基于毛羽图像检测的浆纱抗起毛性能评价

郭 敏， 王静安， 郭明瑞， 高卫东

(生态纺织教育部重点实验室(江南大学), 江苏 无锡 214122)

为应对织造载荷下的拉伸、摩擦和弯曲作用，通常需对经纱进行上浆处理。浆纱工序除了可以使纱线增强外，其更重要的作用在于使纱线表面的毛羽贴伏，同时抑制其表面在织造载荷作用下形成的次生毛羽。传统的浆纱性能[1-3]表征普遍关注浆纱相比于原纱的断裂强力[4-5]、耐磨次数[6]、表面毛羽[7]等层面的性能提升，但较少针对浆纱抵抗次生毛羽[8]形成的能力(抗起毛性能)提出有效的表征手段。本文采用自主研制的JN-01浆纱耐磨性能测试仪[9]模拟浆纱织造载荷，采用图像处理技术检测织造载荷作用后的浆纱毛羽量，提出对浆纱抗起毛性能的有效表征手段，并探究次生毛羽随织造载荷作用次数的变化规律。

现行的纱线毛羽检测的方法主要有目测法、光电法和图像法。目测法由于其测试效率低，且测试结果受人为因素影响大而较少采用；光电法的测试结果较为稳定准确，是目前采用最为广泛的毛羽测试方法，但其所需测试样本长度通常超过100 m，无法应用于样本长度较小的受测试纱线。相较于前2种方法，图像法能够精确定位并测量短片段纱线表面的毛羽，适用于浆纱织造载荷模拟设备产生的纱线样本。目前，孙银银等[10]结合视频显微镜和图像处理技术，获得完整的纱线条干和毛羽图像，实现了纱线毛羽长度和根数的准确检测；Wang等[11]利用镜像图像完成了对纱线毛羽的多角度测量；陆奕辰等[12]采用图像处理技术，统计了黑板毛羽图像中毛羽像素点数量，对纱线黑板毛羽量进行了检测；李忠健等[13]利用毛羽图像的散焦程度恢复毛羽的深度信息，实现了二维平面下的三维长度测量。根据图像采集环境不同，各类图像方法的适应性亦不同，本文在JN-01浆纱耐磨性能测试仪的基础上，搭建机器视觉检测模块，针对性地构建包括纱线主干分割、纱线毛羽分割、主摩擦区间定位、毛羽指标提取等算法的纱线毛羽检测方法，实现织造载荷作用后浆纱表面次生毛羽的自动化检测。

当前，浆纱在织造载荷作用下的次生毛羽的变化规律尚不明确，并未有研究提出次生毛羽相关的浆纱抗起毛性能表征手段。为此，本文在实现织造载荷模拟及次生毛羽自动化检测的基础上，探究次生毛羽的变化规律，建立客观表征浆纱抗起毛性能的评价指标。

1 纱线图像采集

1.1 实验材料

将14.5 tex纯棉纱在XSY617型片纱浆纱机(江阴祥盛纺印机械设备有限公司)上进行上浆。将氧化淀粉、聚乙烯醇(PVA)、丙烯和蜡片按照40∶17∶4∶2.5的质量比调浆。通过不同的浆液浓度与压浆力配合，制备不同上浆率的浆纱，试样编号和具体上浆工艺参数如表1所列。

表1 试样上浆工艺参数Tab.1 Sizing process parameters of samples

1.2 测试仪器

采用JN-01浆纱耐磨性能测试仪模拟了纱线在织机上的开口、打纬、送经和卷取运动，仪器的可调参数包括工作频率、纱线张力、开口动程、筘座摆角、卷取速度以及织造载荷作用次数。为采集织造载荷反复作用后的纱线图像，在测试仪上搭建图像采集装置,如图1所示，包括JN-01浆纱耐磨性能测试仪、互补金属氧化物半导体(CMOS)面阵相机、LED均匀平板光源、光源控制器、支架及相应的图像采集和处理软件。为获取清晰的纱线毛羽图像，相机通过支架固定在与纱线平行的摩擦区域正上方，采用LED面光源从纱线侧面提供照明。

图1 纱线图像采集装置示意图Fig.1 Schematic diagram of yarn image acquisition device

1.3 参数设置

JN-01浆纱耐磨性能测试仪的实验参数设置为：工作频率 180 r/min, 纱线上机张力24.7 cN/根，开口动程32 mm，筘座摆角12°,卷取速度3 mm/min。测试前，待测纱样需在温度为(20±0.5) ℃，相对湿度为(65±2)%的标准温湿度下平衡至少24 h，并在此温湿度环境下进行测试。为研究纱线在织造载荷的整个作用过程中次生毛羽的形成情况，摩擦次数分别取值为0、20、40、60、80、100(约为纱线耐磨寿命的50%)。在不同的摩擦次数设置下，对每种浆纱取样30根。相机分辨率为1280像素×800像素，曝光时间为41 ms，输出图像为24位bmp图像，1幅图像中包括测试纱线中的6根纱线。

2 纱线毛羽分析

根据所获取的纱线图像，提出一种双大津阈值图像分割算法，用以分割纱线图像中的主干与毛羽，最终根据该测试仪对浆纱的摩擦特点，定位主摩擦位置区间，计算毛羽总量。

2.1 纱线主干分割

本文所获取的纱线图像示例如图2(a)所示，其中背景的亮度较低，纱线主干的亮度较高，纱线毛羽的亮度则与背景更为接近。由于纱线毛羽在图像中所占像素点比例较低，且与背景更为接近，可初步忽略其对图像分割的影响，直接采用大津阈值分割算法fotsu，求取使得类间方差最大的亮度t1作为阈值，分割原始纱线图像I，获得初步主干分割结果Ict，即

t1=fotsu(I)

(1)

(2)

式中，(x,y)为图像中的像素点坐标。初步主干分割结果Ict中，纱线主干附近存在部分因毛羽造成的毛刺边缘，因此采用形态学开运算，获得纱线主干分割结果Ic，即：

Ic=(IctΘB)⊕B

(3)

式中：B为结构元素，尺寸选择3×3；Θ与⊕分别为形态学腐蚀与膨胀运算。纱线主干分割结果如图2(b)所示。

图2 纱线主干和毛羽分割Fig.2 Segmentation of yarn evenness and yarn hairiness.(a) Original image of yarn; (b) Segmentation image of yarn evenness; (c) Enhancement image of yarn; (d) Segmentation image of yarn hairiness

2.2 纱线毛羽分割

如前文所述，图像中的毛羽亮度与背景较为接近，这是由于毛羽本身是尺度极小的圆柱体对象，难以构建能够令其在不同方向均充分反光的照明环境，因此,毛羽在图像中的亮度分布并不均匀，且整体亮度不高。为此，须采用图像增强技术，提高毛羽亮度，辅助毛羽的分割。在本文所采集的纱线图像中，纱线主干均竖直排列，因而由纱线主干伸出的毛羽其边缘普遍在水平方向具有较强的响应。由此，本文首先采用拉普拉斯算子clap对原始纱线图像I进行整体增强，再采用水平方向的Sobel算子csobel对纱线毛羽所在部分进行针对性增强，得到增强后图像Ie。具体运算如下：

Ie=I-I⊗clap-α(I⊗csobel)

(4)

式中，⊗为卷积运算。图像增强的结果如图2(c)所示。

(5)

(6)

纱线毛羽分割的结果如图2(d)所示。

2.3 图像裁剪

2.4 主摩擦区间定位

纱线在摩擦测试中，筘座摆角为12°，磨料对纱线的摩擦长度约为12 mm，考虑到纱线以3 mm/min的速度前行，取实际受到反复摩擦最为严重的区域为主摩擦区间，其长度为6 mm，即图像中累计毛羽总量最大的6 mm位置区间。为此，首先计算纱线毛羽分割结果If的水平投影曲线ff，计算方法如下：

(7)

式中：w为图像像素宽度；h6为图像中6 mm位置区间对应的像素数量。以ff取值最大的位置imax定义主摩擦区间[imax,imax+h6]。

2.5 毛羽量指标提取

(8)

式中：i=1,2，…,6；p为图像中像素与毫米的换算系数。

3 实验结果与分析

检测经不同次数织造载荷作用后纱线表面的毛羽量，建立载荷作用次数-毛羽量映射模型，并以此构建纱线抗起毛性能评价指标。

3.1 实验结果

以4种纱线作为测试对象，对不同摩擦次数下每种纱线采样30次，以前述的纱线毛羽检测方法获取每个样本的毛羽量，并求取30个样本的均值。4种纱线试样的载荷作用次数-毛羽量检测结果如图3所示。

图3 载荷作用次数-毛羽量检测结果Fig.3 Test results of loading times-hairiness

由图3可知：1)随载荷作用次数的增加，开始时纱线的毛羽量快速增长，继而增速减缓，最终趋于稳定；2)纱线未受载荷时的毛羽量为初始毛羽量，反映了上浆贴伏毛羽的效果，随着上浆率的提高，初始毛羽量下降；3)在实验所用的3种上浆率情形下，随着上浆率的提高，浆纱受相同载荷次数作用后产生的毛羽量下降。

3.2 浆纱抗起毛性能评价

载荷作用次数-毛羽量变化特征符合对数函数模型，如式(9)所示。

y=aln(x+1)+b

(9)

求y的一阶导数得

y′=a/(x+1)

(10)

式中：y为纱线毛羽量；x为载荷作用次数(摩擦次数)；b为纱线未受载荷作用时(x=0)的初始毛羽量，b值愈小，则纱线愈光洁；a为初始毛羽增长速率，即x=0时的y的一阶导数值，a值愈小，纱线愈不容易起毛。

以式(9)模型对摩擦次数-毛羽量的实验结果进行拟合，结果如表2所示。

表2 4种纱线的模型拟合结果Tab.2 Model fitting results of four yarn samples

由表2数据可知：4种纱线拟合函数的判定系数R2均在0.90以上，表明构建的对数函数模型的拟合效果好；当纱线的上浆率由5.8%(2#)、8.7%(3#)增加到10.5%(4#)，纱线初始毛羽量b在依次减小，分别是原纱毛羽量的42.0%、38.4%和24.7%，表明上浆率提高对贴伏毛羽具有显著效果；同时随着上浆率的增加，纱线初始毛羽增长速率a显著下降，分别仅为原纱的36.7%、25.6%和14.0%，表明上浆率提高对浆纱抗起毛性能提升具有显著效果。

根据上述分析，纱线受织造载荷作用后的表面光洁度分别由受载前的初始毛羽量b及受载后毛羽增长速率a决定，因此利用a和b构建一个综合指标——起毛指数：

c=ab

(11)

上述4种纱线的c值如表2所示，其综合表征了织造载荷作用下的浆纱抗起毛性能，这一性能决定了经纱经过上浆后毛羽贴伏的效果和受织造载荷作用后起毛的程度。

4 结 论

针对浆纱在织造载荷下抗起毛性能的检测与评价，采用图像技术获取不同载荷作用次数后纱线毛羽量的变化情况，在此基础上，建立了表征浆纱毛羽抗起毛性能的指标，得到如下主要结论。

1)在JN-01浆纱耐磨性能测试仪上搭建纱线图像采集装置，建立了纱线毛羽量的图像检测方法，并验证了方法的可行性和有效性。

2)对纱线承受织造载荷作用次数与毛羽量之间的关系采用对数函数建模，4种纱样的拟合度R2均大于0.90，所建模型的参数为构建评价指标提供了基础保证。

3)根据纱线初始毛羽量和受织造载荷作用后毛羽量增加的速率，提出了评价浆纱抗起毛性能的指标——起毛指数c，实现了浆纱抗起毛性能的客观评价。