I. Noll， M. Kopaczka， O. Rippel， D. Merhof， G. Seide， T. Gries

亞琛工業(yè)大學(xué) 紡織技術(shù)研究所(ITA)(德國)

橫截面非圓形的纖維稱為異形纖維。與圓形橫截面纖維相比，異形纖維內(nèi)含空腔、具有較高的表面或凹槽，可使紡織品具有針對性的功能。紡絲擠出過程中，聚合物熔體會在模具出口處發(fā)生膨脹，這給異形纖維的生產(chǎn)帶來挑戰(zhàn)。由于擠出?？诤缶酆衔锶垠w發(fā)生膨脹，因此無法直接制備與成型毛細(xì)管橫截面幾何形狀相同的長絲。可以用形狀因子表征制得的纖維的橫截面。借助這一參數(shù)，可以定量地確定期望截面與實際截面的一致性。形狀因子參數(shù)既與纖維的應(yīng)用相關(guān)，也與工藝過程有關(guān)。此外，噴絲板的迭代開發(fā)也需要記錄制得的纖維橫截面的質(zhì)量。

在工業(yè)上，纖維橫截面幾何形狀的期望值與實際形狀之間的一致性是由純粹的視覺控制決定的。為此，拍攝纖維橫截面的顯微鏡圖像，并將長絲及其橫截面尺寸與生產(chǎn)設(shè)計參數(shù)進(jìn)行比較。非圓纖維形狀因子的目視檢測是一種主觀性強(qiáng)、耗時長的質(zhì)量控制方法。由于缺乏定量數(shù)據(jù)，該方法不易理解，信息價值不大。然而，盡管目前形狀因子測定領(lǐng)域已取得了諸多進(jìn)展，但這種方法仍然符合當(dāng)今的科學(xué)實踐。

目前，纖維形狀因子的測定方法有很多(表1)。與工業(yè)生產(chǎn)中的測定不同，表1中的測定方法產(chǎn)生的是形狀因子的定量值。

表1 現(xiàn)有研究中確定形狀因子的方法

然而，現(xiàn)有的方法也存在許多缺陷，無法采用通用的且跨行業(yè)的方法來測定纖維的形狀因子，這些方法存在的缺陷列于表2中。

表2 異形纖維形狀因子測定中的缺陷

為了減少形狀因子測定中的缺陷，德國亞琛工業(yè)大學(xué)紡織技術(shù)研究所(ITA)和成像與計算機(jī)視覺研究所(LFB)合作開發(fā)出一種幾何無關(guān)的測定方法。該方法開發(fā)過程中解決的問題如下所述。

1 幾何獨(dú)立性

為了生成幾何無關(guān)的形狀因子，必須考慮不同幾何體的所有特殊特征。基于此，必須定義可用于表征所有幾何圖形的因子。

為了消除擠出過程中聚合物的溶脹和表面效應(yīng)，獲得纖維橫截面的“目標(biāo)”幾何圖形，根據(jù)當(dāng)前最新技術(shù)，將異型毛細(xì)管過度拉伸。由于過度拉伸的幾何圖形不一定與期望的“目標(biāo)”幾何圖形相同，因此，在確定形狀因子時，應(yīng)確保幾何圖形的自由定義。

2 自動化程度

為使測量值具有較高的重現(xiàn)性和可比性，并減少測定所需的時間，自動化程度應(yīng)最大化。現(xiàn)有的、免費(fèi)的應(yīng)用程序可用于實現(xiàn)此目的。

3 樣本數(shù)量

為了消除統(tǒng)計上的不確定性，并基于使用最先進(jìn)的方法確定形狀因子的前期研究工作，樣本數(shù)量定義為至少10根纖維。

4 主觀性的影響

在確定形狀因子時，應(yīng)盡量減少主觀影響。使用圖像處理程序，對樣本總體的評估是全自動化的，因此在這一點(diǎn)上，可排除操作員的任何主觀影響。

5 取值范圍

為了對測量結(jié)果進(jìn)行有意義的縮放，必須將下限和上限引入工藝技術(shù)背景中。為此，能量上最有利和最不利的狀態(tài)被用作下限或上限。擠出長絲在能量上最有利的狀態(tài)(FITA=0)是圓形，在能量上最不利的狀態(tài)(FITA=1)為期望的“目標(biāo)”幾何圖形。這就產(chǎn)生了取值范圍下限和上限的圖解定義(圖1)。

圖1 確定形狀因子的下限/上限范圍

6 程序說明

根據(jù)需求，開發(fā)出一種半自動化、幾何無關(guān)的異形纖維形狀因子測定程序。程序的輸出參數(shù)是纖維橫截面的二進(jìn)制圖像和“目標(biāo)”幾何形狀的圖形圖像(圖2)。纖維橫截面的二進(jìn)制圖像是采用合適的圖像處理程序[如免費(fèi)提供的GIMP軟件(GNU圖像處理程序)或美國Adobe系統(tǒng)的Photoshop軟件]處理纖維橫截面的顯微圖像生成的。顯微圖像上纖維橫截面填充以白色，背景為黑色。類似地，創(chuàng)建“目標(biāo)”幾何體的二進(jìn)制圖像。

圖2 纖維橫截面與“目標(biāo)”幾何圖形(以十字形纖維為例)二進(jìn)制圖像的創(chuàng)建

程序讀取纖維橫截面和“目標(biāo)”幾何圖形的二進(jìn)制圖像，并使用閾值自動記錄和輸出幾何特征值。該程序存在于Python語言中，由非營利的Python軟件基金會開發(fā)，作為一個開放的科學(xué)工具，可在通過作者請求后開放使用。

從估計的纖維橫截面的特征值可推導(dǎo)出下述與幾何無關(guān)的特征因子。

6.1 外伸和錯像素(外伸因子FO)

通過將“實際”幾何圖形與“目標(biāo)”幾何圖形的疊加，可得出關(guān)于目標(biāo)的“偏差”。記錄凸體的圓度、平行度和端部垂直度、凸體之間的夾角、間隙的可達(dá)性和長徑比。外伸因子FO的計算式及取值范圍如式(1)所示。

(1)

6.2 外內(nèi)圓半徑比(圓因子FC)

外內(nèi)圓半徑之比可用來確定圖像投影的長度或空腔大小，圓因子FC的計算式及取值范圍如式(2) 所示。

(2)

僅確定外伸和錯像素不足以描述纖維的橫截面特征。這可以通過十字形纖維的示例來說明，圖3解釋了兩種因子組合確定形狀因子的相關(guān)性。因此，將“實際”幾何圖形與“目標(biāo)”幾何圖形的一致性合并為一個形狀因子(FITA)表征，同時考慮外伸因子(FO)和圓因子(FC)這兩個因子。FITA的計算式如式(3) 所示。

FITA=0.5×FO+0.5×FC

(3)

圖3 十字形纖維可能的表現(xiàn)形式對比

7 結(jié)語

開發(fā)的程序能夠在幾乎可以忽略的時間內(nèi)從二進(jìn)制圖像中半自動地查看和評估多根纖維的橫截面(2 min內(nèi)約100根纖維)。通過制定外伸因子和圓因子準(zhǔn)則，定義了一個幾何無關(guān)的、定量的形狀因子指標(biāo)。

在當(dāng)前的程序版本中，手動創(chuàng)建二進(jìn)制圖像仍屬于一個主觀影響因素。因此，進(jìn)一步的研究目標(biāo)是在現(xiàn)有程序中實現(xiàn)二進(jìn)制圖像的生成，以便在將來能夠?qū)崿F(xiàn)完全自動化的形狀因子評估。