色紡機織物組織結構對其呈色特性的影響

劉沐黎， 袁 理,2， 楊亞莉， 劉軍平， 龔 雪， 鄢煜塵

(1. 武漢紡織大學 電子與電氣工程學院， 湖北 武漢 430200； 2. 武漢紡織大學 湖北省紡織新材料與先進加工技術省部共建國家重點實驗室培育基地， 湖北 武漢 430200； 3. 武漢紡織大學 數學與計算機學院， 湖北 武漢 430200； 4. 武漢大學 電子信息學院， 湖北 武漢 430072)

色紡紗是先將本色纖維染成有色纖維，然后將2種或2種以上不同顏色的纖維紡制成具有獨特混色效果的紗線[1]。色紡機織物是經緯用色紡紗線織成的織物，具有色彩豐富、立體感強等顯著特點，其朦朧感的呈色特性受到廣大消費者青睞[2]。相較于傳統的匹染織物，色紡機織物是典型的纖維層面呈色，能夠影響其呈色特性的因素很多，既包括染色纖維的質量配比，也包括成紗或織造過程中的工藝控制[3]。其中，色紡機織物組織結構參數是織造工藝的重要構成，會對織物的最終呈色效果產生影響。

近年來，得益于數碼測色儀和配色儀的普及，基于數字圖像處理技術的織物呈色特性與規律研究得到了廣泛關注。陳美玉等[4]針對滌綸長絲纖維及織物在加工過程中呈色變化規律展開研究，得出纖維線密度、截面形態以及加工方式均會影響纖維及織物的顏色變化；施楣梧等[5]對捻系數的變化與原液著色滌綸長絲紗線的顏色變化規律進行了深入研究，得出滌綸長絲紗線的顏色不僅與纖維中染料添加的濃度有關，還與紗線加捻系數的變化顯著相關，即隨著紗線加捻系數的增加，著色滌綸長絲紗線的顏色將變“深”、變“暗”，且色相偏向于“藍綠”色調；文獻[6]首次構建了基于類內距離與類間距離的色度學指標差異性判別準則，并用于原色纖維混配色預測模型研究。實驗結果表明，原色纖維的質量配比差異，纖維長度、種類以及捻系數差異均會導致色紡紗線色度學指標的顯著改變。

需要指出的是，上述研究主要集中在染色纖維與紗線層面，缺少包含紗線織造環節的全流程呈色影響因素分析。針對此問題，陳子晗[7]以格拉斯曼色彩預測模型為基礎，針對織物結構設計與織物色彩關系展開系統研究。實驗結果表明，紗線色彩，織物組織結構以及經緯密度等結構參數的變化會對最終呈色效果產生影響；周秋寶等[8]分析了蠶絲織物組織結構對其表觀顏色深度的影響機制及規律，得出，織物呈色的深淺程度會隨織物組織結構而發生改變；織物表面組織點少的樣本，其表觀深度值越大；同時，表觀深度不僅與染料有關，更與織物的總緊密、紗線狀態、組織結構等有密切關系。

不同于單一呈色物體，色紡機織物是以染色纖維作為染料的基本載體。在染色纖維混配、成紗、織造過程中，不同的工藝參數會導致織物呈色特性的改變，并且這種改變具有級聯傳遞特性[8]。為了準確表征染色纖維在色紡織物表面的隨機分布與呈色規律，文獻[9]建立了一種基于混合色彩空間獨立特征的顏色表征模型，能夠在建立的混合色彩空間中，通過局部二值模式(local binary pattern，LBP)空間統計值對色紡織物圖像的呈色特性進行有效表征；但由于經典的LBP算子描述能力有限，無法對染色纖維的堆疊與隨機聚集等復雜空間結構形態進行描述[10-11]，因此，在圖像分析過程中，需要結合樣本的紋理特性進行多參數優化，從而限制了該類描述子的實用性與泛化特性。針對此問題，李莉等[14]提出了一種三元結構描述子(TSD)的紋理特征提取方法，能夠有效解決傳統LBP算子無法描述局部空間結構關系的難題，在圖像檢索等應用中取得了理想的實驗結果。

值得注意的是，雖然三元結構描述子具有較強的局部空間結構描述能力，但是其結構較為復雜，在色紡機織物圖像三通道中分別提取的特征向量必然維數較高，且存在大量冗余信息，從而導致描述子的整體表征能力與執行效率降低。為此，本文首次提出建立均勻三元結構描述子(uniform-model three structure descriptor, UTSD)與呈色差異性判別準則，并結合多顏色空間各分量融合策略對色紡機織物組織結構與呈色一般規律展開研究。在完整保留三元結構描述子(TSD)局部空間描述能力的同時，能夠有效降低特征維數，從而提高描述子的執行效率，并降低其存儲空間。

1 顏色與紋理特征描述子

1.1 全局顏色特征描述子

相較于經典的顏色直方圖特征描述子，顏色矩特征能夠有效地表征圖像中的顏色分布信息，其三階顏色矩特征描述子定義如下。

一階顏色矩的計算公式為

(1)

式中：C1代表第一階顏色矩；M代表圖像中的像素個數；Pi,j代表第j個像素的第i個顏色分量。

二階顏色矩的計算公式為

(2)

三階顏色矩的計算公式為

(3)

1.2 均勻三元結構描述子

三元結構描述子是以LBP理論為基礎進行擴展而得到的，其主要思想是以中心像素點的灰度值為中心，構建內外2層像素點灰度值的梯度信息，從而實現其圖像像素點空間結構信息的刻畫。典型的三元結構描述子結構，如圖1所示。

圖1 三元結構描述子示例圖Fig.1 Example diagram of three structure descriptor. (a) Structure graph of pixels; (b) Pointing graph of pixels; (c) Coding graph of three structure descriptor

中心像素點lC的灰度值為8；內圈半徑R=1，外圈半徑為R+1。此時，半徑為R的內圈上等間隔均勻分布P個像素點，即當內圈半徑為R時，領像素點為lR,P,M(M=0,1,2,…P-1)；同時，半徑為R+1的外圈上，也均勻分布2P個像素點。為了表征內、外圈之間以及與中心像素點的灰度變化和空間關系，可將外圈圓弧上相鄰的像素點間進行均值計算，并得到新的半徑為R+1，領像素點個數為P的外圈模式，即

(4)

在此基礎上，將中心像素點lC與半徑為R的領像素點lR,P,M相比較；然后，再將半徑為R的領像素點lR,P,M與半徑為R+1的領像素點LR+1,P,M相比較，得到局部差分，公式為

對局部差分進行比較，3種結構的判斷函數公式如下：

(7)

(8)

(9)

式中：g1代表第1結構的判斷函數；g2代表第2結構的判斷函數；g3代表第3結構的判斷函數。

根據判斷函數的結果可獲得三元結構描述子的3種編碼方式[14]，即G1,G2,G3。雖然三元結構描述子具有較強的局部空間結構描述能力，但是其結構較為復雜。均勻模式理論指出，在模式編碼過程中，出現概率高的模式應包含更多的局部紋理信息，具備更強的紋理刻畫能力[15]。本文提出建立均勻三元結構描述子，可利用U值表示在三元結構紋理特征描述子最終編碼的圓周上相鄰的2個二元值的0/1(或1/0)跳變次數，當U值不大于2時，即為均勻模式，如圖2所示。

圖2 均勻模式示例圖Fig.2 Example diagram of uniform mode

對于內圈領像素點為P的參數模型，其均勻模式共有P×(P-1)+2種，同時，將所有的非均勻模式統計為一種；因此，均勻三元結構描述子的特征向量為3×[P×(P-1)+3]維。相較于原始三元結構描述子，均勻三元結構描述子在保留圖像局部紋理空間特征的同時，其特征向量維數顯著下降。

1.3 色紡機織物圖像特征的提取與融合

1.3.1 多顏色空間融合

不同的顏色空間具有不同的顏色刻畫能力，如RGB顏色空間、HSV顏色空間、XYZ顏色空間和YUV顏色空間等。不同的顏色通道反映了不同顏色空間的不同特性，并不存在一個能夠全面、準確表征全部顏色的色彩空間[17]。針對各顏色空間的單個分量不能全面反映顏色信息的問題，采用了多顏色空間各分量融合策略[18]，彌補了單一色彩空間對于顏色特征描述的不足。其中HSV顏色空間是被廣泛使用的顏色模型，YUV顏色空間被彩色電視系統廣泛使用，且二者都比較符合人類的視覺系統[20]。本文提出將HSV顏色空間中用于表示亮度信息的V分量與YUV顏色空間中同樣用于表示亮度信息的Y分量進行融合，用于局部紋理信息的提取，避免了其他分量對紋理表征的干擾；同時，色調與飽和度分量則分別由HSV和YUV顏色空間對應的分量融合而成，用于全局顏色信息的提取，使顏色矩特征的描述更加準確。

1.3.2 特征提取與融合

在多顏色空間融合的色調與飽和度分量中提取圖像的三階顏色矩特征，同時在多顏色空間融合的亮度分量中提取均勻三元結構紋理特性，并進行特征層面的加權融合與歸一化處理，其表達式為

Q=w×C+(1-w)×T

(10)

式中：C,T分別表示全局顏色矩特征和均勻三元結構紋理特征歸一化類內距離；w表示特征權值。該融合特征距離不僅包含了織物圖像的顏色和紋理空間信息；同時，也兼具全局與局部圖像特征的刻畫能力。

2 實驗過程與結果分析

2.1 樣本制備與模型參數優化

為了全面分析色紡機織物組織結構對其呈色特征的影響規律，委托企業制備30份色紡機織物樣本。織物組織結構采用了經典的平紋、斜紋與緞紋結構，其具體織造工藝參數與編號規則，如表1所示。染色纖維混配參數與色紡紗捻系數如表2所示。

表1 色紡機織物織造工藝參數表Tab.1 Weaving process parameter table of colored woven fabric samples

表2 色紡機織物樣本參數表Tab.2 Parameter table of colored woven fabric samples

全部樣本由白色、紅色和綠色3種染色滌綸混配成紗織造而成，染色纖維長度為38 mm，線密度為1.65 dtex，雙股紗線捻向為S捻，染色纖維質量配比變化范圍為0.5%～4.0%。部分色紡機織物樣本如圖3所示。

圖3 部分色紡機織物實驗樣本Fig.3 Experimental samples of some colored woven fabrics

色紡紗樣本是將色紡紗無縫密集地繞在黑色磨砂亞克力面板上，并重復疊層保證不透面板底色。全部樣本在相對濕度為65%的狀態下平衡后，通過DigiEye Digital Imaging System系統進行圖像采集，其標準光源為D65，在采集前通過標準色板對DigiEye系統相機進行白平衡和參數矯正。每份樣本圖像通過分割與裁減獲得4張約600萬像素的測試樣本圖像，并通過隨機組合構成2個測試集。色紡紗樣本編號規則為SSxx，捻系數及染色纖維質量比均與對應織物保持一致。部分色紗樣本如圖4所示。

圖4 部分色紗樣本Fig.4 Partial colored yarn samples.(a)Sample 1; (b)Sample 2

為了簡化分析模型并驗證模型的魯棒性與泛化特性，本文并未針對樣本圖像特征進行模型參數學習與優化處理，所建立的均勻三元結構描述子模型參數設定為經典常數：R=1,P=8。

2.2 實驗結果分析

2.2.1 呈色差異性判別準則

色紡機織物是由不同的染色纖維紡制成不均勻的異色紗線織造而成，在外觀上不同于匹染織物呈色的均勻性與一致性，其呈色特性因不同的染色纖維隨機分布而形成不均勻的立體層次感，即色紡機織物的“夾花效果”[21]。

當染色纖維混配比與紗線捻系數一定的條件下，通過改變織造工藝參數，可調整其最終的呈色特

性。為分析不同組織結構對色紡機織物呈色特性的影響，本文結合模式識別理論，建立了基于特征“類內距離”的色紡機織物呈色差異性判別準則。將同一樣本的2個子集間的平均特征值距離定義為該樣本的“類內距離”。即當樣本特征的“類內距離”趨于0時，表明織物的呈色趨于一致，表明其夾花效果不明顯，立體層次感被弱化；而當樣本的“類內距離”開始增大時，則表明織物不同區域的呈色出現顯著差異，夾花效果得到增強。差異性判別準則可表示為

(11)

式中，Xi,Xj代表同一樣本提取的不同區域的特征向量子集。

2.2.2 均勻三元結構描述子的有效性分析

研究表明，染色纖維質量配比與其在表面呈色比例的關系，會因為紡紗工藝及纖維其他參數的變化而有所改變；但從概率角度而言，總體呈現線性相關性[1]，因此，為了分析均勻三元結構描述子(UTSD)的有效性和必要性，以上述15份不同染色纖維質量配比的實驗樣本為對象，分別采用UTSD與均勻局部二值模式(ULBP)建立對比實驗模型。其模型參數設定為經典常數：半徑為1，取樣點數為8，結果如表3所示。其中：TDiv表示UTSD方法的樣本間紋理特征值的歸一化差異度；LDiv表示ULBP方法的樣本間紋理特征值的歸一化差異度。

同時，通過皮爾森相關系數進行特征值相關性定量分析。其絕對值越大表示其特征值與質量配比差異線性相關性越高，結果如表4所示。其中：TPear表示UTSD方法的皮爾森相關系數絕對值；LPear表示ULBP方法的皮爾森相關系數絕對值。

實驗結果表明，本文所建立的UTSD相關性全部高于ULBP，能夠對具有不同染色纖維質量配比的色紡紗和不同組織結構的色紡機織物的紋理特征進行準確、有效地描述。提取的紋理特征與樣本的染色纖維質量配比差異度呈現高度的一致性與相關性，具有更強的刻畫能力。其中，部分樣本紋理特征值與其對應樣本的質量配比差異對比實驗結果如圖5所示。

2.2.3 組織結構與織物呈色特性分析

不同的織物組織結構會影響織物的外觀與呈色。利用所建立的顏色與紋理描述子對色紡紗及其對應的平紋、斜紋和緞紋3種結構織物提取圖像特征，并通過差異性判別準則進行呈色特性分析，結果如表5～7所示。其中：SDiv表示不同樣本間“類內距離”的差異度，正、負值表示間“類內距離”的變化趨勢，“+”表示夾花效果的增強，而“-”表示夾花效果降低。

表3 樣本紋理特征值對比實驗結果Tab.3 Comparative experimental results of texture eigenvalue of samples

圖5 SS43號樣本對比實驗結果Fig.5 Fitting curve of contrast experimental results of No.SS43 samples

表4 樣本相關程度對比實驗結果Tab.4 Comparative experimental results of relevance of samples

表5 色紡紗和平紋織物樣本測試結果Tab.5 Sample testing results of colored spun yarn and plain weave fabric

表6 色紡紗和斜紋織物樣本測試結果Tab.6 Sample testing results of colored spun yarn and twill fabric

表7 色紡紗和緞紋織物樣本測試結果Tab.7 Sample testing results of colored spun yarn and satin weave fabric

實驗結果表明，在染色纖維混配比以及捻系數保持一致的情況下，對色紡紗線的織造加工處理，會降低原有紗線樣本間的類內距離，即弱化了色紡紗線的夾花效果與立體層次感。總體而言，無論是平紋、斜紋或緞紋織物，相較于其色紡紗線而言，其呈色效果更加趨于一致與穩定。同時，色紡紗線與織物間的顏色傳遞特性仍然存在，即樣本間的類內距離變化趨勢在不同加工環節中，具有較強的線性相關性；而織造加工處理，會弱化這種顏色傳遞的效果。進一步證明了色紡機織物的織造環節是影響其最終呈色效果的核心因素之一。其中，色紡紗與其平紋織物樣本間的特征差異性變化曲線如圖6所示。圖中樣品序列號為一組相同組織結構的所有織物編號。

圖6 色紡紗和平紋織物樣本測試結果Fig.6 Sample testing results of colored spun yarn and plain weave fabric

為了進一步明晰不同織物組織結構對其色紡機織物呈色特性的影響規律，結合染色纖維混配質量以及捻系數差異，對平紋、斜紋和緞紋3種典型結構進行對比分析，結果如表8～10所示。

表8 平紋織物和斜紋織物樣本測試結果Tab.8 Sample testing results of plain weave fabric and twill fabric

實驗結果表明，雖然3種不同組織結構能夠對色紡紗的顏色傳遞與織物最終呈色效果產生影響，但是其影響的程度卻具有顯著差異。總體而言，斜紋對于弱化色紡紗“夾花”效果的能力最強，平紋其次，而緞紋最差。即在染色纖維混配比以及捻系數保持一致的情況下，斜紋織物的呈色更趨于一致和穩定，色彩的層次感也最弱；而緞紋的夾花效果依舊保持明顯，立體感也最強。同時，這種呈色特性的改變對于染色纖維配比以及捻系數的改變具有穩定性。

表9 平紋織物和緞紋織物樣本測試結果Tab.9 Sample testing results of plain weave fabric and satin weave fabric

表10 斜紋織物和緞紋織物樣本測試結果Tab.10 Sample testing results of twill fabric and satin weave fabric

值得注意的是，在部分實驗結果中出現了異常波動的情況。通過原始樣本圖像進行比對分析發現，類似波動主要是由于部分樣本的局部區域出現了染色纖維異常聚集和堆疊情況，并最終導致織物組織結構受損的情況，如圖7所示。

圖7 色紡機織物染色纖維異常聚集與組織結構受損Fig.7 Abnormal aggregation and fabric structure damage of dyed fibers in colored woven fabric

對異常數據(SS43A、SS53A、SS43D、SS53D、SS43F、SS53F)進行剔除后，不同組織結構的織物樣本分析結果如圖8～9所示。

圖8 部分平紋和斜紋織物樣本測試結果Fig.8 Partial sample testing results of plain weave fabric and twill fabric

圖9 部分平紋和緞紋織物樣本測試結果Fig.9 Partial sample testing results of plain weave fabric and stain weave fabric

由圖可看出，緞紋樣本的類內距離最大，平紋樣本次之，斜紋樣本的類內距離最小。斜紋對于弱化色紡紗“夾花”效果的能力最強，平紋其次，而緞紋最差。

3 結 論

本文以染色滌綸混配色紗織造的色紡機織物為研究對象，重點針對織物不同組織結構對其呈色特性的影響及一般規律展開研究。提出建立均勻三元結構描述子(UTSD)與呈色差異性判別準則，并結合多顏色空間各分量融合策略對色紡機織物組織結構與呈色一般規律展開研究。在完整保留TSD局部空間描述能力的同時，能夠有效降低特征維數，從而提高描述子的執行效率，并降低其存儲空間需求。實驗結果表明，對于具有不同質量配比與捻系數的色紡紗而言，不同的織造過程均會降低其呈色的差異性與層次感；同時，色紡機織物3種不同的組織結構均能對色紡紗的顏色傳遞與織物最終呈色效果產生影響。總體而言，斜紋對于弱化色紡紗“夾花”效果的能力最強，平紋其次，而緞紋最差；斜紋織物的呈色更趨于一致和穩定，立體感也最弱，而緞紋的立體感最強。本文的研究對色紡機織物組織結構的設計與呈色分析以及色紡企業的實際生產均具有重要指導意義。