基于近红外成像技术的棉花异纤检测

蔡晓霞 吴玲玲 梁海锋 陈 靖

（西安工业大学，陕西西安，710021）

棉花是重要的农产品和纺织工业的主要原料，其质量关系到国计民生。棉花中一旦混入各类异纤，必将严重影响棉纺织品的质量，给企业造成经济损失［1-2］。异纤是指混入棉花中的非棉纤维和非本色棉纤维，比如毛发、麻绳、塑料薄膜、编织袋丝等［3-4］。异纤在棉花加工过程中容易被打碎成无数细小的纤维，难以进行分拣和清除，这使得纺纱时易造成棉纱断头，织布时增加了断经、吊经、经缩等疵点的出现，染色时因不同纤维着色性能不同而形成各种色疵，严重影响棉纺织品的质量，降低了企业的效益［5］。所以，高效且全面地将异纤从棉花中挑拣出来是当下亟待解决的问题，其对于提高棉纺织品的质量具有重要意义。

目前，多数棉纺织企业普遍采用人工挑拣方式，费时费力，效率低下，且挑拣的效果也不够理想，容易产生漏检与误检［6］。而一些现有异纤检测设备主要在可见光和紫外光下检测有色异纤，但白色或透明异纤检测效果不好［7-9］。此外有些设备还结合了超声波技术，可以检测到部分白色或透明异纤，但对细小的异纤检测效果不好。通过查阅相关文献资料可知，在近红外波段可以对部分白色或透明异纤实现较好的检测效果［10-12］，此方法仍处在原理研究及验证阶段，需要继续进行深入探索。

本研究选择棉花中常见的12种异纤样本作为主要研究对象，基于近红外成像、图像处理与分析方法，选用实验室现有处于近红外波段的808 nm和905 nm的滤光片展开试验验证研究，在400 nm～1 000 nm、808 nm、905 nm波长下对棉花中异纤的检测进行研究，并对比分析不同波长下异纤样本的成像特点以及检测结果。

1 棉花异纤图像采集

1.1 成像系统

根据实验室现有条件和设备，按照如图1所示的成像系统整体结构示意图，在实验室搭建如图2所示的成像系统，进行近红外成像异纤检测的验证研究。整个系统主要由线阵CCD相机、镜头、光源、棉花移动平台、计算机等组成。

图1 成像系统结构示意图

相机选用高速线阵CCD相机，像元数为2 048 pixel，最高行频为65 kHz，波长范围为400 nm～1 000 nm；镜头选用焦距为50 mm尼康镜头，光源为LED灯。为了能够采集到清晰的棉花和异纤图像，在实验室搭建的成像系统工作距离440 mm，幅宽180 mm。

1.2 图像获取

在实验室采集图像时，将充分开松的棉花铺成厚度为5 mm左右的均匀棉层放置在棉花移动平台上。12种棉花中常见的异纤样本如图3所示。将异纤样本裁剪成条状或丝状（长度为20 mm左右，宽度不大于5 mm），随机散落在棉层表面，以便采集混有异纤的棉花图像。接着分别在400 nm～1 000 nm、808 nm、905 nm波长下进行图像采集，做对比试验，由于异纤与棉花的材质不同，具有不同的光谱特性，在图像上表现为不同的灰度差异。在试验中，选择滤光片型的分光技术，即在靠近线阵相机端分别安装中心波长为808 nm、905 nm的窄带滤光片，从而实现这两个波长下的图像采集。

图3 12种常见异纤样本

在成像系统中采用线阵相机获取图像，线阵相机每次只能采集一行图像，因此在对混有异纤的棉花进行图像采集时，需要通过移动平台让异纤和棉花处于运动状态，才能扫描得到一幅二维图像。二维图像是由多次扫描得到的每行图像按时间顺序组合而成的。所采集到的图像如图4所示。

图4 采集到的异纤和棉花图像

7种白色或透明异纤在图像上的第1排，从左到右依次是白纸、白色缝纫线、地膜、棉布条、泡沫塑料、塑料绳、白色编织袋丝；5种有色异纤在图像上的第2排，从左到右依次是紫色编织袋丝、蓝色编织袋丝、红色缝纫线、棕色缝纫线、头发。

2 棉花异纤图像处理与分析

采用OpenCV图像算法对采集的图像进行相应的处理与分析，最终实现异纤检测。图像处理与分析的流程如图5所示。

将采集到的3幅图像分别按照图5所示的流程图进行处理，在每一步的处理中依次采用中值滤波［13］和底帽变换实现图像预处理，采用最大类间方差法实现阈值分割［14-15］，采用Canny算子实现边缘检测，对得到的异纤边缘进行后续处理，从而获得较为完整的异纤轮廓，接着确定异纤在图像中的位置，并使用矩形框在原图像上标出。图6～图8分别是3幅图像处理过程中的效果图。

图5 图像处理与分析的流程图

图6 400 nm～1 000 nm波段下图像处理过程中的效果图

图8 905 nm波长下图像处理过程中的效果图

图7 808 nm波长下图像处理过程中的效果图

3 异纤检测结果与灰度特性分析

3.1 检测结果

从异纤目标检测的结果来看，可以分为已检测、未检测和错误检测3种情况。其中已检测是指能检测到异纤长度的10%及以上，未检测是指检测到异纤长度的10%以下，错误检测是指将不是异纤的部分错认为异纤。7种白色或透明异纤和5种有色异纤的检测结果统计情况见表1。其中，√表示已检测，○表示未检测，×表示错误检测。

表1 异纤检测结果统计表

3.2 异纤在不同波长下的灰度特性分析

对在400 nm～1 000 nm、808 nm、905 nm波长下采集的图像进行灰度特性分析。从采集的图像来看，7种白色或透明异纤在图像上的亮暗程度不一样，它们中的大多数与背景的对比不明显。而5种有色异纤在不同波长成像时，它们与背景相比均较暗，与背景有明显的对比。

图9是经计算得出的7种白色或透明异纤在不同波长与背景的灰度差曲线。可以看出，波长对灰度差的影响不大，其中地膜在不同波长与背景均有较大差异，所以它在不同波长均可以被较为完整地检测出来。而其他异纤与背景有的差异大，有的差异小，所以出现了较多的异纤不能被检测到，甚至还出现错误检测的情况。综合观察曲线可以得出，白纸、白色缝纫线、棉布条、塑料绳、白色编织袋丝均在400 nm～1 000 nm波段下与背景差值最大，地膜和泡沫塑料在808 nm波长下与背景差值最大。

图9 7种白色或透明异纤在不同波长下的灰度差曲线图

图10是经计算得出的5种有色异纤在不同波长与背景的灰度差曲线。可以看出，波长对灰度差是有影响的，5种有色异纤均在400 nm～1 000 nm波段下与背景差值最大。在单波长下，紫色编织袋丝、蓝色编织袋丝、红色缝纫线、棕色缝纫线均在905 nm波长下与背景差值最大，而头发在808 nm波长下与背景差值最大。

图10 5种有色异纤在不同波长下的灰度差曲线图

4 结语

本研究利用高速线阵相机，在400 nm～1 000 nm、808 nm、905 nm波长下对棉花和12种异纤样本进行了扫描成像，采用OpenCV图像算法进行了处理，并分析了有色异纤和白色或透明异纤的检测结果以及灰度特性。有色异纤在各波长下与背景均有较为明显的灰度差异，其中只有头发在905 nm波长下出现了未检测情况，而其他有色异纤都可以被检测出来。白色或透明异纤在各波长下大多数与背景的灰度差异不明显，出现了较多的未检测情况，甚至还有错误检测。7种白色或透明异纤样本在400 nm～1 000 nm波段检测出5种，未检测1种，错误检测1种；在808 nm波长下检测出5种，未检测2种，无错误检测；在905 nm波长下检测出2种，未检测5种，无错误检测。综合来看，白色或透明异纤在808 nm波长下检测效果是比较好的，能够检测出大部分异纤，并且没有出现错误检测，这表明在近红外波段检测白色或透明异纤是切实可行的，且具有较好的检测效果，为进一步检测此类异纤提供了依据。