圖像法分析廢紙漿中膠黏物和塵埃的研究

程江娜 武書彬 李 擘

(華南理工大學制漿造紙工程國家重點實驗室,廣東廣州,510641)

圖像法分析廢紙漿中膠黏物和塵埃的研究

程江娜 武書彬 李 擘

(華南理工大學制漿造紙工程國家重點實驗室,廣東廣州,510641)

介紹了圖像法應用于廢紙漿中膠黏物和塵埃檢測分析的基本理論,以及圖像分析軟件Spec&Scan在廢紙漿檢測應用中的特點,并以某造紙廠廢紙漿為原料,對漿中的膠黏物和塵埃進行了檢測分析。檢測結果主要以灰度值來表征,通過統計的方法得到雜質顆粒面積、個數及顆粒平均尺寸大小等數據,由此對廢紙漿質量及特點進行量化評價。

圖像法;膠黏物;塵埃

對廢紙漿中的雜質進行定量分析,是有效控制雜質、準確評價設備性能、提高紙漿質量的前提。廢紙漿中常見的油墨、膠黏物、蠟等雜質,其特點各異,對應的分析檢測方法也各不相同。

對膠黏物的檢測,近年來,得到較多認可和應用的是圖像分析法[1],特別是隨著電子技術的快速發展,獲取的圖像更加清晰、準確,更易于后續軟件的統計分析。圖像分析法的應用關鍵在于突出膠黏物顆粒與背景之間的對比,常采用一些方法進行處理,以凸顯膠黏物顆粒的形貌,強化反差,如 Doshi濕紙頁法[2]、藍色染色法[3]和氧化鋁粉末-墨水法[4]等。其中,藍色染色法根據膠黏物中含有有機成分的特點,將膠黏物顆粒染成藍色,與白色的漿片背景形成明顯的對比,該方法主要集中在壓敏膠膠黏物的檢測應用[3]中;氧化鋁-墨水法則是利用膠黏物具有黏性的特點,使膠黏物顆粒表面黏附一層白色的氧化鋁粉末,與染成黑色的抄片背景形成對照,該方法適用于多種膠黏物,應用范圍尤為廣泛。

對于油墨的檢測,最常用的是光學法,但是在生產實踐中,更注重的是漿料或者紙的外觀質量,因此常通過檢測包括油墨及其他顏色較暗的雜質在內的含量,來評價漿料凈化的效果,即廢紙漿在生產中常用的檢測指標——塵埃度。TAPPI標準中對塵埃度的檢測是通過人工對比的方式實現的,受主觀性影響大,且效率較低[5-6],目前已較少使用。

鑒于膠黏物和塵埃已成為廢紙漿中的主要雜質,并且又都能夠應用圖像法進行檢測分析,特別是膠黏物,采取相應的方式處理后,漿片表面只有黑白兩種顏色,能夠采用與塵埃相同的方法進行分析。因此,美國Apogee Systems公司于近年來開發了專用于廢紙漿分析的軟件——Spec&Scan,在視覺特性基礎上通過分析掃描圖像對漿料質量做出評價。

本實驗通過采用軟件 Spec&Scan,以灰度值的大小作為具體檢測指標,對漿中的膠黏物和塵埃掃描后進行定量分析,分別測定其在漿中的含量,對漿料的處理效果做出評價。其中,膠黏物的漿片處理方式與氧化鋁粉末-墨水法相似,參照由 V IOTH公司提出[7]、現已成為 TAPPI標準的白色涂布轉移紙涂層轉移法[8]。

1 圖像法應用于廢紙漿檢測分析的理論前提

由于 TAPPI標準塵埃檢測方法中存在一些不足[5-6],Jordan等就儀器代替人工對塵埃檢測的可行性進行了研究[9-10],結果發現采用儀器如電腦等手段對塵埃檢測具有效率高和準確性好的特點[11],但是在電腦仿真人工檢測過程中必須首先處理好兩個問題:一是局部初始值 (Local thresholding)的確定;二是等效黑色面積 (Equivalent black area)的轉換。

Roland[12]研究認為,人的肉眼在判定抄片上的斑點是否為塵埃時,會與其周圍的背景做比較,這個過程在使用軟件時可以通過設定局部初始值來實現。如圖1中,曲線 S表示的是漿片上沿著某條線不同位置處的背景的灰度值;L表示的是在對應位置處界定塵埃點時所用到的具體判定值;M表示的是整體的平均灰度值;F表示的是設定的灰度初始值。判定抄片上的 a點、b點是否為塵埃點時,要與各自附近的背景對比,即與曲線 S上對應的灰度值比較,但實際的判定值是曲線L上對應的灰度值,這就是人的肉眼判定的原理。如果電腦檢測,最簡單的方式是通過設定灰度初始值來實現,即與M平行的直線 F,但 F的位置要在曲線 S最低點的下面,灰度值小于 F的判定為塵埃。

圖1 漿片反射率曲線與灰度初始值的關系[12]

采用 TAPPI標準檢測塵埃的過程中,人的肉眼在判定塵埃的面積時,會參照標準表中各種尺寸的黑點對不同深淺的塵埃點做等效黑色面積的轉換,因此不同的人檢測的結果不同[12]。但用電腦軟件檢測塵埃時,會將塵埃點分成最小掃描單位——像素,然后按照各像素點的尺寸和對應的灰度值計算出塵埃的總的灰度值。如圖2中所示的兩個點,尺寸大小和每個像素對應的灰度值各不相同,但最終的塵埃的總灰度值卻相同,這樣計算的結果就更為客觀和精確。

圖2 等效黑色面積轉換示意圖[12]

圖像法正是基于以上這兩點,對漿中或紙中的塵埃和其他雜質進行分析檢測。

2 實 驗

2.1 原料

膠黏物檢測所用原料為廣東某廢紙制漿廠浮選前后的漿料,所用廢紙為混合辦公廢紙。

塵埃檢測所用原料為廣東某紙廠浮選后的廢紙漿,廢紙的配比為 55%MOW、35%ONP和 10%OMG。

2.2 實驗裝置與分析軟件

漿中膠黏物的篩分所用儀器為加拿大 Pulmac公司制造的 MS-B3型MasterScreen。

塵埃檢測所用漿片在標準抄片器上抄制。

膠黏物篩分后的漿片和塵埃檢測所用漿片均在ZQJ1-B-1加熱板中干燥,加熱板為陜西科技大學制造。

膠黏物和塵埃檢測所用軟件為美國 Apogee Systems公司研發的 Spec&Scan,該軟件需要配合惠普掃描儀使用,能夠檢測到最小直徑為 0.043 mm或最小面積為 0.001 mm2的污點 /塵埃。

2.3 實驗方法

2.3.1 圖像法應用于廢紙漿檢測分析的基本原理

圖像法檢測廢紙漿中的雜質時,其原理在于通過不同波段的光的反射來辨別雜質的顏色以及形狀,實現對所認定的雜質進行檢測分析。不同的圖像分析軟件所具體采用的方式不同,以 Spec&Scan為例說明如下。

針對廢紙漿中常見的幾種雜質——油墨顆粒、纖維束和膠黏物顆粒的顏色和顆粒形狀各不相同的特點,軟件 Spec&Scan借助型號為 ScanJet IIcx,3c或ScanJet IIcx,4c的惠普掃描儀,將紅、綠、藍 3個波段的光掃描得到的雜質圖像信息按照式 (1)轉換為雜質顆粒相應的灰度值。

其中,a、b、c分別為顏色增益系數。當 3個系數都為缺省值時,圖像按照美國國家電視標準委員會的標準成像,此時,油墨粒子的灰度值最小,與膠黏物顆粒 (染成藍色時)和纖維束的灰度值、以及纖維的灰度值有較大差異 (如表1所示),因此可以將油墨粒子區分出來。當需要區分膠黏物顆粒 (藍色)和纖維束時,調整顏色增益系數的大小,增強藍綠色或者黃色的效果,如:采用增強藍綠色設置時,棕色纖維束的灰度值較之油墨點和膠黏物 (藍色)的灰度值要大,比紙漿纖維的灰度值要小,由此可以分辨出纖維束的尺寸和數量;當采用增強黃色設置時,棕色纖維束的灰度值最低,膠黏物 (藍色)的灰度值略小于紙漿纖維的灰度值,但比油墨點的要大,由此分辨出膠黏物顆粒 (藍色)的相關信息。

表1 掃描儀的掃描設置與雜質成像之間的關系

對于雜質的判定除了上述從灰度值的角度進行,有時還需要結合顆粒形狀等因素綜合考慮。在Spec&Scan軟件中,應用了偏心率作為另一個指標,對雜質的形狀特征進行判定,從而對雜質的種類作出綜合判定。

2.3.2 膠黏物檢測樣的制備方法

采用篩分方式處理將廢紙漿中的膠黏物分離出來,該方法又稱為膠黏物的“挑選”法[8],在 TAPPI標準[8]中有詳細描述,即:取絕干質量為 20 g的漿料,在室溫、1%漿濃條件下用標準疏解機疏解 5 min;轉移到 Plumac篩分儀中篩分,篩板的篩縫為 0.15 mm或 0.10 mm,篩分出來的膠黏物顆粒經自動沖洗收集到專用的黑色濾紙上;表面覆蓋一張專用的白色涂布轉移紙,放入紙樣抄取器的加熱板中,在壓力 80 kPa和溫度 90℃條件下烘干 10 min;取出黑濾紙漿片,揭去表面的白色涂布轉移紙,放在壓力 100 kPa、流量 9.6 L/min的水流下沖洗,水噴頭與黑濾紙的距離為 180 mm,將其表面的沒有黏性的非膠黏物物質沖洗掉,留在表面的就是黏附了白色涂布層的膠黏物顆粒;然后再在表面蓋上 1張有機硅涂層紙,放入加熱板中,相同條件下烘干 5 min;取出后用黑色油筆將表面沒有沖洗掉的非膠黏物雜質小心地涂染成黑色,待用。

2.3.3 塵埃檢測樣的制備方法

按照 TAPPI相應標準[5]抄制 12張抄片,定量為200 g/m2,在加熱板中干燥。

3 結果與討論

3.1 膠黏物檢測的掃描特性及評價

3.1.1 膠黏物檢測的掃描設置

膠黏物檢測時主要設置項為灰度初始值的設定,在“掃描儀設置”(Scanner Setup)選項中選用手動設置方式 (Manual Threshold Setting)。顏色深淺與灰度值之間有一定的對應關系,白色的灰度值(White)為 “255”,黑色的灰度值 (Black)為“0”,其他顏色按照由淺到深的順序對應的灰度值依次降低。經過篩分處理后的膠黏物漿片表面只有黑白兩種顏色,此處需要統計的是表面黏附了白色涂層的膠黏物顆粒的信息,因此選取 “反向成像”方式掃描成像,黑濾紙上的纖維經過反向成像后灰度值為230～200之間,根據前述的圖像法相關理論,初始值 (Threshold)設定為 180,如圖3所示。

圖3 Spec&Scan設置選項

3.1.2 浮選前、后漿中膠黏物的評價

綜上所述，該科技德語語料庫選題貼合德語學習者實際情況，與傳統科技德語語料庫相比，分類更為詳細，題材更為新穎，應用性更強。但是由于技術問題和團隊制作者本身能力有限，該語料庫還有更大發展空間：一.擴大選題范圍，囊括更多學科領域；二.建立線上語料庫，方便同學，同時開放權限，歡迎更多有資質的德語學習者進行詞匯添加和修改；三.增加與主題相符的選文數量，讓同學從多角度分析當今科技發展，擴大德語閱讀量。

對浮選前、后抄制的膠黏物漿片進行掃描檢測,得到漿中膠黏物的個數和面積的統計值,由此算出浮選前、后膠黏物顆粒的平均尺寸分別為0.125 mm2和 0.130 mm2,也就是說,經過浮選處理,漿中的小膠黏物顆粒得到了較多的去除,具體的去除情況可以從浮選前、后漿中膠黏物顆粒的具體分布看出。

為了便于分析,此處將漿中膠黏物的個數和面積轉換為標準數值,即單位質量漿中所含的膠黏物數量和面積,使不同流程所檢測的膠黏物含量值之間具有可比性。圖4、圖5為浮選前、后單位質量漿中不同尺寸的膠黏物顆粒的面積和個數分布。從圖中可以看出,浮選后漿中 0.2 mm2以上尺寸大小的膠黏物面積比浮選前的要少,尤其是尺寸在 0.2～0.7 mm2和2～4 mm2之間的膠黏物面積減少的較為明顯,與此相對應,上述兩個尺寸范圍內的膠黏物顆粒的個數也有對應程度的減少。由此可以看出,在該廠的浮選工藝和浮選設備條件下,去除的主要是尺寸較小和部分尺寸略大些的膠黏物顆粒,對于尺寸過于細小的膠黏物顆粒的去除作用不大,這是該廠浮選處理的特點。由于不同廠家的設備和所采取的工藝條件不完全相同,因此對膠黏物顆粒具體的去除尺寸范圍和去除數量都有一定的差別。

3.1.3 浮選前、后漿中膠黏物含量的評價

浮選前后漿中膠黏物的含量變化可以通過換算另一個標準值來比較,即將檢測到的膠黏物面積和數量除以所有檢測面積得到單位面積膠黏物顆粒的面積和數量。在本實驗中,浮選前、后漿中膠黏物含量從922.7 mm2/m2下降到 844.7 mm2/m2,由此可以推算出該浮選過程對膠黏物的去除效率。

或者也可以按照前述的換算方法換算為不同單位的另一個標準數值,即浮選前、后漿中膠黏物顆粒的含量分別為 1137.83 mm2/kg和 1042.5 mm2/kg,數量分別為 1117個 /kg和 1000個 /kg。

兩種方法都可以表征漿中膠黏物含量的多少,僅是單位不同,由此膠黏物含量以及不同處理階段膠黏物含量的變化就更為直觀。

3.2 塵埃的掃描分析及評價

3.2.1 塵埃的掃描設置

3.2.2 塵埃的評價

掃描漿片得到的圖像結果如圖6所示。

從圖6的掃描圖像來看,漿片整體顏色較暗,里面的塵埃點較多,由于塵埃點的顏色深淺不一,很難與纖維區分,因此要設定一個判定時的界定值,也就是灰度初始值。此抄片的背景平均灰度為 167,平均灰度再降低 70為灰度初始值,能夠較好地區分塵埃和纖維,因此設定灰度初始值為 97,掃描所得數據見圖7,由從原始數據換算后得到的標準值可以看出,此漿中塵埃量為 260.2 mm2/m2,塵埃個數為38223個 /m2。

采取與上述膠黏物分析相同的方法,可以分析出漿中塵埃點的面積和數量的分布,比較不同處理單元處理前、后塵埃的相關信息,可以對漿料的凈化質量及設備處理特點作出評價。

需要說明的是,以上數據均是在最小檢測面積為0.001 mm2的條件下測得的,因此檢測到的膠黏物顆粒數量較多。根據 TAPPI標準,人的肉眼能看到的實際最小面積為 0.04 mm2,因此,也可以設定這個面積為最小檢測面積,對漿中的可見膠黏物顆粒進行檢測。

4 結 論

圖像分析法是仿真人的肉眼對漿中雜質進行檢測分析的方法,借助了數碼和計算機技術之后,檢測更為準確和高效。隨著現代信息技術的發展,圖像分析法能夠針對雜質的具體特征進行檢測分析,使得該技術的檢測結果更為精確,應用性也更強。

圖像分析法對漿中膠黏物和塵埃的檢測主要通過統計顆粒面積和個數來表征,量化了雜質的含量。通過這些結果,可以對設備的性能和不同階段廢紙漿的凈化質量及效率作出可靠的評價,是目前較為準確可行的檢測技術之一。可用于實驗室的實驗結果分析和生產實踐中雜質的控制等方面。

[1] Darlington W B,BlairW R.Quantification of thermoplastic stickies with an image analyzer[J].Progress in Paper Recycling,1995,4(3):68.

[2] Rosenberger R,DoshiM R,MooreW.Thewet specimenmacro stickiesmeasurementmethod[C]//Proc.TAPPIRecycling Symposium.Atlanta,GA:TAPPI Press,1999:P669.

[3] Roy R Rosenberger,Carl J Houtman.Quantification of Pressure Sensitive Adhesive,Residual Ink,and Other Colored Process ContaminantsUsingDye and Color Image Analysis[C]//Recent Advances in Paper Rcycling-Stickies.Doshi&Associates,Inc.,2002.

[4] Acher mann C,Putz H J,Gottsching L.An improved macro sticky analysis guarantees objective,reliable and fast results[J].Progress in Paper Recycling,1998,7(2):22.

[5] TAPPI TestMethod:T 213 om-01[S].2006

[6] TAPPI TestMethod:T 437 om-03[S].2006

[7] Heise O,Holik H,Cao B,et al.A new stickies testmethod-statistically sound and user friendly[C]//Proc.TAPPI Recycling Symposium.Atlanta,GA:TAPPI Press,1998.

[8] TAPPI TestMethod:T 277 pm-99[S].2006

[9] Jordan B D,Nguyen N G,Bidmade M L.Dirt Counting with I mage Analysis[J].Journal of Pulp and Paper Science,1983(6):TR60.

[10] Jordan B D,Nguyen N G.Dirt Counting with Microcomputers[J].Journal of Pulp and Paper Science,1985,11(3):73.

[11] Jordan B D,Nguyen N G.Emulating the TAPPIDirt Count with a Microcomputer[J].Journal of Pulp and Paper Science,1988,14(1):16.

[12] Roland J Trepanier.DirtMeasurement in Sheets by Image Analysis[C]//Paper Recycling Challenge.Volume 5.Doshi&Associates,Inc.,1999.

Image Analysis of Stickies and D irt Count in Recycled Pulp

CHENG Jiang-na WU Shu-bin＊L IBo
(State Key Lab of Pulp and Paper Engineering,South China University of Technology,Guangzhou,Guangdong Province,510641)

This paper introduced the theory of image analysis of stickies and dirt in recycled pulp,the characteristic of the software for image analysiswas presented.The statistic results of the particleswere indicated by grayscale value and the content of stickies and dirt countwere quantified based on the particle's size and area which can be used to evaluate the quality of the pulp from waste paper.

image analysis;stickies;dirt count

TS749+.7

A

0254-508X(2010)05-0005-05

程江娜女士,在讀碩士研究生;主要研究方向:二次纖維高效利用新技術。

(＊E-mail:shubinwu@scut.edu.cn)

2009-11-24

(責任編輯:常 青)