计算机视觉技术在机织物结构参数检测中的应用.pdf
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1、文章编号:1009 444X(2023)01 0007 05计算机视觉技术在机织物结构参数检测中的应用袁秀文,罗健,辛斌杰,许颖琦(上海工程技术大学 纺织服装学院,上海 201620)摘要:机织物密度和组织结构参数是纺织品检测的两个重要数据,其检测指标决定机织物产品的质量.由于织物结构的复杂性,纺织检验领域中对机织物结构参数的检测仍然依赖于人工分析.随着计算机视觉技术的发展,其在机织物结构参数检测中的应用不断有新的研究进展.详细阐述近五年国内外机织物密度和组织结构两个重要结构参数自动检测的研究现状和研究不足,认为建立在客观评价基础上的计算机视觉技术在机织物结构参数检测领域具有良好的发展前景.关
2、键词:机织物;织物密度;组织结构;纺织检测;计算机视觉中图分类号:TS101.8;TP391.4 文献标志码:AApplication of computer vision technology in woven fabricstructural parameters testingYUANXiuwen,LUOJian,XINBinjie,XUYingqi(School of Textiles and Fashion,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China)Abstract:The two structu
3、ral parameters of woven fabric density and weave pattern are important data intextile testing,and their testing indicators determine the quality of woven fabric products.Due to thecomplexity of fabric structure,the testing of woven fabric structure parameters nowadays still depends onmanual analysis
4、.With the development of computer vision technology,its application in the testing ofstructural parameters of woven fabrics has been made new research progress.The research status of automatictesting of two important structural parameters of woven fabric density and weave pattern at home and abroad
5、inrecent five years was described in detail,and the shortcomings of the research were summarized.Finally,it isconcluded that the computer vision technology based on objective evaluation has a great development prospectin the field of woven fabric structure parameter testing.Key words:woven fabric;fa
6、bric density;weave pattern;textile testing;computer vision 随着劳动力成本持续增加,技术工人流动速度不断加快,纺织企业对设备自动化、智能化水平的要求越来越迫切.纺织行业的主要特点表现在加工流程长,机器台数多,自动化程度低,依赖人工操作且涉及大量需人工视觉判断的环节1.计算机视觉技术不但可以实现计算机替代人工“看”的过程,还能完成类似人脑对物品的判别行为,已经广泛应用于航空航天、军事、医学等多个领域.自 收稿日期:2021 12 12基金项目:国家自然科学基金项目资助(61876106)作者简介:袁秀文(1997 ),女,在读硕士,研究方
7、向为数字化纺织品.E-mail:通信作者:辛斌杰(1974 ),男,教授,博士,研究方向为数字化纺织技术.E-mail: 第 37 卷 第 1 期上 海 工 程 技 术 大 学 学 报Vol.37 No.12023 年 3 月JOURNAL OF SHANGHAI UNIVERSITY OF ENGINEERING SCIENCEMar.2023二十世纪八十年代开始,纺织行业及相关学者陆续在纺织工业产品检测方面开展研究,在纤维、纱线、织物 3 个方面的质量检测已有很大的进展,其研究与应用概况见表 1.表 1 计算机视觉技术在纺织检测中的应用Table 1 Application of comp
8、uter vision technology in textile testing 纤维方面纱线方面半制品针、机织物方面非织造物纤维细度、长度、取向度纱线的细度棉条的条干均匀度地毯磨损外观变化及磨损程度取向度单、多根纤维的直径纱线中的纤维分布棉网均匀度光泽孔隙率(孔洞大小)棉纤维成熟度纱线的捻度分布棉结杂质的含量起毛起球性能形态分析纤维卷曲频数及波幅纱线毛羽折皱性能化学纤维的异性度与中空度纱线力学性能悬垂性能动物鳞片及棉麻形态分析纱线外观的均匀度褶皱纤维种类的鉴别混纺比及混纺不匀织物疵点异纤含量(尤指化纤)纱线疵点的分级和检验方法机织物经纬密度、组织、配色模纹 在近年研究2 3中,计算机视觉技
9、术已经广泛应用于异纤、纱线捻度和细度、织物疵点和毛球等纺织品参数检测中.而对机织物结构参数(包括密度、组织等)识别检测的相关研究依然没有实际的应用,纺织企业主要依靠人工分析得到这些参数.因此有必要针对机织物密度和组织结构参数检测与识别的应用状况进行系统概括与分析,总结出机织物结构参数识别研究中的不足,供相关研究人员参考.1 国内外机织物结构参数自动检测的研究现状 1.1 织物密度的自动检测机织物密度是织物的重要结构参数之一,在织物外观评价和物理性能测定中起着决定性作用,是织物质量测试中不可或缺的组成部分.传统的密度测量方法是在纺织实验室中基于人眼借助照布镜、密度尺、大头针手工操作的.该方法虽然
10、简单实用,但是费时费力且低效,也受到检验人员和经验的主观影响.在过去几十年里,数字图像处理、分析与机器视觉技术飞速发展,针对生产中机织物经密纬密测量以人工为主费时费力的问题,国内外不少专家学者提出用计算机图像处理技术来高效、简化并准确地完成这项工作.前期大多数关于机织物经密纬密计算机自动测量研究采用基于频率域4分析有典型的周期性纹理的机织物图像的方法,通过快速傅里叶变换和小波变换5转化为频域,根据能量谱中表示纱线周期性的峰值点重建织物图像来计算出织物密度.19962009 年是图像处理技术概念刚兴起的时期,国内外学者陆续将图像处理技术应用于纺织外观质量的检测,在织物密度检测方面,辛斌杰等6利用
11、二维离散傅里叶变换(FFT)技术,发现织物灰度图像空间域中经纬纱周期性结构与频谱图中频率峰点有着对应关系,通过计算原点与x 轴顺时针与逆时针之间最小夹角峰点之间频率来得到经纬纱的平均宽度,最后得到织物的经纬纱密度.Escofet 等7在频谱图中建立三原组织的织物虚拟结构图像的模型,并将结构模型图像与经 FFT 变换后的图像卷积,得到组织结构的周期性 变 换 图 像,而 且 在 实 物 织 物 中 依 然 应 用.Ajallouian 等8通过可调节的方向滤波器增强图像,利用形态学操作将灰度化图像在一定阈值下二值化,得到黑白色块,这两种色块代表经纬组织点,再根据横纵两个方向的色块数量得出织物密度
12、.Xin 等9提出基于灰度投影曲线的活动网格模型检测经纬纱分布,同时识别织物组织.20152016 年,傅里叶变换技术10依然被认为 是 有 效 得 出 织 物 密 度 的 方 法,Zhang 等11通过改变图像采集方式以及采集对象得出重构的经纬纱排列图像,从而得出织物密度.Zhang 等12采用透射图像与反射图像结合,提出密度纹理公式来解决由斜纹与缎纹组织构成的高密度织物类型的密度检测.同时,从傅里叶变换演变而来的小波变换技术也被应用其中.Zhang 等13则开发双 8 上 海 工 程 技 术 大 学 学 报第 37 卷面图像采集系统,用小波变换、加权平均和拉普拉斯金字塔 3 种方法进行图像
13、融合,更好地得出色织物经纬纱排列结构,提高了色织物密度的识别准确性.从而也说明光照的均匀性对织物图像灰度分布有着影响.Xiang 等14就分析四侧光源采取图像的亮度轮廓分布,并用一层小波变换将其融合成纱线部分亮度均匀、能与纱线间隙形成鲜明对比的织物图像后,对于色织物密度的检测准确性有了巨大提升.也证实了亮度分布对织物纱线分割,即纱线的排列结构分割有着巨大的影响.由于傅里叶变换技术和小波技术适用织物类型多数为简单组织的素色织物和色织物,同时在改变采集图像的方式过程中,发现空间域中图像的垂直和水平方向每一列或每一行灰度分布,即亮度分布情况呈现趋于稳定的周期性变化11-12.因而,目前更多学者采用基
14、于空间域结合频率域的分析方法分析复杂织物,如基于空间域分析的灰度投影法.其他还有Wu 等15提出一种基于光栅阴影效应的摩尔模型用于织物密度检测,该方法虽然在检测速度上有所提升,但适用织物只有平纹与斜纹组织的纯色织物.1.2 织物组织的自动检测机织物组织的自动识别,就是利用图像处理和模式识别等计算机视觉相关技术对织物图像进行分析,自动化识别织物的基础组织循环意匠图、配色模纹等工艺参数.最初,基于频率域的分析方法用于周期性信号分析,由于机织物有着周期性交织的结构,有学者将其应用于织物图像,在频率域中找到织物周期性特征变化规律,从而分类出平纹、斜纹及缎纹 3 种基础组织织物.目前主要研究流程是对织物
15、经纬纱纹理结构进行分割,分类出经纬组织点.首先,用照相机或扫描仪等采集设备获取织物组织样本的图像,进而对获取的图像进行预处理操作以滤除图像噪声,提高图像对比度以及对图像进行倾斜矫正.然后,提取并分析织物经纬组织点结构图像的纹理特征信息.最后,在分类方面分为两个方面.一方面,选择传统有效的机器学习模式识别分类器,将经纬组织点纹理特征信息输入分类器;另一方面,建立织物经纬组织点或者基础组织特征数据库,运用基于神经网络学习方式对织物组织模式进行分类识别.对织物组织结构实现分类流程如图 1 所示.常用的学习方法见表 2.特征数据库建立图像采集图像预处理二值化DCTFFT对比度拉伸原图灰度化旋转局部二进
16、制模式灰度投影法12灰度共生矩阵特征提取深度学习分类输入层x1x2xny1y2ym输出层隐层织物组织识别传统分类器分类图 1 织物组织结构分类识别流程Fig.1 Flow of fabric weave pattern identification 2016 年之前,国内外研究成果主要是利用傅里叶变换技术和小波技术对织物组织为三原组织的识别,2015 年,德国亚琛大学 Schneider 等16 17研究实现在喷气织机上进行在线检测机织物密度和识别织物组织.主要采用 X光传感器获取织物图像,通过傅里叶变换得出图像功率谱的经纬纱线特性,以此估计经纬纱线的密度及识别织物组织结构,此方法适用组织类型
17、较为简单.近年来,织物组织识别检测的工作细分到先对纱线分割或者织物配色循环分割,在实现基础组织识别的同时实现色织物配色模纹的识别.张瑞18搭建双面成像设备获取正反面织物图像,采用融合算法对图像进行预处理,分析色织物的组织点颜色分布情况,利用傅里叶变换技术建立组织点类型模板进行组织点分类,最后得出配色循环较小的色织物配色模纹以及组织类型.Zhang 等19针对大循第 1 期袁秀文 等:计算机视觉技术在机织物结构参数检测中的应用 9 环色织物开发一种基于计算机视觉的自动检测错排色纱线的系统,实现纱线的颜色区域分割和不同位置经纱区域图像拼合;后续研究又实现每一根经纱的分割和所对应颜色识别20.Wan
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- 计算机 视觉 技术 机织 结构 参数 检测 中的 应用
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