利用近红外窄带数字图像分析法评价废纸的脱墨效果
2018-08-25杨扬
现有的废纸脱墨效果评价方法包括视觉图像分析法(人工分析和数字分析)和光学反射法(基于Kubelka-Munk方程)。图像分析法的原理很简单:将深色油墨(大多为黑色)从浅色背景(纤维)中剥离出来,然后利用视觉或电子设备捕捉。图像分析法存在一些局限性,例如与纸张光学性能的相关性差,样品与样品以及纸张正反面之间的结果存在较大的差异。该文采用了一种创新方法,利用近红外光谱和数字图像设备克服上述局限性。此方法能够将油墨斑点从纤维背景中区分,得到高质量的原始数据,并且能够明显降低手抄片纸样间及正反面间的差异性。根据基于图像分析法的油墨脱除率公式,可以获得可靠的油墨脱除率,这与纸张光学性能具有良好的相关性。该实验也将这种方法用于新闻纸脱墨效果的评价,取得了积极的实验结果。近红外图像分析技术可用于在线检测系统,用于高浓纸浆的在线即时分析。
脱墨是高质量的废纸纤维回收利用的关键过程。用于脱墨效果评价的常规测试方法包括图像分析法和光学反射法。图像分析法包括:TAPPI标准测试法T 437 om-12《纸和纸板中的污物》;T 563 om-12《等值黑色面积(EBA)及利用图像分析法计量纸浆、纸和纸板中的可见污物》;T 568 om-2《利用图像分析法分析纸浆、纸和纸板中亚可见性杂质的物理面积》;ISO 5350-4《纸浆:污物和碎片的评价——第4部分:利用等值黑色面积(EBA)法通过反射光进行检测》。光学反射法包括:TAPPI 567 om-9《利用红外反射法测定有效残余油墨浓度(ERIC)》;ISO 9416《纸张光散射和光吸收系数的测定(利用Kubelka-Munk理论)》。
脱墨滤液的黑度(与自来水对比)可用作一种脱墨效果评价指标。图像分析法主要是利用数码图像设备(扫描仪或照相机)从纸样中获取残余油墨信息。通常认为油墨是黑色的或者等同于黑色。残余油墨也被称为污物或者油墨斑点。利用数码设备获得的图像通过软件进一步分析后,可以得到可对比的数据结果,如等值黑色面积(EBA)、平均斑点面积、斑点数量和斑点分布等。这些方法主要是针对大的油墨斑点或面积≥0.02 mm2的斑点(某些颗粒面积为0.01 mm2)。根据TAPPI T 568 om-2方法,可检测亚可见斑点或面积为5.0×10-5~2.0×10-2mm2之间的油墨斑点,但是使用该方法的操作者难以将亚可见油墨斑点从相对粗糙的纸张表面分离出来,这就限制了油墨面积的检测极限,即使是对于表面光滑的超压纸,也只有当扫描仪的分辨率达到36 000 dpi以上时才能将亚可见油墨斑点与纤维区分开。此外,图像分析法只能记录暴露在纸张表面的油墨斑点。根据TAPPI T 272 sp-2《测定纸浆反射率用手抄片的制备(抄片器法)》制备的手抄片,大量油墨斑点被阻隔或部分阻隔在纸张表面以内,这一现象在新闻纸回收利用过程中要比其他纸种表现更加明显,这是因为新闻纸具有较高的松厚度(或厚度)。此外,由于图像分析法得到的结果缺乏亚可见油墨的数据,由此获得的脱墨数据与纸张的光学性能相关性较差;具有相似表观性能的纸样之间,其EBA差异明显;同一纸样的正反面结果也大不相同。纸张表面的不均匀性和油墨斑点与纤维间较差的对比度是图像分析法面临的主要障碍。这些缺点受到了光学反射法(如TAPPI T 567 om-9和ISO 9416)的挑战。
为了消除木素发色基团和纸张颜色(如蓝色、绿色)的影响,TAPPI T 567 om-9利用近红外光(NIR,950 nm)测定有效残余油墨浓度(ERIC)。在本研究的准备工作中,利用JAZ光谱仪对其他波长进行了检测,在低于800 nm波长下,木素并不敏感。此外,NIR光在830~850 nm对纯黑色和3色(青色、品红、黄色)黑(或灰)油墨表现出强吸收。这表明油墨斑点与纤维之间的对比可以更加明显。NIR光能够扩大穿透深度可见性,可以检测到隐藏在纸张表面以内或者位于纸张另一面的油墨斑点。数码相机的图像感应器对830~850 nm的光较敏感,可用于检测油墨斑点。本实验中,将市售的一款单反相机(DSLR)改装,用于接收近红外光。根据INGEDE 11《印刷产品可回收性评价——脱墨测试》(2012年7月)(未应用脱墨性能计分卡)的方法对激光打印办公用纸和胶印新闻纸试样进行分析,将目前常用的评价方法(TAPPI T 563 om-12和T 567 om-9)和纸张光学性能用作参比。同时也研究了通过图像分析法获得的油墨脱除率,以及与ERIC相应的脱墨率的对比。
1 实验
1.1 样品的制备
本实验采用了2个纸种的原料,一种为黑白激光打印办公用纸,另一种为胶印原生新闻纸。根据INGEDE 11的方法在实验室进行脱墨。实验条件下制备了3种手抄片:经脱墨后的手抄片(DP)、未经脱墨的手抄片(UP)和未经印刷的手抄片(unpr)。手抄片的定量对扫描图像分析会产生影响,但是本实验采用多种定量的目的是分析NIR光的深度可见性,因此,办公用纸制备了45、50和60 g/m2等3种定量的纸样,新闻纸制备了40、45和50 g/m2等3种定量的纸样。各纸样以纸浆种类和定量命名,例如,DP45表示脱墨浆制备的定量为45 g/m2的手抄片。每种纸浆和每种定量分别制备10张手抄片,一共制备180张手抄片。将所有的手抄片用切纸刀裁切以去除不平整的纸张边缘。
1.2 图像的获取
利用佳能T3i DSLR相机捕捉图像,该相机将红外阻隔滤镜置于影像传感器(CMOS,像素3 456×5 184,像素间距4.3 μm)前端,成为全光谱相机。将(840±10)nm手持式滤波片装于佳能40 mm微距镜头上(以35 mm规格换算能够获得相当于64 mm的视角)。用4盏白炽灯(色温 2 700 K,功率150 W)照射样品,以获得均匀和足够的光线强度。用三角架支撑相机,将纸样置于白色的塑料板上。在相同的光线、光圈和快门速度条件下对所有的纸样从正反面拍照。红外图像获取的示意图见图1。
原始的未经压缩的图像文件最初以RAW格式保存,有效分辨率约为770 dpi。图像文件利用Adobe Photoshop CS6转化成TIFF格式。利用爱普生Perfection V750 Pro扫描仪对每个手抄片的正反面进行扫描,分辨率分别为600 dpi和1 200 dpi。所有的图像都是在有色模式下操作,未经任何亮度、对比度或饱和度调整。
1.3 测试
图1 获取红外图像的示意图
利用Brightmeter Micro S-5测定纸样的白度(T 458,C/2°光源,457 nm),同时也可以得到亮度(Y,557 nm)和CIE L*a*b*值。手抄片的厚度、不透明度利用Technidyne根据TAPPI方法进行测定。Verity IA Light和Dark Dirt v3.4软件用于分析来自扫描仪和相机的图像文件。每个手抄片的有效面积是纸张中心直径11 cm的圆区域。通过考虑从扫描仪(分辨率分别为600 dpi和1 200 dpi)和相机(NIR)获得的3组图像文件的性能和准确性来确定该软件的处理参数(例如最小斑点面积)。无论是DP或UP手抄片,每组图像的参数相同。对于未经印刷的手抄片,由于不会影响对DP和UP手抄片的分析,从而未计算EBA。
2 结果与讨论
2.1 光学性能
DP和UP手抄片的白度、亮度和CIE L*a*b*(未说明)彼此相近,如图2所示[图中:(a)为办公用纸;(b)为新闻纸]。
对于办公用纸,DP手抄片的光学性能与unpr手抄片相近,这表明脱墨成功。DP和UP手抄片白度之间的差异相对较小(约4%),这表明UP纸样的油墨覆盖率较低。而对于新闻纸,DP和UP手抄片的光学性能略有不同,且二者的光学性能数值均远低于unpr纸样,这表明新闻纸脱墨失败。
在3种不同定量的办公用纸纸样中,DP和unpr纸样的不透明度基本相同,如图3所示[图中:(a)为办公用纸;(b)为新闻纸]。只有从UP50纸样的不透明度与相同定量的其他纸样的差异可以看出油墨的作用,而且其贡献有限。这些结果表明办公纸样脱墨成功,且UP手抄片的油墨覆盖率较低。对于新闻纸,对比DP、UP、unpr这3种纸样可以发现,油墨对纸张不透明度的贡献很大。当考虑纸样厚度时,新闻纸DP和UP手抄片的不透明度几乎相同。DP纸张中仍存在大量的残余油墨。
图2 不同纸种和定量纸样的白度和亮度
2.2 NIR图像分析法的原理、能见度和优势
对比度差、纸张表面不均匀性和油墨印痕,使得这种
图3 不同纸种和定量纸样的不透明度和厚度
目前的图像分析法,由于纤维与油墨斑点之间脱墨评价方法具有一定的局限性。根据前人的研究,深色的油墨斑点对NIR比较敏感,在图像传感器呈现为黑点。纸张中的纤维和其他浅色油墨会反射所有的近红外光形成均匀的浅色背景(例如纯白色和瓷砖会反射所有可见光),因此,NIR消除了由不均匀的纤维成形导致的纸张表面不均匀性带来的影响。这可以在黑色油墨和纤维间产生高对比度,增加油墨斑点的可见性,且能够提升分析能力。但是在本实验中,纸样反射的近红外光不能直接到达图像传感器。市售数码相机在图像传感器装有RGB微型滤光片,以更好地展现可见光,目前尚不明确这些滤光片如何对近红外光做出反应。通过对比单个通道,发现来自蓝色微型滤光片的图像表现得与期望最接近(例如鲜明的油墨斑点和均匀的背景)。但是通过蓝色通道获得的EBA值比三通道(RGB)EBA值稍低(大约5%)。办公用纸纸样的图像具有均匀的浅色背景和明显的黑色油墨斑点,如图4所示[(a)定量为45 g/m2办公用纸脱墨纸样正面;(b)定量为50 g/m2办公用纸未脱墨纸样反面;(c)定量为40 g/m2新闻纸脱墨纸样反面]。
新闻纸纸样的近红外图像并不像办公用纸那样明显。尽管与可见光条件下的图像相比,背景纤维纹理明显减少,但是其近红外图像的纤维纹理仍然可见。840 nm的光线也许不能消除机械浆中木素发色基团的影响。另一个原因可能是蓝色微型滤波片。
图4 扫描仪(左侧,600 dpi,8.4×)和近红外相机(右侧,10.7×)获得的100%裁剪图像
相机的近红外图像法在分析速度方面具有优势。例如,相机可以在1/30 s内获得1张照片,而扫描仪扫描600 dpi和1 200 dpi的图像分别需要3~5 s和10~20 s的时间。
2.3 等值黑色面积对比分析
实验分析了脱墨纸样和未脱墨纸样手抄片正反两面的EBA值及其标准偏差[可以计量的最小油墨斑点面积根据图像法(扫描仪和相机)的不同而有所差异],结果分别如表1和表2所示。
手抄片的正面(F,光滑面)为接触平板的一面,反面或背面(B,粗糙面)为靠近滤网的一面。对于光学性能,同一张纸样的正反两面具有相同的白度。办公用纸DP和UP纸样的差距较小(4%)。但是,无论DP还是UP纸样,其正反两面扫描图像中的油墨斑点大不相同。通常,正面的EBA值低于反面,即粗糙面的EBA值高于平滑面,如图5所示[图中:(a)定量为45 g/m2的办公用纸;(b)定量为50 g/m2的办公用纸;(c)定量为 60 g/m2的办公用纸;(d)新闻纸,NIR]。
表1 脱墨纸样的EBA平均值及其标准偏差
表2 未脱墨纸样的EBA平均值及其标准偏差
因此,手抄片的两面性会影响EBA结果。总和纸张正反两面的EBA值并不能消除这些差异。在1 200 dpi分辨率下扫描的图像EBA值高于600 dpi扫描图像的EBA值。由于纸张具有不均匀性,这些较高的EBA值是由众多的干扰噪声引起的。因此,高分辨率扫描图像不能提高油墨斑点和纤维间的对比度,而且对于高质量分析不可靠。
在近红外图像分析法中,每张纸样单面或两面的油墨斑点比较统一。很明显,近红外图像分析法数据与纸张表面的均一性具有良好的相关性。NIR为纸样的单面测量提供了可能性,这正是我们追求的目标。同时,利用NIR图像分析办公用纸,无论定量如何,其结果保持统一。此外,在纸样定量达到60 g/m2时NIR图像分析仍具有足够的深度可见性。与扫描图像相比,NIR图像具有较低的EBA值。尽管细节尚不明确,但是噪声和信号衰减都会导致如此。最低油墨斑点面积的确定主要由图像分辨率和噪声决定。与770 dpi图像(NIR)相比,1 200 dpi的图像可以检测出较小的斑点。但是纸张表面的不均一性会产生大量的噪声(可以在检测器中发现),这会限制最小斑点面积的测定。
NIR图像法能够将新闻纸中的纤维和油墨区分开,如图4所示。
由图5可以看出,NIR图像法获得的数据具有良好的一致性,尤其是定量为40 g/m2和45 g/m2的手抄片。NIR图像法EBA值低于光学扫描法所得的数值,这是因为光学数据显示新闻纸脱墨性较差。通常认为目前的NIR相机设置不能处理这种纸张,但是我们坚信未来会克服当前的局限(例如图像传感器和带通滤波器),NIR方法可用于评价新闻纸试样。
2.4 利用图像分析法计算油墨脱除率
早期,我们开发了一种基于图像分析法的油墨脱除率(IE)计算公式,如公式(1)所示:
图5 基于EBA的脱墨效果评价
式中:EBAUP和EBADP是等值黑色面积值,单位为10-6。
在脱墨应用中,油墨脱除率比EBA更容易理解且更方便。与利用ERIC方法获得IE不同的是,采用图像分析法不需要实际应用中难以获得的未印刷样品。
同一种类相同定量的办公用纸,获得10个EBA数值,将其平均值带入公式(1)中。采用2种方法计算IE值,一种是基于纸张单面,另一种是基于纸张双面,以研究纸张两面性的影响,如图6所示[图中:(a)和(b)分别为基于单面和双面的纸张油墨脱除率]。
根据NIR数据采用这2种方法计算得到的IE值均一致。扫描图像法得到的IE值差异明显,这与先前的扫描图像法EBA分析结果一致。NIR获得的IE值高于扫描图像法。考虑到先前从光学性能得到的推断(办公纸脱墨成功),认为IE值应该会比较高,由此可以看出,这些通过NIR图像法获得的IE结果是准确的。由于新闻纸EBA结果较差,所以本文没有讨论新闻纸的IE值。
图6 图像法分析办公用纸油墨脱除率
3 结论
本实验开发了一种新型NIR图像分析脱墨评价方法,可以克服目前基于图像分析的脱墨评价方法产生的局限。在脱墨实验中,以激光打印办公用纸和新闻纸为原料。与当前的评价方法相比,NIR图像分析法因其较深的穿透可见度,在数据获取、结果一致性和可靠性方面具有优势。该方法在操作便利性、分析速率和深入应用方面也具有优势。由于新闻纸脱墨性较差,该方法对新闻纸的评价并不成功,但是这积极推动了该项工作的提升。尽管NIR图像分析法存在众多的仪器设置的限制,例如来自图像传感器微型滤波片和相机自动伽马校正的影响,但是我们认为NIR图像分析法会发展成为一种具有竞争力的脱墨评价标准所采用的的分析方法。