生絲疵點識別方法及其應用

王　歡， 許建梅

(蘇州大學 紡織與服裝工程學院，江蘇 蘇州 215021)

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生絲疵點識別方法及其應用

王歡， 許建梅

(蘇州大學 紡織與服裝工程學院，江蘇 蘇州 215021)

摘要:主要探索生絲電子檢測設備的軟件部分。根據國際標準中各類疵點的定義，建立各類疵點的識別方法，并編寫相應的計算機識別程序。在建立各類疵點的識別方法時，根據疵點的出現方式，分別建立通用識別方法與特殊識別方法。在特殊識別方法中分別采用了百分比法和疵點定義法來建立相應的計算機識別算法及識別程序；通過對這兩種識別算法的識別結果進行分析，并比對兩種識別算法適用情況，可以認為兩種識別方法各有利弊，在實際的生絲電子檢測中，將這兩個準則結合起來使用，相互取長補短，更能符合生絲實際檢驗的效果。

關鍵詞:生絲； 電子檢測； 疵點； 識別方法

作為傳統的生絲檢驗方法，黑板目光檢驗存在低效率、低精確度的問題，為實現高效、客觀的檢驗，生絲儀器化檢驗是亟待解決的問題[1]。采用電子檢測技術是絲綢生產工藝的巨大進步，也是其未來的主要發展趨勢[2]。在1979年的國際絲綢協會會議上，瑞士研究人員第一次正式提出采用電子檢測技術檢測生絲質量，這標志著國際絲綢業研究生絲自動化檢測技術漫長道路的開始。經過多年的研究與實測，國際絲綢協會(International Silk Association, ISA)生絲標準委員會在1995年國際絲綢協會會議上提出《生絲便覽1995》[3]。該標準因中國、日本等國家的反對及其他各種因素未能在會上獲得通過，但對生絲電子檢測的研究卻未曾停止，電子檢測的優越性逐漸受到了絲綢界的認可。許多相關研究人員都對此進行了研究[4-6]。

2010年，以中國專家為主導開始研究制定生絲電子檢測方法的國際標準。經過中國、意大利、日本等國相關專家的共同努力[7-10]，ISO 15625《絲類 生絲疵點和條干電子檢測試驗方法》國際標準于2014年成功發布。然而，生絲電子檢測的核心硬件與軟件技術均由日本企業掌握，因此生絲電子檢測設備的國產化問題迫在眉睫。

生絲電子檢測設備的研發是復雜的系統問題，本研究擬在生絲電子檢測設備的軟件部分作出探索。根據國際標準中各類疵點的定義，借助于計算機VB(Visual Basic)編程語言，建立各類疵點的識別方法，并編寫相應的計算機識別程序。采用編程語言對各類疵點進行模擬檢驗，按照生絲電子檢測的國際標準，驗證各種識別方法的可行性與精確性。

1　疵點識別方法的建立

1.1疵點的定義與分類

生絲電子檢測中，對生絲疵點的測定采用電容傳感器或光電傳感器。生絲電子檢測標準中，以生絲的長度與粗細這兩個指標作為判定疵點類型的兩個依據。疵點被分為46種，如圖1所示。為了方便統計疵點，這些疵點又被分為小糙疵、大糙疵、粗節、細節。對于光電傳感器與電容傳感器，疵點的設定均顯示在圖1[11]中，兩者只是粗節和細節的分類范圍不同，其余定義一致。

圖1　生絲疵點分類示意Fig.1　Classification graph of raw silk defects

圖1中，橫坐標是指疵點的長度，縱坐標(選光電傳感器為例分析，全文同)則是疵點的測量值超過平均測量值的百分比，這里簡稱為纖度變化百分比。其計算公式為：

(1)

式中：Level表示纖度變化百分比，X表示一定長度內生絲的測量值；μ表示整個生絲試樣的平均測量值，一般用前1 000m絲條的平均測量值作為整個生絲試樣的平均測量值的估計值。

1.2疵點識別方法

疵點在絲條上出現的時候，大多數情況是單個出現的，有時也會連續出現，或者疵點由粗到細或由細到粗發生漸變。為此，根據其出現方式，分別建立通用識別方法與特殊識別方法，建立相應的計算機識別算法。

1.2.1通用識別方法

在生絲電子檢測中，通常是通過連續測量一根絲條，實時獲得這根絲條的表示其粗細程度的信號序列，并將該信號序列實時與初始平均測量值對比，計算出粗細程度變化百分比，作為表達生絲粗細程度的原始數據序列。而本研究中的檢測軟件則是通過處理這些原始數據信號，找出疵點信息。因此，在建立識別方法時，本研究根據實際疵點出現的形式分兩種情況來分別進行處理。首先是對于一些單一出現容易識別的疵點建立簡單的識別方法，此即為通用識別方法。這里單一出現容易識別是指，該類疵點是單獨出現的，不會與其他疵點類型一起近距離出現，并且表達該疵點的數據信號均屬于同一類型區間，不存在異議。

以大糙疵D1為例，要求連續的10～20個纖度變化百分比數據均落在區間100%～150%內，其示意圖如圖2所示。

圖2　疵點D1的檢測信號示意Fig.2　Schematic diagram of detection signal of defect D1

1.2.2特殊識別方法

由于有時疵點是斷斷續續間距較短地出現，有時是由細到粗再到細呈細度漸變地出現(如圖3黏附糙的疵點)，這時對于疵點的判別就顯得比較復雜了。因此，本研究需要建立特殊方法來進行識別。

對于斷續出現的疵點有可能屬于圖1中的同一疵點分類，也可能不屬于同一疵點分類。但是它們出現的間距又比較短，從實際反映生絲疵點質量的角度來看，這肯定算是同一個大疵點了，因此對于間距較大的疵點，則需要依據一定的算法。本研究中采用疵點間距長度占總判斷長度(疵點長度+間距長度)的百分比來判別，具體判別方法如圖4所示，這里簡稱這種方法為百分比法。

圖3　黑板檢驗中的黏附糙示例Fig.3　Example of bad cast by seriplane test

圖4　百分比法示意Fig.4　Schematic diagram of percentage method

圖4中，L1表示疵點長度，L2表示間距長度，具體判別方法為：1)如果L2≤(L1+L2)×5%，則將第一段疵點與接下來的一段疵點視為同一個疵點；2)如果L2>(L1+L2)×5%，則規定這一段疵點就是一個單獨的疵點。

需要注意的是，以上判別式中5%是初擬的數值，具體定值多少才算科學合理，還有待進一步研究討論，需要與實際目光檢驗的結果相比較，最終確定恰當的比值。

另一方面，對于特殊疵點的識別，還可以一律嚴格按照圖1中對疵點的定義來進行判別。采用這種方法不管是斷續出現的疵點，還是呈細度漸變的疵點，都是簡單地判別成多個疵點，這種判別準則稱之為疵點定義法。

2　生絲疵點的識別程序

2.1生絲疵點識別程序的編寫

根據已建立的疵點識別方法，以及制定的兩種判別準則，借助計算機VB語言，為疵點建立了兩種判別程序。首先模擬生成一組生絲纖度時間序列，作為電子檢測設備檢測到的數學信號，輸入到程序中，由識別程序對該生絲纖度序列上的疵點信息進行識別。圖5和圖6分別為根據兩種識別方法編制的識別軟件對疵點的識別結果。

圖5　百分比法判別結果Fig.5　Judging result of percentage method

圖6　疵點定義法判別結果Fig.6　Judging result of defect definition method

2.2程序識別結果的討論與分析

首先對兩種判別方法所識別出的疵點種類與個數進行統計，可以得到如表1所示的結果。對比表1中百分比法與疵點定義法判別出來的疵點統計數據，發現這兩種判別方法在大糙疵、小糙疵個數方面無差異，只是在粗節、細節方面產生了差異，這是由于粗節、細節的長度較長，判別容易產生差異。具體的差別產生情況主要有斷續出現疵點和細度漸變疵點兩種。

表1　兩種判別方法的試驗結果對比

2.2.1斷續出現的疵點

對于如圖7所示斷續出現的疵點，當疵點間距較小時，采用百分比法判別疵點是比較合理的；而當疵點間距較大時，百分比法就會產生誤判，即將能被肉眼明顯識別兩段疵點的情況判別為一個疵點，此時，采用疵點定義法能彌補百分比法的不足。

2.2.2細度漸變的疵點

對于圖8這種生絲細度由細到粗再到細的情況，肉眼判別的時候，會認為是一個疵點，而疵點定義法則會將其分為三段，識別為三個疵點(80%以下的AB、CD兩個疵點，以及80%以上的BC一個疵點)。這樣的方法，容易導致粗節、細節不易被判別出來，而是判別為長度較短的大糙疵或小糙疵，甚至是被判定為正常絲。

疵點定義法能彌補百分比法針對較長的斷續疵點產生誤判的缺點，但自身也存在兩個缺點：一是易將疵點間距較小的斷續疵點誤判為多個疵點；二是易將細度漸變的長疵點誤判為多個小疵點。

圖7　斷續出現的疵點示例Fig.7　Example of intermittent defects

圖8　細度漸變的疵點示例Fig.8　Example of defects with gradient fineness

3　結　論

針對生絲電子檢測中疵點出現規律，本研究建立了疵點通用識別方法和特殊識別方法；并對特殊識別方法分別采用了兩種判別準則，即百分比法與疵點定義法；利用計算機VB編程語言成功實現了生絲各類疵點的程序識別與應用軟件編寫；并提出了將百分比法與疵點定義法相結合使用能更有效判別生絲疵點的觀點。本研究為中國生絲電子檢測設備的國產化研究提供了一定的理論參考與軟件支持。

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DOI:10.3969/j.issn.1001-7003.2016.02.006

收稿日期:2015-07-14; 修回日期: 2016-01-02

基金項目:國家自然科學青年基金項目(51303117)

作者簡介:王歡(1992—)，女，碩士研究生，研究方向為生絲電子檢測方法。通信作者：許建梅，副教授，xujianmei@suda.edu.cn。

中圖分類號:TS147

文獻標志碼:A

文章編號:1001-7003(2016)02-0032-04引用頁碼: 021106

Silk defect recognition method and its application

WANG Huan, XU Jianmei

(College of Textile and Clothing Engineering, Soochow University, Suzhou 215021, China)

Abstract:This research mainly explores the software part of the electronic testing equipment for raw silk. According to the definition of various types of defects prescribed in the ISO standards, various methods to identify various types of defects was built, and the corresponding computer recognition programs were written. When establishing the defect recognition methods, general recognition method and specific recognition method according to defect appearance modes was developed. In the specific recognition method, percentage method and defect definition method were applied to establish corresponding computer recognition algorithm and recognition program. By analyzing the recognition results of the two recognition methods and their applicable situations, it’s concluded that both methods have their advantages and disadvantages, and it’s better to incorporate these two methods together in the actual electronic testing for raw silk so as to conform to actual raw silk testing.

Key words:raw silk; electronic test; defect; recognition method