專利名稱：一種羊毛纖維細度測量方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于精密計量儀器技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種包括羊毛、羊絨、馬海毛和其它圓形截面的紡織纖維的細度測量方法及設(shè)備，廣泛應(yīng)用于紡織品進出口和生產(chǎn)行業(yè)的質(zhì)量管理。
目前現(xiàn)有技術(shù)中采用光學顯微成像的方法、通過圖像分析實現(xiàn)羊毛及絨類纖維的的質(zhì)量評價，可以測定包括平均直徑、標準差、變異系數(shù)、纖維細度分布等多種質(zhì)量評價指標，全自動測量、速度快、測量數(shù)據(jù)量大、結(jié)果客觀準確。采用該方法研制的成熟儀器目前只有澳大利亞Uster公司出品的OFDA100型光學纖維直徑分析儀，該儀器照明系統(tǒng)采用專用光源、驅(qū)動系統(tǒng)置于工作臺一側(cè)、采用模擬CCD配以圖像采集卡獲取纖維圖像、測量軟件基于DOS操作系統(tǒng)、纖維圖像回顯使用專用監(jiān)視器。該儀器具有下列缺點使用專用光源，提高了系統(tǒng)造價，并且增加系統(tǒng)的維護難度；驅(qū)動系統(tǒng)置于工作臺一側(cè)使工作臺受力不均勻，會影響工作臺的運動精度和穩(wěn)定性；使用模擬CCD增加了信號變換的次數(shù)，加大圖像失真；由于從國外進口，價格昂貴。
本發(fā)明是通過如下技術(shù)方案實現(xiàn)的一種羊毛纖維細度測量方法，其特征在于該方法包括如下步驟(1)獲取纖維切片，通過光學顯微系統(tǒng)放大纖維圖像；(2)采用數(shù)字攝像頭CCD將纖維圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像；(3)通過計算機讀取數(shù)字圖像，并進行圖像處理及測量計算，測量計算包括纖維邊緣提取，纖維微段的識別，纖維微段細度的計算；所述纖維邊緣提取采用二值化-邊緣跟蹤的算法，所述纖維微段識別采用纖維邊緣微段分離-條件判斷的方法，所述纖維細度計算中采用亞像素定位法確定邊緣點位置、從而實現(xiàn)纖維細度的計算；
(4)工作臺x、y方向進給采用以計算機為控制單元、數(shù)字攝像頭為反饋裝置的閉環(huán)控制方法；(5)工作臺進給到下一位置，重復2-4的步驟，實現(xiàn)羊毛纖維細度的全自動測量。
一種實現(xiàn)上述測量方法的羊毛纖維細度測量系統(tǒng)，主要包括由照明系統(tǒng)和顯微放大系統(tǒng)構(gòu)成的光學顯微系統(tǒng)，圖像采集及處理系統(tǒng)，實現(xiàn)X、Y兩個方向進給的工作臺及其驅(qū)動控制系統(tǒng)，測量附件，其特征在于所述照明系統(tǒng)采用普通光源和應(yīng)用柯勒照明方式，圖像采集及處理系統(tǒng)包括數(shù)字攝像頭(CCD)和裝有對圖象進行處理、數(shù)據(jù)計算及結(jié)果顯示軟件的計算機，該計算機通過IEEE1394接口與數(shù)字攝像頭連接。
上述工作臺采用伺服電機對稱布置的整體式結(jié)構(gòu)，其工作臺驅(qū)動控制系統(tǒng)采用由計算機、數(shù)模轉(zhuǎn)換、驅(qū)動電路、伺服電機以及以數(shù)字攝像頭作為工作臺位置反饋裝置組成的閉環(huán)控制系統(tǒng)。
本發(fā)明的測量原理及方法如下采用精密工作臺—光學顯微系統(tǒng)—數(shù)字攝像頭(CCD)—計算機處理的總體設(shè)計方案。具體測量時，首先將待測纖維由切斷器切取切片，經(jīng)散布器均勻散布在玻璃片上制成樣片，再將樣片固定在工作臺上。之后，啟動該系統(tǒng)，工作臺首先運動到測量的起始位置，系統(tǒng)開始進行測量，工作臺根據(jù)程序預先設(shè)定的運動方式進給；測量過程中，纖維切片經(jīng)光學物鏡成像于數(shù)字CCD靶面，數(shù)字攝像頭(CCD)把經(jīng)過放大的纖維圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像送入計算機處理終端，計算機對數(shù)字圖像進行實時處理，獲取纖維輪廓，計算圖像中所有單根纖維細度；工作臺進給的過程中，計算機不斷采集圖像進行處理，統(tǒng)計所有測量纖維的平均細度、細度分布等數(shù)據(jù)，以數(shù)字形式或直方圖形式實時顯示在屏幕上，直至測量結(jié)束。當測量結(jié)束后，工作臺回到初始位置，準備下一次測量。
本系統(tǒng)可適用于羊毛、羊絨、馬海毛和其它圓形截面的紡織纖維，準確給出包括平均直徑、標準差、變異系數(shù)、刺痛因素等指標在內(nèi)的纖維細度統(tǒng)計測量值，應(yīng)用范圍廣，測量參數(shù)多、結(jié)果準確可靠；由于本發(fā)明采用普通光源，并設(shè)計了適應(yīng)纖維邊緣快速提取和細度測量的算法及軟件，因此本發(fā)明不僅具有操作簡便，自動連續(xù)測量，測量參數(shù)多、結(jié)果準確可靠的優(yōu)點，而且可降低成本，具有測量精度高，測量速度快的特點；能對4～300μm測量范圍內(nèi)的動物纖維進行測量，測量重復精度可達±0.135μm，測量精度高；測量速度每秒140根纖維，自動連續(xù)測量，測量速度快，操作簡便，采用中/英文兩種工作語言，輸出方式靈活多樣，工作可靠性高。
圖2-a是柯勒照明原理。
圖2-b是顯微成像原理圖。
圖3是圖像采集處理系統(tǒng)工作原理圖。
圖4是圖像處理流程圖。
圖5是邊緣提取流程圖。
圖6是纖維識別流程圖。
圖7是纖維細度計算流程圖。
圖8是工作臺驅(qū)動方式原理圖。
圖9是工作臺控制系統(tǒng)連接。


圖10是工作臺運動控制流程圖。
圖11是試樣進給方式示意圖。
系統(tǒng)各部分的具體結(jié)構(gòu)及作用如下精密工作臺實現(xiàn)X、Y兩個方向的自動進給運動，采用驅(qū)動電機與工作臺聯(lián)成一體的整體式結(jié)構(gòu)，電機對稱布置于工作臺兩側(cè)，由下列部件組成工作臺滑板、雙V形滾珠小圓弧直線移動導軌、齒輪齒條傳動機構(gòu)和計算機控制的閉環(huán)控制驅(qū)動系統(tǒng)(如圖9所示)。
光學顯微成像系統(tǒng)包括照明系統(tǒng)和顯微成像系統(tǒng)。照明系統(tǒng)采用普通光源，使用柯勒照明方式獲得照明均勻的視場?？吕照彰飨到y(tǒng)的光學原理如圖2-a所示通過集光鏡12，使光源11的發(fā)光面在聚光鏡的物方焦面13處成實像，然后，光源的一次像經(jīng)過聚光鏡14在顯微鏡的入瞳處成像，對物體進行照明。同時，在照明系統(tǒng)中可以設(shè)置可調(diào)的孔徑光闌13和視場光闌14，對照明光束的孔徑和視場的大小進行調(diào)節(jié)。顯微成像系統(tǒng)如圖2-b所示測量對象準確的位于物鏡物方焦面處，光線透過物鏡后成為平行光束通過鏡筒，經(jīng)物鏡所成的像位于無限遠處(即物鏡的共軛距為無窮大)。在平行光路中加入輔助物鏡，成像于CCD靶面上。成像系統(tǒng)采用平場消色差物鏡對羊毛纖維試樣進行放大、成像，以減小像差、色差造成的系統(tǒng)誤差。
圖像采集及處理系統(tǒng)包括數(shù)字攝像頭(CCD)、IEEE1394接口和裝有圖像處理軟件、的計算機。數(shù)字攝像頭直接將放大的纖維圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像，減少了圖像在數(shù)字化過程中的變換次數(shù)，最大限度地減少圖像信號的失真；IEEE1394接口用于數(shù)字CCD信號和計算機的數(shù)據(jù)接口，是目前外設(shè)和計算機數(shù)據(jù)傳輸數(shù)字圖像的接口；計算機將獲取的圖像進行處理，進行細度測量與計算；圖像處理與測量軟件基于Windows98操作系統(tǒng)開發(fā)，界面友好、交互性強，測量算法分圖像采集、邊緣提取與跟蹤、微段提取與識別、細度測量四個步驟，測量速度快，測量精度高。其工作原理如圖3所示CCD攝像頭把經(jīng)過放大的纖維圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像；計算機對數(shù)字圖像進行處理，獲取纖維輪廓，計算單根纖維細度，并計算所有測量纖維的平均細度。由于儀器要求圖像采集和處理實時進行，因此，要求算法應(yīng)具有高的計算效率。為滿足這一要求，測量軟件采用圖像采集和圖像處理并行工作的方案，當處理圖像時進行下一幅圖像的采集。同時，為提高圖像的處理速度，根據(jù)圖像及測量參數(shù)的特點，設(shè)計了適應(yīng)纖維邊緣快速提取及細度測量的算法邊緣提取—纖維識別—細度計算。圖像處理流程如圖4所示首先采集纖維圖像，然后提取圖像中的纖維邊緣，再識別纖維微段，最后計算纖維細度。
圖像處理及測量算法處理對象為已經(jīng)獲取的纖維圖像，要求能夠快速計算已經(jīng)獲得圖像中的纖維的細度，以提高系統(tǒng)的測量速度。主要包括以下內(nèi)容纖維邊緣提取、纖維片段的識別和纖維片段細度的計算。其算法流程如圖4所示首先采集纖維圖像，然后提取圖像中的纖維邊緣，再識別纖維微段，最后計算纖維細度。纖維邊緣提取采用了二值化-邊緣跟蹤的算法，纖維微段識別采用纖維邊緣微段分離-條件判斷的方法，纖維細度計算中采用亞像素定位法確定邊緣點位置、從而確定纖維細度。
(一)邊緣提取算法邊緣提取算法采用圖像二值化處理—邊緣跟蹤的邊緣提取算法。算法流程如圖5，詳細算法流程如下所示首先，確定二值化閾值，具體過程如下計算圖像灰度分布，并歸一化處理。
計算灰度為j時的特征值，計算公式如下b[j]=(Σi=01hist[i]×Σi=0255i·hist[i]-Σi=01i·hist[i])2(1-Σi=01hist[i])×Σi=01hist[i]---(1)]]>b[j]—灰度為j時的特征值hist[i]—灰度為i的像素占總像素比例。比較灰度特征值，取特征值最大的灰度為圖像二值化閾值。 其次，二值化圖像
第三，確定邊緣起始點每隔一定間隔對二值化后的圖像進行掃描，當點的灰度值滿足下列條件即為邊緣起始點。 或 第四，搜尋下一邊緣點從點nGray[i-1，j]開始，順時針檢查點nGray[i，j]的八個鄰域點的灰度，用nGray[i]表示。如果鄰域點滿足下列條件，則點為邊界點 和 第五，新邊緣點是否邊緣起始點是，則結(jié)束邊緣跟蹤；否，回到第四步，尋找新邊緣點。
最后，判斷圖像中的邊緣是否搜尋完畢是，結(jié)束搜尋；否，回到第三步，搜尋下一封閉邊緣。
(二)纖維微段提取算法在提取纖維微段之前，必須先把同一個封閉邊緣曲線中的不同纖維的邊緣微段提取出來，本部份主要包括兩方面的內(nèi)容纖維邊緣分離、纖維微段識別，算法流程如圖6。
下面，對這兩方面的內(nèi)容進行比較詳細的說明。
1)纖維邊緣分離在封閉邊緣曲線中，曲線上的突變點是區(qū)別不同纖維邊緣最好的參數(shù)。因此，本文通過提取曲線的突變點來分辨不同纖維的邊緣。突變點的提取采用鏈碼相關(guān)結(jié)合方向突變法來實現(xiàn)。
鏈碼相關(guān)法根據(jù)邊緣曲線點左右鄰域內(nèi)鏈碼分布的相關(guān)系數(shù)確定邊緣點是否突變點，nChainCode[j]表示鄰域內(nèi)第j個點的鏈碼值，具體算法如下①確定鄰域長度M。
②取起始輪廓線。
③取輪廓起始點。
④計算點左鄰域內(nèi)的鏈碼分布Li。
LnChainCode[j]＝LnChainCode[j]0≤j＜8 (8)⑤計算點右鄰域內(nèi)的鏈碼分布Ri。
RnChainCode[j]＝RnChainCode[j]+10≤j＜8(9)⑥計算左、右鄰域鏈碼分布相關(guān)系數(shù)，公式如下ρ=Σi=07Li·Ri----(10)]]>⑦是否起始點否，取下一輪廓點，回到第四步；是，進行下一步工作。
⑧尋找輪廓曲線特征點鏈碼相關(guān)系數(shù)為局部極小值的曲線點即為輪廓曲線特征點。
⑨判斷曲線特征點是否真正特征點采用方向突變法判斷，方向突變法根據(jù)點的左右方向的變化對已經(jīng)找出的突變點進行進一步判斷，確定是否是不同纖維邊緣的交叉點。在具體的實現(xiàn)中，點的左右方向用左右鄰域內(nèi)某點同被判斷點之間的方向來表示，稱鏈碼相關(guān)法中提取出的變異點為特征點。方向突變法算法如下(1)取曲線的第一個特征點(xi，yi)為被判斷點。
(2)計算被判斷點和左特征點之間邊緣點數(shù)目。
(3)如果邊緣點數(shù)目大于確定數(shù)目N，取左鄰域內(nèi)的第N個點為計算點，否則取左特征點為計算點，計算點為(x1，y1)。
(4)計算被判斷點的左方向。公式如下 (5)計算被判斷點和右特征點之間邊緣點數(shù)目。
(6)如果邊緣點數(shù)目大于確定數(shù)目N，取右鄰域內(nèi)的第N個點為計算點，否則取右特征點為計算點。
(7)計算被判斷點的左方向。公式如下 (8)計算左右方向的差值，差值為Δθ＝θr-θl(9)差值Δθ是否大于閾值大于，則被判斷點為邊緣突變點，把被判斷點置為左特征點。
(10)把右初步突變點置為被判斷點，取下一個特征點。
(11)如果所有特征點判斷完畢，結(jié)束判斷；否則，回到第二步，進行下一次判斷。
⑩是否最后輪廓線否，取下一輪廓線，回到第三步；是，進行下一步工作。
2)微段識別把前面提取出的纖維邊緣微段聯(lián)系起來，提取出單獨的纖維微段。根據(jù)邊緣微段相互之間的幾何關(guān)系以及邊緣微段之間像素灰度變化的狀況來確定，算法流程如圖6，具體算法如下(1)取纖維邊緣微段。
(2)搜尋對應(yīng)邊緣微段。
a.計算邊緣微段中點坐標。
b.建立邊緣微段過中點的法線方程。
c.沿法線向纖維內(nèi)部搜索另外的纖維微段。
d.如果搜索到新的邊緣微段，判斷新邊緣微段和原邊緣微段是否是同一纖維微段的邊緣。如果不是，回到上一步，重新搜索。
(3)纖維是否識別完畢否，取下一纖維，回到第二步；是，結(jié)束。(三)細度計算細度計算使用亞像素定位法確定邊緣點位置、再計算細度的算法，流程如圖7，其基本原理如下所示①取纖維微段②取纖維截面③計算纖維截面左邊緣點位置進行中值濾波、去除灰度變化異常點，對邊緣截面兩邊緣點附近的灰度變化曲線進行最小二乘曲線擬合，取擬合曲線最大點為左邊緣點④計算纖維截面右邊緣點位置進行中值濾波、去除灰度變化異常點，對邊緣截面兩邊緣點附近的灰度變化曲線進行最小二乘曲線擬合，取擬合曲線最大點為左邊緣點⑤計算纖維細度。
⑥是否最后截面。否，回到第二步。
⑦計算纖維平均細度。
⑧是否所有纖維都已測量。否，回到第三步。
⑨計算所有纖維平均細度。
精密工作臺控制系統(tǒng)X-Y精密工作臺采用滾動摩擦導軌，由伺服電機通過齒輪齒條傳動拖動工作臺實現(xiàn)x，y兩個自由度的運動，由計算機控制實現(xiàn)測試過程的自動進給，用于掃描試樣上的纖維，原理如圖8所示；z向運動為手動，調(diào)整顯微系統(tǒng)焦距?？刂葡到y(tǒng)連接如圖9所示，圖10為工作臺控制流程。運動的速度和方向由計算機通過D/A板控制。其工作時的進給路線如圖11所示鏡頭從左上角開始，向x正方向運動；運動到邊緣時，x方向停止運動，y向運動一步，然后y方向停止運動，x向作反向運動；當x向運動到反向邊緣時，同樣，x方向停止運動，y向運動一步，然后y方向停止運動，x向作正向運動。如上所述，試樣不斷循環(huán)進給，直至測量結(jié)束。
測量附件包括纖維切斷器、散布器、載玻片及樣品盒、打印機。纖維切斷器將整理后的纖維樣品切斷成長為1.8mm～2mm的纖維線段，然后放入散布器均勻散布在載玻片上，樣品盒可以放置16副備用的載玻片，打印機用于纖維圖像和測量結(jié)果的輸出。
儀器的技術(shù)指標如表1。
表1儀器測量技術(shù)指標

權(quán)利要求
1.一種羊毛纖維細度測量方法，其特征在于該方法包括如下步驟(1)獲取纖維切片，通過光學顯微系統(tǒng)放大纖維圖像；(2)采用數(shù)字攝像頭CCD將纖維圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像；(3)通過計算機讀取數(shù)字圖像，并進行圖像處理及測量計算，測量計算包括纖維邊緣提取，纖維微段的識別，纖維微段細度的計算；所述纖維邊緣提取采用二值化-邊緣跟蹤的算法，所述纖維微段識別采用纖維邊緣微段分離-條件判斷的方法，所述纖維細度計算中采用亞像素定位法確定邊緣點位置、從而實現(xiàn)纖維細度的計算；(4)工作臺x、y方向進給采用以計算機為控制單元、數(shù)字攝像頭為反饋裝置的閉環(huán)控制方法；(5)工作臺進給到下一位置，重復2-4的步驟。
2.采用如權(quán)利要求1所述方法的一種羊毛纖維細度測量系統(tǒng)，主要包括由照明系統(tǒng)和顯微系統(tǒng)構(gòu)成的光學顯微成像系統(tǒng)，圖像采集及處理系統(tǒng)，實現(xiàn)X、Y兩個方向進給的工作臺及其驅(qū)動控制系統(tǒng)，測量附件，其特征在于所述照明系統(tǒng)采用普通光源和柯勒照明系統(tǒng)，所述圖像采集及處理系統(tǒng)包括數(shù)字攝像頭(CCD)和裝有對圖象進行處理、測量計算及結(jié)果顯示軟件的計算機，該計算機通過IEEE1394接口與數(shù)字攝像頭連接。
3.按照權(quán)利要求2所述的羊毛纖維細度測量系統(tǒng)，其特征在于工作臺采用伺服電機對稱布置的整體式結(jié)構(gòu)，其工作臺驅(qū)動控制系統(tǒng)采用由計算機、數(shù)模轉(zhuǎn)換(D/A)、驅(qū)動電路、伺服電機以及以數(shù)字攝像頭作為工作臺位置反饋裝置組成的閉環(huán)控制系統(tǒng)。
全文摘要
一種羊毛纖維細度測量方法及系統(tǒng),涉及一種包括羊毛、羊絨、馬海毛和其它圓形截面紡織纖維的細度測量方法及設(shè)備。本發(fā)明采用數(shù)字攝像頭(CCD)把經(jīng)過放大的纖維圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像送入計算機進行實時處理,獲取纖維輪廓,計算單根纖維細度;統(tǒng)計所有測量纖維的平均細度、細度分布等數(shù)據(jù)。由于本發(fā)明采用普通光源,并設(shè)計了適應(yīng)纖維邊緣快速提取和細度測量的算法及軟件,因此本發(fā)明不僅具有操作簡便,自動連續(xù)測量,測量參數(shù)多、結(jié)果準確可靠的優(yōu)點,而且可降低成本,具有測量精度高,測量速度快的特點;能對4～300μm測量范圍內(nèi)的動物纖維進行測量,測量重復精度可達±0.135μm;測量速度每秒140根纖維。
文檔編號G01B21/10GK1359006SQ0210005
公開日2002年7月17日 申請日期2002年1月14日 優(yōu)先權(quán)日2002年1月14日
發(fā)明者李慶祥, 黃成偉, 白立芬, 蔡弋 申請人:清華大學