基于图像处理的纤维直径快速测量模型研究

2015-01-18许忠保汪峰周胜飞

湖北工业大学学报 2015年2期

吴琼，许忠保，汪峰，周胜飞

（1湖北工业大学机械工程学院，湖北武汉430068；2广西科技大学鹿山学院，广西柳州545616）

纤维直径是纤维测量、识别和含量分析的重要指标。长期以来，我国纺织品成分和含量测定均采用传统的显微投影仪法［1］，即应用普通的切片技术，在光学显微镜下对纤维进行人工分析。而传统方法在客观性、检测效率、结果准确性和成本各方面均存在一定不足，难以满足日常交易和大批量出口的快速检验要求。为提高纤维识别的效率和准确性，本文采用计算机图像理论［2］方法，对几种传统的纤维直径在线测量方法进行对比分析，提出了一种快速测量直径的几何模型。

1 传统直径测量方法

显微系统采集到纤维的纵向投影图，纤维直径可看作两条投影边界之间的距离，经图像预处理后，可直接通过纤维轮廓图像进行直径测量。目前纤维直径测量方法较多，如三角形法［3］、中轴线法［4］、随机扫描法［5］等。以棉纤维为例，对以下两种传统方法进行分析。

1）三角形法

当采集的图像中纤维呈倾斜状，可利用三角形法测量其直径。如图1所示，对图像进行Y方向扫描，可先后检测到灰度变化率最大的两个点A（xA，yA）、B（xB，yB），过点A 做X 方向扫描，同理搜索到点C（xC，yC）；边缘点A、B、C 构成了一个直角三角形，其斜高AD交BC于点D，则AD的值可近似为纤维直径值。

图1 三角形法示意图

三角形法测量纤维直径，只有纤维边缘为直线时，测量值AD才为直径真实值，但实际中纤维都有弯曲现象，纤维越弯曲，则测量误差越大，影响到后续纤维识别结果的准确性。假设直线AD与纤维边缘交于点E（xE，yE），则线段AE 为直径真实值，测量值AD和真实值AE有一定偏差，误差

2）中轴线法

纤维在识别中一般被近似为柱体，获取其中轴线后，可将纤维中轴线的垂线与纤维两边界的交点间距近似为纤维直径。算法步骤:先确定测量方向，对纤维附近一点分别沿X和Y方向搜索，若X方向搜索到的轮廓间距较大，表明纤维为X方向倾斜，则对纤维进行Y方向测量，否则沿X方向进行测量；如图2所示，以Y方向测量为例，对纤维上距离较近的任两点沿Y方向搜索，得到纤维的四个边界点A、B、C、D，点E、F分别为线段AB和CD的中点，则直线EF即为纤维的中轴线；点O为线段EF的中点，沿垂直于直线EF且过点O的直线搜索，得到与纤维边缘相交的两点N、M，线段NM的间距即是纤维直径。

图2 Y方向测量示意图

中轴线法精确度同样受到纤维弯曲程度的限制。如图3所示，线段CD 若平移至C′D′，C′处纤维有一定弯曲，使得C′D′的中点H与AB中点E所确定的纤维中轴线EH 与原来确定的中轴线EF存在角度θ；EH 的垂线与纤维边缘交于点N′、M′，此时所测的纤维直径N′M′与之前所测的NM 也存在角度θ。假定NM 为纤维直径的真实值，则纤维直径的测量值N′M′的误差为NM（（1－cosθ）/cosθ）。

图3 中轴线法误差示意图

2 改进的纤维直径测量方法

2.1 纤维图像预处理

图像预处理［6］是指在获取数字图像后，对图像进行的前期处理技术，目的是消除数字图像采集过程中产生的噪声，改善图像质量，获得便于后续处理的图像。图像预处理是图像分析与测量的前提和基础，其方法会影响到图像目标信号的测量。本文通过微分干涉相差显微系统获取棉纤维图像，为更准确便捷地测量纤维直径，经反复试验，得到如图4所示满足条件的图像预处理步骤。图5为采集的棉纤维原图和经过图像预处理后得到的单像素二值图。

图4 纤维图像预处理流程

图5 棉纤维图像

2.2 纤维直径测量方法原理

纺织纤维的纵向形态一般为条形，片段轮廓示意图如图6所示。图中OZ为∠AOC的角平分线，也是该纤维轮廓的中轴线，过点Z作中轴线OZ的垂线，分别与纤维轮廓交于点Z1，Z2，则有:∠B，Z1Z2＝∠DZ2Z1，ZZ1＝ZZ2），由此可得出一种测量纤维直径和提取其中轴线的方法。

做纤维轮廓的任意连线，计算连接线与纤维边界线的两夹角，由于实际中纤维的边界像素点不是严格意义上的一条直线，可能找不到使得两夹角相等（∠BZ1Z2＝∠DZ2Z1）的连接线，因此近似为搜索使得两夹角的差值最小的连接线，搜索到的轮廓连接线与边界的两交点作为起始点对，连接线的中点为起始中轴点。利用像素长度［7］的性质（图7），在8连通的情况下，当两条线段夹角不大于90°，且在夹角的角平分线上投影长度相等，则这两条线段的像素个数相等。图5b中棉纤维轮廓经平滑后，两侧边界夹角不大于90°，可利用此原理采用等间隔像素长度依次获取相邻点对位置，进而提取到纤维的直径和中轴线。计算直径时只需求出各对应点对的距离，将其平均值作为该根纤维的平均直径；各对应点对的中点即为中轴点，其连线为该根纤维的中轴线。

图6 纤维轮廓

图7 像素长度

2.3 纤维直径测量的算法设计

基于起始点对的查找方法和像素长度的性质，可确定纤维纵向形态轮廓直径的算法:

1）对纤维两侧边界上的任意点进行连接，计算连接线与两边界线两夹角的差值；

2）对一侧边界上点的位置做出改变，计算改变后的连接线与两侧边界两夹角的差值；

3）比较这两次差值大小，根据较小的差值决定边界上点位置的改变方向；

4）重复步骤2）和3），直到找到最小差值所对应的连接线的两个边界点，作为起始点对；

5）从起始点对出发，采用等间隔像素长度依次获取相邻点对，计算各对应点对的距离；

6）将得到的对应点对距离取平均值作为纤维直径。

纤维纵向形态轮廓直径算法的流程见图8。

图8 纤维直径测量算法流程

2.4 纤维直径的测量

利用前述的图像采集系统获取纤维图像，将所研究的纤维图像预处理方法和直径测量算法程序化，以图5中的棉纤维为例，测量纤维直径并提取纤维中轴线。实验中，利用改进的测量方法自动搜索到25个相邻点对，得到对应的直径测量结果如表1所示。获取的纤维平均直径为20.960（单位为像素，图像放大倍数为200倍）；由25个相邻点对，提取到相应的中轴点（图9）。将本方法与采用传统方法获得的中轴线位置以及直径大小相比较，差别仅为1个像素左右，但程序处理时间上相差较大。传统方法获得的图5棉纤维中轴线大约需要5s，而采用本方法耗时不到1s。

表1 直径测量结果像素

图9 提取到的纤维中轴线

3 结论

本文通过分析预处理后的纤维轮廓图像，对纤维整体进行直径搜索，并利用像素长度的概念，提出了一种快速测量纤维直径的几何模型。传统测量方法如三角形法和中轴线法，是通过多次测量纤维的局部直径，取其平均值以计算直径参数，每次测量点的改变都会带入相应的测量误差，在算法上也较为复杂。而本方法是以整体纤维为测量对象，能够快速准确地测得纤维直径，避免了传统方法误差大的缺陷。

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