基于图像处理的井下作业防护织物导湿性能研究*

赵 兵 王芳芳 陈文艳

南通大学纺织服装学院，江苏 南通 226019

基于图像处理的井下作业防护织物导湿性能研究*

赵 兵 王芳芳 陈文艳

南通大学纺织服装学院，江苏 南通 226019

为直观分析井下作业防护织物基本性能参数对织物导湿性能的影响，选取7种棉织物，利用单反数码相机采集液滴在织物中扩散的动态影像，利用MATLAB软件进行图像预处理，采用比值法将计算出的像素面积转化成有效的吸水面积，再利用SPSS软件建立织物基本参数与吸水面积的回归预测方程。分析结果显示图像法与传统称重法显著相关，这表明图像法科学有效，所得结果精确度高、误差较小，可取代传统称重法用于判定织物的导湿性能。

井下作业防护织物，导湿性能，图像处理，吸水面积

织物导湿性能的优劣将直接影响人体的热湿平衡，如在高粉尘井下作业环境中，织物导湿性能显得尤为重要，良好的热湿舒适性有利于提高人体对环境的适应性。当前，对织物导湿性能的检测仍以传统测试方法为主，如织物芯吸高度的测量、滴液称重等，但这些方法都较为繁琐，且耗时长、精度不高。

不断发展的图像处理技术可以很好地弥补传统测试方法的不足，且测量结果精确可靠，能有效避免人为因素的干扰。邱冠雄等[1]就针织物的表面吸湿度进行了研究，庄勤亮[2-3]研究了织物间液体传导的机理，并借助图像处理技术研究了织物导湿的自动测试方法，谢梅娣[4]就图像处理技术测试织物导湿性能的应用进行了研究。但将图像处理技术与传统称重法相结合研究织物导湿性能的报道则相对较少，因此，本文在传统滴液试验的基础上，利用单反数码相机视频记录滴液试验的全过程，再根据分别采集的各种织物在不同时间内的图像，运用MATLAB软件进行图像处理，编程计算出各种织物在相应时间内的吸水面积、吸水速度及最大吸水面积，分析得出织物基本参数对其导湿性能的影响。

1 试样与基本参数

本文选择了7种棉织物作为试验对象，并利用BS 214D电子天平(德国赛多利斯集团)、织物密度仪(常州第二纺织仪器厂)、YG141L数字式织物厚度仪(莱州市电子仪器有限公司)等对各种织物的基本参数进行测试(表1)。

表1 织物基本参数

编号试样织物组织厚度/mm面密度/(g·m-2)密度/[根·(10cm)-1]线密度/tex经纱纬纱经纱纬纱1#全棉平纹布平纹0.31126.525821325.327.92#全棉高密斜纹布斜纹0.19116.654341011.311.93#贡缎缎纹0.21131.15574946.411.34#涤棉布平纹0.21105.550927712.212.75#府绸平纹0.23117.851029713.113.06#全棉衬衫布斜纹0.25112.658538311.011.67#全棉仿麻布平纹0.31154.559143614.315.9

2 织物滴液试验

试验仪器：Canon EOS Rebel T3单反数码相机、AutoRate织物外观评定仪(美国Fabrate,LLC图像科技公司)(图1)、滴管、秒表、电子秤、描绘纸、铅笔、剪刀等。

图1 单反数码相机与织物外观评定仪

试样准备：被测织物试样尺寸为15.00 cm×15.00 cm，图像截取尺寸为7.94 cm×7.94 cm。截取图像时应保持水滴位于图像的中央位置。

3 图像处理步骤

由单反数码相机采集到的试样滴液图像需经过图像处理后，才能计算出织物在相应时间内的吸水面积、吸水速度及最大吸水面积。因篇幅有限，本节将以7#试样即全棉仿麻布为例，介绍图像处理技术的整个过程(图2)。

图2 图像处理过程

3.1 图像的代数运算

利用合适的代数运算方法可达到混合图像分离、图像叠加和图像局部显示的目的。本文主要使用减运算和乘运算对图像进行前期预处理，以减小由环境造成的干扰，提高后期试验的精度。

3.1.1 图像减运算

通常织物的吸水区域亮度较高，故可根据这一特征进行图像减运算，通过减去背景图，分离出较明显的吸水区域。图3中，(a)为滴液试验前织物图像，(b)为滴液试验后织物图像。尽管图3(b)中的吸水区域十分明显，但吸水区域的边缘和无水区域的亮度非常相近，若此时直接进行二值化处理，则会大大减小吸水面积，引起严重的试验误差，因此有必要进行图像减运算[图3(c)]。

图3 图像减运算前后

3.1.2 图像乘运算

图像经减运算后亮度会有所降低。图像乘运算则是在读取两幅相同像素大小的图像后，将它们对应的像素值相乘，最后返回得出结果。此运算通常会与常数相乘，若常数大于1，则图像亮度会变高。因此，为更多地保留住细节，图像乘运算时需乘以一个大于1的常数，并需经多次试验才能得出最合适的常数，达到最佳的效果(图4)。

图4 乘运算后的图像

与图3(c)相比，图4中吸水区域的亮度有所增加，同时图像吸水区域与背景图的对比差异被充分保留。

3.2 图像平滑化处理

为减弱图像上的干扰和噪声，同时保留图像边缘轮廓的信息[5]，本文采用中值滤波法对图像进行平滑化处理，以利于随后图像特征的提取。

受织物纹理等因素的影响，织物吸水区域的颜色并不均匀。以图4为例，经图像代数运算后，织物吸水区域的内部会出现较为清晰的纹理，且这些纹理大多由灰色颗粒构成。当进行中值滤波处理后，吸水区域会变成浅灰色，而水迹边缘基本无变化(图5)。

图5 平滑化处理后的图像

3.3 图像分割及二值化

为提取图像特征，常采用二值化法将图像和其背景进行分离。图像分割具有将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出目标的作用[6]，它是进行二值化的前提。本文采用迭代阈值法进行图像分割，并加以二值化操作(图6)，为后期计算吸水面积提供有利条件。

图6 图像二值化处理前后

3.4 像素面积转化

由MATLAB软件进行图像处理后得到图像面积的单位为像素，因此需对像素单位进行转化，那么，吸水面积所占的像素就可以分别转化为实际吸水面积，具体可通过比值法求出：

提取图片时，各织物的原图图像面积和原图图像像素均保持不变。计算时，原图图像面积均为(7.94×7.94)cm2，原图图像像素均为300 px×300 px。

4 织物吸水性试验数据与分析

4.1 试验数据

根据上述图像处理和像素面积转化方法得到的试验数据如表2所示，其与滴液试验40 s时织物称重法所得数据的比较归纳于表3。

表2 不同吸水时间图像法所得吸水面积

吸水时间/s吸水面积/cm21#2#3#4#5#6#7#50.005.932.966.230.003.433.67100.007.624.638.570.005.155.01150.008.716.109.680.005.975.79201.299.567.4110.260.696.296.20251.2910.328.1811.040.796.496.42301.2910.758.6411.410.886.796.62351.3011.328.9711.450.886.966.66401.3411.979.2011.990.936.966.75

表3 织物称重法与图像法所得数据对比

试样编号吸水面积/cm2称重法图像法1#1.061.342#10.5811.973#7.619.204#10.8411.995#1.110.936#7.136.967#5.556.75

4.2 数据分析

4.2.1 图像法最大吸水面积与织物基本参数回归分析

通过SPSS软件对图像法最大吸水面积和织物基本参数进行回归分析(表4和表5)。因变量为图像法最大吸水面积Y，自变量为织物基本参数——厚度x1、经纱密度x2、纬纱密度x3、面密度x4、经纱线密度x5、纬纱线密度x6。采用向后剔除法，自变量先全部选入方程，每次剔除1个使上述检验最不能拒绝H0者，直到不能剔除为止。

表4 图像法最大吸水面积回归模型分析

模型相关系数R判断系数R2调整的判断系数R2标准估计的误差10.9560.9430.91227.56781

由表4可知，因变量与自变量之间存在一定的线性关系。

表5 图像法最大吸水面积回归方程系数

模型非标准化系数B标准误差标准系数Sig.1(常量)-134.7490.000—0.000厚度x1-347.7190.000-3.7270.000经纱密度x20.3510.0008.8720.006纬纱密度x3-0.0830.000-1.8190.004面密度x4-0.2390.000-0.8460.005经纱线密度x5-3.2230.000-4.1350.005纬纱线密度x610.1360.00013.2650.002

根据表5中的系数可得多元回归方程：

Y=-134.749-347.719x1+0.351x2-

0.083x3-0.239x4-3.223x5+

10.136x6

从回归方程可以看出：织物厚度x1会影响织物的最大吸水面积，两者呈负相关性；织物的纬纱线密度x6与织物的最大吸水面积存在正相关性；其他织物基本参数与其也有一定的相关关系，但相关性较弱。

4.2.2 图像法试验数据动态变化分析

根据表2的数据可得到织物吸水面积曲线图(图7)。

图7 织物吸水面积曲线

由图7可知：在试验初期的15 s内，2#和4#试样的吸水面积扩散最快，15 s后，除2#和3#试样仍保持上升态势外，其他试样的吸水面积渐渐趋于平缓，这说明2#、3#和4#这3种织物的导湿性能优良；6#和7#试样的曲线重叠较多，说明这2种织物的导湿性能非常相似，且都处于中等水平；1#和5#试样在试验初期吸水表现并不明显，刚开始时扩散面积不大且扩散速度偏慢，说明这2种织物较难浸润，导湿性能最差。

除去1#和5#这2种难浸润的织物外，液态水滴在触碰到其余5种织物的瞬间吸水速度最大，但15 s后扩散速度放缓，说明这5种织物在试验初期时吸水面积变化显著，但后期又大都趋于稳定。所得7种织物的导湿性能顺序为4#>2#>3#>6#>7#>1#>5#。

4.2.3 称重法和图像法吸水面积回归分析

利用SPSS软件对称重法和图像法吸水面积试验数据建立回归方程(表6)，因变量y为图像法吸水面积，自变量x为称重法吸水面积。

表6 吸水面积回归模型分析

模型回归方程相关系数RSig.1y=-0.020+1.123x0.9920.000

由表6可知，回归方程相关系数R=0.992，即表明称重法吸水面积和图像法吸水面积的线性回归效果显著；斜率为1.123说明这2种方法所得结果差异并不大。因此，运用图像法计算织物的吸水面积是科学可行的，此法可取代传统称重法。

5 结论

利用单反数码相机视频记录织物导湿试验的全过程，通过采集不同时间内下的图像，利用MATLAB软件对所采集的图像进行相关预处理后，编程计算出织物试样在相应时间内的吸水面积、吸水速度及最大吸水面积，再通过SPSS软件对试验数据进行分析，得出：

(1) 织物试样的吸水面积和吸水速度主要受织物厚度的影响，它们随织物厚度的增加而不断减小，呈负相关；与纬纱线密度有着正相关性；与其他织物基本参数也有一定的相关性。

(2) 基于不同时间内下的吸水速度分析表明，织物试样的导湿性能顺序为涤棉布>全棉高密斜纹布>贡缎>全棉衬衫布>全棉仿麻布>全棉平纹布>府绸。

(3) 称重法与图像法的试验数据具有显著的线性关系，图像法可取代称重法用于判定不同织物的导湿性能，所得结果精确度较高、误差较小，故图像法科学、有效。

[1] 邱冠雄，张源，王中伟，等.针织物表面吸湿度的研究[J].纺织学报,1989,10(11):18-20.

[2] 庄勤亮.针织物间液体传导的机理研究[J].东华大学学报(自然科学版),2002,28(1):21-25.

[3] 庄勤亮.借助图像处理技术的织物导湿自动测试研究[J].东华大学学报(自然科学版),2002,28(3):68-73.

[4] 谢梅娣,王启明,黄雅萍,等.图像处理测试织物导湿性能的应用研究[J].上海纺织科技,2005,33(11):62-63.

[5] 余绍勇.基于图像处理的织物导湿性能研究[D].上海：东华大学,2008.

[6] 贺庆楼.基于图像技术的纺织品导湿性能的测试方法研究[D].上海：东华大学,2007.

[7] 敬凌霄,张同华,汪涛,等.织物动态导湿仪器的设计与应用[J].毛纺科技,2010,38(5):56-59.

Study on moisture transfer performance of underground protective fabric based on image processing technique

ZhaoBing,WangFangfang,ChenWenyan

School of Textile and Clothing, Nantong University, Nantong 226019, China

In order to intuitively analyze the influence of basic performance parameters of fabrics on moisture transfer performance of underground protective fabric, 7 kinds of cotton fabrics were selected, using digital camera to collect the dynamic images of liquid droplets on the fabric, then using MATLAB software for image preprocessing, transforming the pixel area into effective water absorption area with the ratio method, using SPSS software to establish the regression equation between the basic performance parameters of fabrics and water absorption area. The analysis results showed that the image method had a significant correlation with the traditional weighing method, which indicated the image method was scientific and effective with high precision and small error，and could replace the traditional weighing method to determine fabrics’ moisture tranfer performance.

underground protective fabric, moisture transfer performance, image process, water absorption area

*国家自然科学基金(51403106)；江苏省自然科学基金(BK20140432)

2016-09-01

赵兵,男，1980年生，讲师，主要研究方向为服装材料、性能及产品开发

TS101.8

A

1004-7093(2016)11-0036-05