基于图像处理的分梳山羊绒长度检测方法

杨传颖，高荣贵，石 宝，刘志鸿

(1.内蒙古工业大学信息工程学院，呼和浩特 内蒙古 010080；2.内蒙古电子信息职业技术学院，呼和浩特 内蒙古 010070；3.内蒙古工业大学电力学院，呼和浩特内蒙古 010080)

中国是世界第一大产绒国，也是最大的山羊绒生产加工国和分梳山羊绒出口国[1]。根据国家统计局的数据，我国2014年山羊绒出口2 374.42 t[2]，并且保持递增趋势，2017年山羊绒出口达到3 072 t[3]。由中国纤维检验局2017年度山羊绒质量分析报告可知，全国分梳山羊绒公证检验量达到3 254.46 t。手排长度是分梳山羊绒主要质量指标之一，是羊绒使用价值和价格的主要技术参数，直接影响分梳山羊绒的生产、加工和交易，因此研究分梳山羊绒长度检测方法具有重要意义。

分梳山羊绒是山羊原绒经洗涤、工业分梳加工后的山羊绒[4]。陈文湘等[5]提出一种单根纤维测长方法；高纯金[6]提出制定山羊绒国家标准的意见；陈继红[7]阐述了关于山羊绒质量要求和测试方法选择的几个问题；杨桂芬[8]分析了羊绒、羊毛细度及长度测试方法的新标准及测试设备；吕晓红[9]比对分析了分梳山羊绒手排长度值与ALMETER长度值，采用手排法与ALMETER法检测分梳山羊绒的长度，所得长度值存在显著差异。ALMETER法的排样机无法有效控制较短纤维以及分梳山羊绒散纤维的自然卷曲状态，使得ALMETER法不能客观真实地测量分梳山羊绒的平均长度[10]。目前，我国检测分梳山羊绒平均长度采用的是GB 18267—2013《山羊绒》方法，即通过试样的调湿和试验温湿度条件、试样制备、排图、作图和平均长度计算的过程，完成分梳山羊绒平均长度的检测。

随着图像采集与处理技术的发展，数字图像技术被应用到山羊绒平均长度的测量。基于计算机视觉技术的山羊绒手排长度测试仪已被研制出来[11]，采用图像处理技术测量分梳山羊绒平均长度是发展趋势，有待深入研究。将图像处理技术应用到分梳山羊绒长度检测过程中，可以避免作图中人为因素的干扰，提高测量效率和降低测量成本，是分梳山羊绒纤维长度检测可以实现自动化的一个重要环节。

针对以上的问题，本文在图像处理技术的基础上，对分梳山羊绒原始图像进行灰度化、图像滤波、图像二值化、边缘提取、曲线拟合，最后根据GB 18267—2013《山羊绒》计算分梳山羊绒的平均长度。为分梳山羊绒长度检测提供了有效的方法。

1 图像灰度化

从黑绒板上采集到的分梳山羊绒的图像是RGB图像。为了便于后续分析与研究，将RGB图像转换为灰度图像，采用加权平均法，计算方法如下:

式中:Y为转换后的灰度值；R、G、B分别为红色、绿色、蓝色的量化值；WR、WG、WB分别为红色、绿色、蓝色对应的转换权值，且WR＋WG＋WB＝1。

令WR＝0.30，WG＝0.59，WB＝0.11，RGB 图像和转换后的灰度图像见图1。

2 图像去噪

2.1 去除“噪点”的必要性

本文所指“噪点”并非噪声，而是黑绒板上污点产生的图像。如果黑绒板上的污点越多，这样的“噪点”就越多，污点越重，“噪点”就越明显。灰度图像上的噪点见图2，其中圆圈内的白点为“噪点”。对图2所示的灰度图像进行边缘提取，灰度图像进行边缘提取的效果见图3。“噪点”对手排分梳山羊绒边缘提取形成了干扰，因此必需对RGB转换后的灰度图像做进一步的处理。

图1 RGB图像和转换后的灰度图像

图3 灰度图像进行边缘提取的效果

2.2 图像滤波

图像滤波是邻域处理方法，利用给定像素本身及周围的像素值决定此像素最终的输出值，可以应用在去除噪声、增强图像、检测边缘等方面，常用的滤波方法有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。分别用中值滤波、均值滤波和高斯滤波对RGB图像转换而得到的灰度图像处理，3种滤波后边缘提取效果对比见图4。可以看出中值滤波后进行边缘提取的效果更好。

图4 3种滤波后边缘提取效果对比

中值滤波对去除“噪点”的效果较好，但是通过一次中值滤波未能完成去除所有的“噪点”，采用多次中值滤波，即复合中值滤波的方法渐进去除噪点。根据山羊绒纤维细长的特性，采用与之对应的模版，可以取得理想的效果。采用5×1模版中值滤波的效果见图5。“噪点”在5×6的小区域中，数字框中的正体数字是无“噪点”背景区域像素点的灰度值，斜体数字是“噪点”对应区域像素点的灰度值。为了进一步降低“噪点”的灰度值，基于复合中值滤波的方法，采用5×5模版复合中值滤波的效果见图6。可以看出与图5相同“噪点”对应像素点的灰度值明显地降低。

图5 采用5×1模版中值滤波的效果

图6 采用5×5模版复合中值滤波的效果

3 图像二值化

3.1 二值化阈值

对复合中值滤波后的灰度图像进行二值化处理，其目的是获得手排分梳山羊绒边缘曲线。由图6可知，手排分梳山羊绒与黑绒板在边缘处存在明显的边界，提取出这个边界即可获得边缘曲线。在经过复合中值滤波后的灰度图像中，图像分为2部分，一部分是手排分梳山羊绒，另一部分是没有被分梳山羊绒覆盖的黑绒板，找到合适的灰度值作为阈值把灰度图像转换为二值图像，可以为获取手排分梳山羊绒边缘曲线创造条件。最大类间方差法[12]是一种自适应确定二值化阈值的有效方法，采用该方法对复合中值滤波的图像进行处理，图像二值化结果见图7。

图7 图像二值化结果

3.2 形态学运算

经过阈值处理的羊绒长度图像含有一些目标空洞和孤立“噪点”，图7中方框标记的是空洞、圆圈标记的是“噪点”。为了填补空洞和去除“噪点”，采用形态学开、闭运算对阈值处理后的山羊绒图像进行去“噪点”和去空洞处理。

3.2.1 理论基础

腐蚀:对Z2(二维平面)上元素的集合A和S，由S对A进行腐蚀，记作A⊖S，定义为:

式中z为Z2中的点。

令结构元素S在整个Z2平面上移动，当S的原点移动至z点时，如果S能够完全包含于A中，则所有这样的z点构成的集合即为S对A的腐蚀图像。

膨胀:对Z2上元素的集合A和S，由S对A进行膨胀，记作A⊕S，定义为，

令结构元素S在整个Z2平面上移动，当S的原点移动至z点时，如果S相对于其自身原点的影像S＾和A有公共的交集，则所有这样的点z构成的集合即为S对A的膨胀图像。

开运算:由S对A进行开运算，记作A°S，定义为:

闭运算:由S对A进行闭运算，记作A·S，定义为:

3.2.2 运算效果

通过开运算消除孤立的“噪点”，通过闭运算拟合空洞，2种运算都会对图像轮廓起光滑作用。根据图像的特点选择结构元素的形状和大小。开运算结构元素选择正方形5×5，闭运算结构元素选择长方形6×2，开运算和闭运算效果见图8。

图8 开运算和闭运算效果

4 边缘提取

通过对二值化图像的开运算和闭运算，没有被山羊绒覆盖的黑绒板区域中未发现孤立的“噪点”，山羊绒区域中没有空洞，山羊绒边缘轮廓非常清晰，有利于边缘提取。

边缘提取方法如下:

设g(x，y)是二值化图像，分辨率是M×N，F是一维向量，向量长度为N，则:

向量F保存的是边缘曲线的纵坐标值。

开运算和闭运算后，二值化图像边缘曲线见图9。

图9 二值化图像边缘曲线

5 曲线拟合

基于图像处理技术获得的手排分梳山羊绒边缘曲线是锯齿曲线，无法用来计算平均长度。GB 18267—2013对于作图的要求是:将手排长度标准板置于排好的纤维分布图上，以纤维平齐的一端为长度分布图的底边，目光直视纤维另一端所形成的曲线上的每个观测点，连接这些观测点使之成为一条光滑的纤维长度分布曲线。因此需对锯齿曲线进行拟合，从而形成光滑的边缘曲线，拟合后的光滑曲线f(x)沿边缘曲线轮廓形成，曲线拟合效果见图10。

图10 曲线拟合效果

6 参数计算

根据GB 18267—2013的作图要求，以长度分布图的底边为横坐标，以纤维长度曲线上的各点为纵坐标，从原点自左向右每隔10 mm(组距)标出横坐标x1、x2、…、xi、…、xn－1、xn(其中xn－xn－1为末组组距，数值范围0～10 mm)，按照手排长度标准板上的刻度测量并记录每一组中点对应的长度曲线上的纵坐标，即纤维长度L1、L2、…、Li、…、Ln－1、Ln， 长度分布图底边总长度为xn(mm)。平均长度的计算公式为:

式中:L为手排平均长度(加权平均长度)，mm；Li为第i组中点坐标对应的纤维长度，mm；xn为长度分布图底边总长度即终点横坐标，mm；xn－1为第末长度组所对应的起点横坐标，mm；Ln为末组中点坐标对应的纤维长度，mm；I为组距，mm，I＝10。

拟合曲线f(x)与手工测量形成的光滑纤维长度分布曲线对应，根据图像的分辨率与实际尺寸的关系，式(7)中Li、xn、xn－1、Ln和I可以由与f(x) 的对应关系计算得到，根据式(7)计算手排分梳山羊绒的平均长度。

7 实验部分

7.1 检测流程

为了能够基于图像处理技术检测手排山羊绒平均长度，需要拟合出一条与手排山羊绒轮廓一致的光滑曲线。在曲线拟合之前，关键的问题是消除手排山羊绒图像中的“噪点”，基于图像处理的检测流程见图11。

图11 基于图像处理的检测流程

7.2 实验结果

手工与图像处理检测平均长度对比见表1。在手排山羊绒图像获取环境和方法未标准化的情况下，手工移图法与图像处理法获得的平均长度值之差在2 mm范围内，满足GB 18267—2013中平行实验平均长度允差为2 mm的范围要求。

表1 手工与图像处理检测山羊绒平均长度对比

8 结束语

我国是产绒大国，分梳山羊绒公证检验量大，手工检测存在人为因素产生的误差且效率低、成本高，采用图像处理技术的检测方法成为分梳山羊绒长度检测的发展趋势。本文对基于图像处理技术检测分梳山羊绒平均长度的流程和关键方法进行了研究，通过图像灰度化、图像滤波、图像二值化和形态学运算去除图像中的“噪点”，使手排山羊绒图像轮廓清晰而且背景干净，根据二值化图像的特点计算提取边缘曲线，对边缘曲线进行拟合，通过拟合曲线计算手排分梳山羊绒的平均长度，为分梳山羊绒长度检测提供了有效的方法。