數字圖像處理技術在棉纖維檢測中的應用研究

■ 夏 彬 王 飛 王澤武 秦建鋒

〔1鄭州棉麻工程技術設計研究所，鄭州450004〕

〔2東華大學紡織學院，上海201600〕

根據《國家統計局關于2017年棉花產量的公告》，2017年我國棉花種植面積為322.97萬hm2（4 844.5萬畝），總產量548.6萬t[1]。棉花作為大宗農產品，在收購、加工、貿易以及紡織過程中需要對其品質指標進行檢測以保證公平、公正地結算。同時，隨著數字圖像處理技術的發展，多種類的圖像處理與檢測系統在棉纖維檢測領域得到應用，這些自動化檢測系統通過圖像處理技術代替人眼對目標進行測量，并以算法進行模擬人類視覺功能，有效彌補了人工感官檢驗的不足，提高了檢測的效率，也使檢測結果更具科學性、客觀性。

本文立足棉纖維自動化檢測中的難點，在數字圖像處理技術的基礎上，針對棉花含雜與異性纖維檢測應用進行了探討。

一、數字圖像處理系統

數字圖像處理技術的研究最早起始于20世紀60年代，它被定義為用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，并對信息加以理解與分析，用于檢測、測量和控制。

典型的圖像處理與檢測系統包括光源、光學系統、圖像采集系統、數字圖像處理與智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。如圖1所示，系統首先通過相機或其它圖像拍攝裝置將目標轉換成圖像信號，然后轉變成數字化信號傳送給專用的圖像處理系統，系統通過像素分布、亮度、顏色信息以及各種運算所抽取的目標特征進行計算和分析，根據預設的容許度以及其它判決條件來做智能決策，由執行模塊做出或者輸出判斷結果。圖像處理與檢測系統能夠有效克服人工感官檢驗的不足，提高工作效率與效果，可以應用于棉纖維檢驗領域。

圖1 圖像處理與檢測系統結構

二、圖像處理技術在棉纖維檢測中的應用

（一）棉花含雜檢測

棉花雜質指是存在于棉纖維中的非棉纖維及其著生纖維（破籽、僵片、不孕籽等）。近年來，我國新疆棉區普遍采用機采棉技術，籽棉在采摘過程中混入了大量雜質，即使經過籽棉清理和皮棉清理，皮棉中仍含有較高的含雜率。棉花雜質含量作為定級和定價的主要指標直接影響軋花和紡紗質量。根據國家標準GB/T 6499-2012《原棉含雜率試驗方法》[2]，含雜率采用雜質機與人工挑揀稱重方式進行，該方式勞動強度大且耗時長，難以用于軋花過程中的實時、快速檢測。

對于棉花雜質的在線檢測，國內外研究從雜質物理特性與化學成分進行分析。檢測方法包括空氣動力分離技術、斷層光攝影技術、多光譜圖像技術等。目前，圖像處理技術的仍然是棉花在線含雜檢測的主流技術[3-5]。通過在線含雜檢測設備能夠實時掌握加工過程中皮棉含雜率的變化情況，及時調整加工主機設備的參數做到“因花配車”，進而提高棉花加工質量。

棉花雜質在線系統主要由檢測站、數據處理機以及網絡設備構成，如圖2所示。其中，檢測站完成取樣與圖像采集，然后將棉樣圖像通過網絡傳送至數據處理機的圖像處理軟件，由圖像處理算法完成含雜結果的計算與顯示。其中，在線取樣裝置采用平板結構，由電機帶動旋轉，取樣板從取樣初始位置、取樣位置，最后到達檢測位置，檢測完成后回到取樣初始位置，等待下一次取樣操作。雜質分析模塊采用圖像處理方法，相機采集棉樣圖像后，將其傳送至圖像處理軟件進行濾波處理，清除圖像噪聲，然后進行圖像分割，得到二值化的棉樣圖像，最后通過圖像處理算法識別出雜質數量，并計算含雜面積百分比。

圖2 棉花雜質在線檢測系統示意圖

（二）棉花異性纖維檢測

異性纖維也被稱為“三絲”，在國家標準GB 1103.1-2012《棉花第1部分：鋸齒加工細絨棉》[6]中，將異性纖維定義為混入棉花中的非棉纖維與非本色棉纖維，比如塑料繩、塑料膜、毛發、絲、麻、染色線以及化學纖維等。假如異性纖維在棉花采摘、加工過程中沒有被及時清除混入紡紗環節，容易造成染色不均等缺陷，嚴重影響成紗質量以及我國棉花的國際競爭力。

對于異性纖維檢測，國內外的公司以及研究機構已取得了豐碩的研究成果，它們采用的檢測方法各有不同[7-10]，大致分為三種類型：圖像處理檢測技術、超聲波檢測技術、光電式識別檢測技術。其中，圖像處理檢測技術相對成熟，具有良好的檢測效果。

基于圖像處理技術的異性纖維檢測系統主要包括五個環節，即棉花物料鋪放開松、氣流輸送、實時圖像采集、圖像算法分析檢測、異性纖維剔除。其結構示意圖如圖2所示，當帶有異性纖維的棉花物料通過開松機構打散開松后被氣流輸送到檢測通道中，并在氣流的作用下均勻向前傳送，在多光譜光源（包括紫外線光源、熒光光源）的照射下，攝像機采集棉樣圖像，將棉樣圖像傳輸至計算機中，由圖像處理算法進行分析，識別出疑似異性纖維的大小和位置，同時根據氣流速度，適時發送指令給高壓氣閥，驅動噴嘴噴出疑似異性纖維棉團。

圖3 基于圖像處理技術的異纖檢測系統示意圖

三、展望

綜上所述，數字圖像處理技術在棉纖維領域中的應用，有效彌補了人工感官檢驗的不足，提高了檢測的效率與效果。同時，國內外研究機構也研制了多種檢測裝備，雖然取得了良好的使用成果。但是仍然沒有有效解決檢測精度、檢測速度、系統穩定性。

今后的研究方向主要側重在以下兩個方面：1.檢測技術方面應用在線近紅外圖像、多光譜圖像和高光譜圖像等新的檢測技術，結合光譜和圖像兩個特征的優點，融合后提高檢測精度。2.檢測設備研發方面采用現有檢測方式，配備高速高精度檢測器、穩定光源和高速數據處理器，改進識別算法，提高檢測精度與檢測速度。