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摘要：傳統(tǒng)粘膠長(zhǎng)絲檢測(cè)和質(zhì)量控制基本依賴人工完成，具有速度慢，不能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控等缺點(diǎn)。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)作為一種新型的檢測(cè)技術(shù)，具有速度快、精度高、非接觸、實(shí)時(shí)性等優(yōu)點(diǎn)，將其應(yīng)用于化纖產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域，可以有效地克服人工檢測(cè)的不足，提高化纖工廠生產(chǎn)的自動(dòng)化程度與生產(chǎn)效率。

針對(duì)粘膠長(zhǎng)絲的檢測(cè)需要，本文對(duì)浴內(nèi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)" title="監(jiān)測(cè)系統(tǒng)">監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及粘膠長(zhǎng)絲計(jì)數(shù)算法的研究應(yīng)用做了詳細(xì)的探討。通過(guò)分析浴內(nèi)粘膠長(zhǎng)絲圖像特性，針對(duì)性地研究粘膠長(zhǎng)絲圖像的分割以及特征提取等算法。結(jié)合形態(tài)分析，研究粘膠長(zhǎng)絲二值圖像" title="二值圖像">二值圖像的計(jì)數(shù)問(wèn)題，提出了解決細(xì)絲交錯(cuò)重疊的分離連通域算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文設(shè)計(jì)的粘膠長(zhǎng)絲浴內(nèi)檢測(cè)系統(tǒng)是實(shí)用有效的。對(duì)實(shí)際取樣的140幅粘膠長(zhǎng)絲圖像進(jìn)行計(jì)數(shù)算法測(cè)試，其中137幅測(cè)試結(jié)果" title="測(cè)試結(jié)果">測(cè)試結(jié)果準(zhǔn)確，測(cè)量誤差控制在3％以內(nèi)。

關(guān)鍵詞：粘膠長(zhǎng)絲、光電成像、CCD、圖像處理、形態(tài)分析

中圖分類號(hào)：O432.2???? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?????? 國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)科分類代碼： 460.4035

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The design and application of Viscose Filament yarn

Slot Monitoring System *

Xiu Huiwen

?????????????? (EVOC Intelligent Technology Co,Ltd? Shenzhen 518057,China.)

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Abstract: The traditional quality control of Viscose Filament yarn mainly relies on? manual work, and it is too slow to reach real-time surveillance.As a new-style testing technic, machine vision testing system has the excellences of faster speed, higher precision, and non-contact testing available. It does well in conquering deficiency on manual work and improving both automatization and efficiency if it is used in the field of chemic-fiber quality control.

Aiming at the testing needs of viscose filament yarn, this paper particularly researches the design of the Slot Monitoring System and application of Viscose Filament yarn calculating arithmetic. After analyzing the particularity of viscose filament yarn image, and according to the characteristic of viscose filament, we study the arithmetic of segmentation, and feature extraction for the image of viscose filament yarn. Combine with Morphogical analysis, the count problem of viscose filament binary image was studied. A kind of arithmetic for solving the problem of crossover of viscose filament was put forward, which is named Connecting Area Separating method. The experiment outcome well proved validity of Viscose Filament yarn Slot Monitoring Sysetem.140 pieces of images were used to test the calculating arithmetic, and the test results of 137 pieces of them were accurate.The error of test is controlled within 3%

Keywords：Viscose Filament,photo-electronic imaging,CCD, image processing, Morphogical analysis.

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1. 引言

粘膠纖維良好的服用性能一直受到人們的青睞，高質(zhì)量粘膠長(zhǎng)絲的市場(chǎng)需求量不斷上

升，尤其是加入WTO、紡織配額取消之后，國(guó)際對(duì)高檔粘膠長(zhǎng)絲的需求量猛增。由于我國(guó)的長(zhǎng)絲質(zhì)量達(dá)不到國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，出口受到限制，其中一個(gè)重要原因是由于粘膠長(zhǎng)絲單絲不足造成布料染色不均。粘膠長(zhǎng)絲數(shù)量不足是由于在長(zhǎng)絲成絲過(guò)程中，噴絲板中部分噴絲孔堵孔造成捻合單絲根數(shù)缺少。快速在線檢測(cè)噴絲板是否堵孔，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)單絲數(shù)目，可以較好的解決上述問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)單絲數(shù)目，本文利用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)，采用外置光源對(duì)粘膠長(zhǎng)絲照射，由光學(xué)系統(tǒng)成像至CCD上，實(shí)時(shí)采集酸浴內(nèi)長(zhǎng)絲圖像，通過(guò)IPC工業(yè)計(jì)算機(jī)及圖像采集卡獲取圖像數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)顯示至監(jiān)控屏幕上。同時(shí)，粘膠長(zhǎng)絲圖像經(jīng)過(guò)圖像增強(qiáng)及閾值分割后，長(zhǎng)絲的形態(tài)特征被突顯出來(lái)；用特定的算法識(shí)別粘膠長(zhǎng)絲并計(jì)算出其數(shù)目；根據(jù)計(jì)數(shù)結(jié)果，判別長(zhǎng)絲產(chǎn)品合格與否。

2.????? 粘膠長(zhǎng)絲浴內(nèi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究目標(biāo)

2.1系統(tǒng)研發(fā)目標(biāo)

⑴ 研究噴絲動(dòng)態(tài)成像系統(tǒng)和照明系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)噴絲過(guò)程的光學(xué)成像；

⑵ 將酸浴中的光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為方便于人們觀測(cè)的可視圖像；

⑶ 開(kāi)發(fā)圖像處理軟件系統(tǒng)" title="軟件系統(tǒng)">軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)粘膠長(zhǎng)絲的相關(guān)識(shí)別和判別計(jì)數(shù)；

⑷ 保證系統(tǒng)在酸浴中部分結(jié)構(gòu)不受腐蝕影響。

2.2系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)

⑴ 該系統(tǒng)需適應(yīng)環(huán)境指標(biāo)

酸浴溫度：50℃

酸浴深度：400mm

酸浴透明度：400-500mm

酸浴組成：硫酸：130±1g/l

硫酸鋅：11±0.5g/l

硫酸鈉：260-270g/l

⑵ 噴絲孔徑φ0.06-φ0.08mm

⑶ 噴絲孔數(shù)18-60

⑷ 單絲檢測(cè)精確度為97%

⑸ 功能實(shí)現(xiàn)：a獲取清晰的噴絲圖像，具有良好的可視性

b實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)圖像處理，指示噴絲數(shù)量

?????????? ??????c噴絲板檢測(cè)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)管理（編號(hào)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等）

??????? ?????????d儀器小型化，便于巡回檢測(cè)

3. 粘膠長(zhǎng)絲浴內(nèi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

3.1監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)

粘膠長(zhǎng)絲浴內(nèi)監(jiān)測(cè)硬件系統(tǒng)主要有以下部分構(gòu)成：

①系統(tǒng)照明光源

②CCD攝像頭

③機(jī)械微調(diào)裝置

④控制柜

⑤電源控制板

⑥圖像采集卡

⑦工業(yè)計(jì)算機(jī)

⑧液晶顯示器

CCD實(shí)時(shí)采集接收屏上的圖樣，輸出視頻信號(hào)。由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)控制的視頻采集卡對(duì)CCD輸出的視頻信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)捕捉，顯示至監(jiān)視器屏幕便于實(shí)時(shí)監(jiān)控酸浴內(nèi)噴絲板的工作情況，截取細(xì)絲圖像，向長(zhǎng)絲計(jì)數(shù)系統(tǒng)輸出用于圖像分析的圖片。工業(yè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)用于監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的整體控制，為測(cè)試軟件的運(yùn)行提供硬件基礎(chǔ)。系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖3.1所示。

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圖3.1 粘膠長(zhǎng)絲浴內(nèi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

根據(jù)系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)，本系統(tǒng)的控制監(jiān)視部分要在粘膠長(zhǎng)絲酸浴附近工作，其環(huán)境溫度高，空氣潮濕，周圍機(jī)器振動(dòng)較大，且有高頻信號(hào)干擾，條件極為惡劣。為保證監(jiān)控系統(tǒng)正常工作，工控計(jì)算機(jī)的選擇是極為重要的，本文采用的是研祥工控機(jī)，型號(hào)為IPC-6806W-E(A3)，其優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)緊湊、設(shè)計(jì)合理、便于擴(kuò)展外接采集卡；具有較好的抗震、抗干擾、防塵耐高溫的特性，能夠克服酸浴附近的惡劣條件而穩(wěn)定工作；滿足在線監(jiān)控與長(zhǎng)絲計(jì)數(shù)算法的運(yùn)算需求。另外，本系統(tǒng)的成像探頭部分要在酸液內(nèi)工作，需要將系統(tǒng)光源及CCD攝像頭密封在耐酸塑料ABS制成的防腐外殼中；為方便粘膠長(zhǎng)絲的成像調(diào)節(jié)，在酸浴外加置了機(jī)械微調(diào)裝置；將采集卡、電壓控制板、工業(yè)計(jì)算機(jī)以及液晶顯屏封裝在控制柜中，實(shí)現(xiàn)儀器的小型化，便于循環(huán)檢測(cè)。系統(tǒng)的控制柜和浴內(nèi)CCD攝像探頭與光源機(jī)構(gòu)如圖3.2、3.3所示。

3.2長(zhǎng)絲計(jì)數(shù)軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與界面

軟件系統(tǒng)是利用VC開(kāi)發(fā)出來(lái)的?；?/SPAN>DirectShow技術(shù)將采集卡采集的圖像數(shù)據(jù)顯示至屏幕上，以便實(shí)時(shí)觀測(cè)酸浴內(nèi)噴絲板表面狀況；為測(cè)量細(xì)絲根數(shù)抓取屏幕圖像，進(jìn)行圖像預(yù)處理，將長(zhǎng)絲圖像增強(qiáng)，削弱背景噪聲影響，提高閾值精度；利用形態(tài)學(xué)理論分析二值化" title="二值化">二值化后圖像，去除非細(xì)絲結(jié)構(gòu)的雜點(diǎn)(由酸液中的漂浮物或氣泡)；利用二值圖像形狀分析方法確定計(jì)算區(qū)域，節(jié)省計(jì)算時(shí)間；根據(jù)長(zhǎng)絲計(jì)數(shù)算法計(jì)算圖像中細(xì)絲根數(shù)；將測(cè)試結(jié)果顯示至屏幕；并存儲(chǔ)測(cè)試數(shù)據(jù)。軟件系統(tǒng)的程序模塊如圖3.4所示。

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圖3.4 軟件系統(tǒng)程序模塊圖

軟件系統(tǒng)操作界面如圖3.5所示。該界面主要分為以下幾個(gè)區(qū)域：

⑴ 視頻顯示區(qū)

??? 實(shí)時(shí)顯示粘膠長(zhǎng)絲噴絲狀態(tài)；起到了實(shí)時(shí)監(jiān)控酸浴內(nèi)噴絲板的目的。

⑵ 信息輸入?yún)^(qū)

??? 輸入機(jī)器型號(hào)、編號(hào)相關(guān)信息，以及檢測(cè)人員的工號(hào)，便于測(cè)試結(jié)果查詢。

⑶ 指示區(qū)

??? 指示目前系統(tǒng)工作狀態(tài)，藍(lán)燈表示系統(tǒng)順利通過(guò)開(kāi)機(jī)自檢；綠燈表示系統(tǒng)順利完成計(jì)數(shù)工作，可進(jìn)行下次操作；紅燈表示系統(tǒng)正在進(jìn)行圖像處理工作。

⑷ 測(cè)控區(qū)

主要對(duì)粘膠長(zhǎng)絲圖像進(jìn)行處理并分析出細(xì)絲根數(shù)。測(cè)試１為按序計(jì)算按鈕；測(cè)試2為重新測(cè)試按鈕；另外，還列出三種測(cè)試速度，以便按實(shí)際需要進(jìn)行選擇。

⑸ 測(cè)試結(jié)果區(qū)

??? 顯示測(cè)試結(jié)果及噴絲板錠號(hào)。

圖3.5 系統(tǒng)軟件界面

4. 粘膠長(zhǎng)絲圖像的分割與計(jì)數(shù)算法

通過(guò)對(duì)粘膠長(zhǎng)絲圖像的理解，本文研究了如下適合于長(zhǎng)絲圖像的分割與計(jì)數(shù)方法。

4.1 分行消包絡(luò)分割法?

根據(jù)粘膠長(zhǎng)絲機(jī)視覺(jué)檢測(cè)實(shí)際應(yīng)用的需要，設(shè)計(jì)一種結(jié)合粘膠長(zhǎng)絲圖像特征的分行處理消包絡(luò)分割方法。該方法屬于自適用閾值法的范疇，其計(jì)算簡(jiǎn)單，應(yīng)用效果好。

因?yàn)檎衬z長(zhǎng)絲的浴內(nèi)檢測(cè)圖像一般背景和目標(biāo)的對(duì)比度較差，經(jīng)圖像增強(qiáng)處理后，圖像質(zhì)量有所改善，但細(xì)絲目標(biāo)與背景照明較亮的部分都的到了增強(qiáng)，以圖4.1(a)為例，如果直接采用常用閾值分割法，會(huì)帶來(lái)大量噪聲白點(diǎn)，如圖4.1(b)。

細(xì)絲噴絲方向多為縱向，細(xì)絲的像多為豎直，因此可以對(duì)圖像進(jìn)行分行二值化處理，避免圖像的上下照明不均帶來(lái)的噪聲。

圖4.2(b)是左圖中第120行(亮線標(biāo)致行)的灰度分布，橫坐標(biāo)為該行像素序列號(hào)，縱坐標(biāo)為各對(duì)應(yīng)像素的灰度值。

由于背景照度不均勻，使得該行的背景灰度數(shù)據(jù)不均，為去除背景的干擾，可對(duì)灰度分布數(shù)據(jù)提取包絡(luò)，如圖4.3(a)所示?？梢哉J(rèn)為，灰度數(shù)據(jù)的包絡(luò)即細(xì)絲圖像的背景灰度分布形態(tài)，將原灰度分布數(shù)據(jù)與包絡(luò)數(shù)據(jù)相比照，去除背景信息，保留細(xì)絲目標(biāo)數(shù)據(jù)。這樣就避免了圖像左右照度不均的影像。依照此方法對(duì)各行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。得到去背景后的細(xì)絲圖像，然后將其二值化(非0即1)，獲得較好的細(xì)絲二值化圖像。如圖4.4所示。

4.2連通域分離法

粘膠長(zhǎng)絲在生產(chǎn)過(guò)程中總體趨勢(shì)為縱向噴絲，其圖像多為豎直結(jié)構(gòu)。如圖4.1(a)示。因此可將圖像按行掃描計(jì)算，統(tǒng)計(jì)各行計(jì)數(shù)結(jié)果，這種算法簡(jiǎn)單便于理解，但其精度難以保證，穩(wěn)定性不高。其主要原因是在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，各長(zhǎng)絲之間并非完全平行，前后細(xì)絲之間存在著交錯(cuò)重疊，尤其對(duì)圖4.5所示的結(jié)構(gòu)，這種逐行掃描的算法將遺漏細(xì)絲。造成測(cè)試結(jié)果普遍偏低。

圖4.5 細(xì)絲的交錯(cuò)示例

下面介紹一種連通域分離辦法來(lái)解決細(xì)絲交錯(cuò)時(shí)的計(jì)數(shù)問(wèn)題。

4.2.1 連通域分離的基本思想

⑴ 分離

基于二值圖像的形狀分析，對(duì)各連通域進(jìn)行標(biāo)識(shí)，提取出各連通域的特征屬性，如區(qū)域面積、長(zhǎng)度、圓形度，平均寬度等，以辨別該連通域是否為長(zhǎng)絲二值像。針對(duì)被標(biāo)識(shí)的長(zhǎng)絲連通域，按標(biāo)識(shí)將各連通域分離成各各子圖像。以圖4.5為例將其按連通域分離為如圖4.6的四個(gè)子圖像。

⑵ 分岔位置與分割

對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行逐行掃描，計(jì)算細(xì)絲根數(shù)，當(dāng)數(shù)目發(fā)生變化時(shí)，說(shuō)明細(xì)絲在此處分岔，即為分岔位置；該位置所在的行為分界行；分界行將圖像分為上下兩部分，能使圖像連通域個(gè)數(shù)增加的那部分稱為保留區(qū)，另一部分稱割舍區(qū)；可以在分岔位置做標(biāo)記，以便刪除割舍區(qū)內(nèi)對(duì)應(yīng)的重合細(xì)絲段。下面以圖4.6(b)為例進(jìn)行說(shuō)明，如圖4.7(a)所示。

如圖4.6(d)所示，子圖像存在著多個(gè)分岔位置，應(yīng)根據(jù)如下規(guī)則進(jìn)行選取并分割：

(a)盡量使保留區(qū)域高度最大；

(b)被保留區(qū)域的逐行掃描根數(shù)不小于割舍區(qū)的掃描根數(shù)；

(c)保留區(qū)域內(nèi)的連通域個(gè)數(shù)必須大于1。

具體分割見(jiàn)圖4.7(b)所示。

4.2.2 實(shí)現(xiàn)步驟

⑴ 對(duì)二值圖像進(jìn)行標(biāo)記，劃分成不同連通區(qū)域；

⑵ 根據(jù)不同的像素值，即不同的連通域，將圖像分離為各各子圖像；子圖像的數(shù)目即為父圖像中連通域的個(gè)數(shù)。即子圖像中連通域個(gè)數(shù)為一。并將子圖像進(jìn)行二值化，非0即為1。

⑶ 對(duì)各子圖像進(jìn)行逐行掃描，計(jì)算細(xì)絲根數(shù)，如果為1，執(zhí)行第⑸步；否則執(zhí)行第⑷步。

⑷ 從上下兩端向中間查找子圖像的分岔位置，按照能將子圖像分割成兩個(gè)以上的連通域?yàn)樵瓌t，保留區(qū)最大為基準(zhǔn)，選取最佳分岔位置的上下部分進(jìn)行取舍。將分離后的圖像最為新的父圖像執(zhí)行步驟⑴；

⑸ 累加子圖像細(xì)絲根數(shù)1；計(jì)算子圖像平均寬度；改變子圖像灰度值，并將該子圖像復(fù)制到原圖相應(yīng)位置。

⑹ 彈出對(duì)話框，輸出各被計(jì)算的子圖像的平均寬度，及計(jì)數(shù)結(jié)果。用偽彩色編碼將圖像顯示到屏幕上，以便觀察分析。

圖4.5的計(jì)算結(jié)果及處理后圖像如圖4.8所示。

5. 粘膠長(zhǎng)絲浴內(nèi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的計(jì)數(shù)應(yīng)用

圖5.1為浴內(nèi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)際采集的粘膠長(zhǎng)絲圖像，利用連通域分離法計(jì)算細(xì)絲根數(shù)測(cè)得結(jié)果參見(jiàn)表5-1。

表5-1 粘膠長(zhǎng)絲計(jì)數(shù)結(jié)果

本文對(duì)140幅圖像進(jìn)行測(cè)試計(jì)算，驗(yàn)證連通域算法的精度，其中96幅和實(shí)際根數(shù)一致；41幅與實(shí)際細(xì)絲根數(shù)差1(符合單次測(cè)量誤差控制在97％以內(nèi))；3幅與實(shí)際細(xì)絲根數(shù)相差2根以上，其主要原因是酸浴內(nèi)細(xì)絲成像時(shí)發(fā)生抖動(dòng)，造成細(xì)絲圖像出現(xiàn)虛影，在進(jìn)行圖像分割處理時(shí)容易丟失細(xì)絲信息，造成少數(shù)的現(xiàn)像。該算法對(duì)細(xì)絲根數(shù)在18～40之間的長(zhǎng)絲圖像計(jì)數(shù)精度較高。