格昂貴,成本較高,而且測試孔徑小,結果代表性小,對樣品大小形狀要求高,也無法提供對混色纖維至關重要的顏色變異性,因此需要更加方便、價格便宜、代表性好的測色方法。
纖維顏色的評測是指通過人工或者儀器化的方法,將纖維顏色進行判別,使其滿足生產(chǎn)貿易中的需求。隨著羊絨生產(chǎn)貿易規(guī)模的擴大,羊絨測色需求也越來越高,原有的人工測色方法由于是定性判斷、主觀評測[4],已經(jīng)不適應現(xiàn)代化紡織和商貿工作的需求,研究者們在積極探索羊絨顏色定量檢測方法。楊淑麗等通過對不同種纖維的三刺激值、色度值、色差、白度值及其序位相關系數(shù)等數(shù)據(jù)的測試比較,得出天然纖維建議使用L、b及色差值ΔE來評定顏色的結論[5];馬杰等基于圖像處理技術,提出了一種半自動化的計算機視覺系統(tǒng)對羊絨顏色純度進行測試,較傳統(tǒng)方法結果更加客觀[6];衡沖等采用數(shù)字化方法表征羊絨的顏色類別并測量了羊絨的長度[7]。
為了能夠快速準確地檢測羊絨顏色,課題組基于衡沖的算法研發(fā)了數(shù)字化羊絨測色系統(tǒng),本文設計系列試驗,考察該測色系統(tǒng)的準確性、穩(wěn)定性,評價基準是datacolor850測色配色儀。
圖像法測色系統(tǒng)的硬件包括光電檢測器、電腦、試樣桶、加壓塊等輔助器件。光電檢測器和電腦聯(lián)機運行。
光電檢測器如圖1所示,彩色CCD用作傳感器,檢測器的光學玻璃試樣窗口上方為無底試樣桶,窗口尺寸和試樣桶橫截面均為12cm×12cm,20g羊絨纖維放入試樣桶內,在纖維上方施加60N的壓力將纖維壓實,而后啟動電腦的測試軟件,電腦控制試樣下方的CCD攝像機構獲取羊絨纖維的反射光RGB圖像后,自動轉入羊絨各項顏色指標的計算。軟件采用了通用的色空間轉換方程和羊絨專用的顏色指標校準方程,試樣桶中部10cm×10cm的圖像用于羊絨顏色指標的計算。
圖1 光電檢測器示意圖[7]
測色系統(tǒng)操作界面完全自主設計。整個系統(tǒng)分為獲取羊絨顏色圖片、計算和結果顯示兩個模塊,圖2為數(shù)字化測色操作系統(tǒng)的主界面。
圖2 數(shù)字化測色系統(tǒng)主界面
點擊主界面中的“增加”按鈕,創(chuàng)建一個新試樣,依次輸入測試時間、測試者姓名、試樣編號等數(shù)據(jù),軟件會自動生成一文件路徑。最后點擊“保存”,存儲以上信息,完成基礎參數(shù)設置。再點擊“獲取圖片”進入掃描界面,如圖3。
圖3 獲取圖片界面
在圖3界面中點擊連接檢測器,系統(tǒng)會自動調出光電掃描器界面,如圖4。將預調濕24小時(溫度16℃,濕度65%)的羊絨稱取20g,均勻置于檢測器的正方體試樣桶中,自上而下施加40N壓力,將其壓實。準備掃描。
圖4 光電掃描器界面
光電檢測器設置為:
介質:反射稿;不反相;類型:RGB色彩;分辨率1000 ppi;線性CCD掃描范圍10cm×10cm。
在圖4檢測器界面控制掃描區(qū)域,光電檢測器會獲得試樣表面反射光圖片,圖片會顯示在圖3界面下方空白區(qū)域以供預覽。
獲取圖片后,點擊保存并關閉,系統(tǒng)自動回到圖2主界面,點擊計算即可獲得纖維的顏色指標L、a、b值及其變異系數(shù)等,如圖5所示。
圖5 結果顯示界面
為了驗證本測試方法的準確性、穩(wěn)定性、重現(xiàn)性,選用白絨、青絨、紫絨各4種總計12種纖維進行以下試驗,各種青絨、紫絨的顏色深淺有差別。
每種纖維取3個樣品分別進行上述方法和datacolor測色配色儀的測試,后者被用作基準量,考核新方法的準確性。datacolor測色配色儀透光孔徑采用最大直徑30mm,每次測試結果誤差在1%以內方取,每種試樣同樣測試3次。將兩種測試方法的結果進行對比,驗證圖像法的準確性。
再對每種絨的3次測量數(shù)據(jù)進行變異系數(shù)的計算,檢驗各測試法的穩(wěn)定性。
最后,由其他測試人員使用圖像法制樣、操作,再測試一組數(shù)據(jù),檢驗圖像法的重現(xiàn)性。
圖像法與datacolor測試取平均值后進行對比,結果如下:
圖7 兩種方法a值對比
圖6~圖8是圖像法和datacolor測色配色儀3次測試平均值的比較,可以看到,圖像法和datacolor法測試結果整體一致。經(jīng)過對比分析,圖像法和datacolor測試結果中L值相關系數(shù)為0.993,圖像法數(shù)值略大;a的相關系數(shù)為0.851,圖像法數(shù)值略大;b的相關系數(shù)為0.940,但是圖像法數(shù)值略小。結果顯示,L、a、b值都非常接近,其中L值最接近,a,b值差異相對大。
圖6 兩種方法L值對比
圖8 兩種方法b值對比
在Lab色空間,L代表亮暗,L越大越亮,越小越暗;a代表紅綠,a為正表示偏紅,為負表示偏綠;b代表黃藍,b為正表示偏黃,為負表示偏藍[8]。圖像法結果a偏大、b偏小,說明結果偏紅偏黃。這是由于部分羊絨試樣本身并不是均勻蓬松體,在12cm×12cm的試樣桶內這些試樣很容易形成簇狀堆疊,使攝取的圖像存在由纖維簇之間的小空隙造成的陰影。為避免這種影響,應該改進制樣方法,如將羊絨塊充分撕松再均勻鋪入試樣桶。
通過對圖像法和datacolor法3次測試結果進行計算,得到相應的變異系數(shù),如表1。
由表1可知,圖像法和datacolor法測得的結果計算所得變異系數(shù)都很小,其中圖像法的L、a值的變異系數(shù)平均值較datacolor法小,b值的變異系數(shù)平均值較datacolor法大一些;圖像法12種試樣的最大變異系數(shù)都小于datacolor法。這表明圖像法的測試穩(wěn)定性較datacolor法好。
表1 兩種方法測試結果的變異系數(shù)
圖像法掃描過程采用了10cm×10cm的較大掃描范圍,而datacolor法最大僅可選擇直徑30mm透光孔,較大的掃描面積使圖像法對于整體試樣的測試有較好的代表性,但是也容易讓掃描圖片中產(chǎn)生由于羊絨擠壓出現(xiàn)的陰影,影響測試結果穩(wěn)定性,特別是淺色的白羊絨,掃描面積增大,穩(wěn)定性受到更大影響。
為了保證圖像法在相同條件下,由同一個測試人員所測的結果的準確性,對于其重現(xiàn)性的測試也是相當必要的。
兩位測試人員在不同時間段、同一測試環(huán)境下,分別對相同批次的白絨、青絨、紫絨試樣進行測試。兩位測試人員所得測試結果對比見表2。
表2 不同測試者測試結果比較
表2中,試樣1、試樣2、試樣3分別為白絨、青絨和紫絨。由表2可知,對于相同試樣,不同測試人員所測得的結果相差最大為b值的1.228,重現(xiàn)性較好。兩位測試人員獨立取樣、制樣后的測試結果一致,這說明該方法可以保證不同的人操作都能夠獲得穩(wěn)定的結果。
圖像法是基于掃描圖像每一個像素點的RGB值進行計算,計算結果中也會給出各個像素點顏色差異的變異系數(shù),這個數(shù)據(jù)在實際中具有一定的應用價值。
圖9是使用該方法獲得的青羊絨光電掃描圖像,從圖6中可以看出各根羊絨纖維顏色并不均勻一致,而是有深淺差異,這是羊絨本身天然顏色特性,關系到成品視覺風格。而現(xiàn)有大多數(shù)測色儀器僅僅能夠表現(xiàn)出所測面積內顏色的平均數(shù)值,無法展現(xiàn)羊絨的混色情況。
圖9 青羊絨掃描圖
如表3是圖像法對12種羊絨顏色變異系數(shù)的計算結果,變異系數(shù)能夠展現(xiàn)出所測羊絨的混色情況,以及顏色純度。變異系數(shù)越小,所測羊絨顏色越純。
表3 圖像法每張圖片變異系數(shù)
本文討論基于羊絨表面反射光的RGB圖像研發(fā)的羊絨顏色定量測試法與datacolor測色配色儀測試結果的一致性進行試驗分析,驗證了新方法的準確性和穩(wěn)定性,并得到以下結論:
(1)新測試法與datacolor測色配色儀測試結果接近,結果可信度高,可以滿足顏色檢測需求。但是所測試樣中a值差異較L、b值略大,需要進一步改進。
(2)由于測試面積的優(yōu)勢,新測試法重復測試結果的離散性小,測試一次即可獲得準確的羊絨顏色。
(3)通過對比發(fā)現(xiàn),不同測試人員使用新測試法在對相同試樣獲得的測試結果中L、a、b值基本一致,重現(xiàn)性好。
(3)新測試法給出的顏色值變異系數(shù)可以表達纖維顏色的純度或混色情況。