基于毛羽圖像檢測的漿紗抗起毛性能評價

郭 敏， 王靜安， 郭明瑞， 高衛東

(生態紡織教育部重點實驗室(江南大學), 江蘇 無錫 214122)

為應對織造載荷下的拉伸、摩擦和彎曲作用，通常需對經紗進行上漿處理。漿紗工序除了可以使紗線增強外，其更重要的作用在于使紗線表面的毛羽貼伏，同時抑制其表面在織造載荷作用下形成的次生毛羽。傳統的漿紗性能[1-3]表征普遍關注漿紗相比于原紗的斷裂強力[4-5]、耐磨次數[6]、表面毛羽[7]等層面的性能提升，但較少針對漿紗抵抗次生毛羽[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漿紗耐磨性能測試儀[9]模擬漿紗織造載荷，采用圖像處理技術檢測織造載荷作用后的漿紗毛羽量，提出對漿紗抗起毛性能的有效表征手段，并探究次生毛羽隨織造載荷作用次數的變化規律。

現行的紗線毛羽檢測的方法主要有目測法、光電法和圖像法。目測法由于其測試效率低，且測試結果受人為因素影響大而較少采用；光電法的測試結果較為穩定準確，是目前采用最為廣泛的毛羽測試方法，但其所需測試樣本長度通常超過100 m，無法應用于樣本長度較小的受測試紗線。相較于前2種方法，圖像法能夠精確定位并測量短片段紗線表面的毛羽，適用于漿紗織造載荷模擬設備產生的紗線樣本。目前，孫銀銀等[10]結合視頻顯微鏡和圖像處理技術，獲得完整的紗線條干和毛羽圖像，實現了紗線毛羽長度和根數的準確檢測；Wang等[11]利用鏡像圖像完成了對紗線毛羽的多角度測量；陸奕辰等[12]采用圖像處理技術，統計了黑板毛羽圖像中毛羽像素點數量，對紗線黑板毛羽量進行了檢測；李忠健等[13]利用毛羽圖像的散焦程度恢復毛羽的深度信息，實現了二維平面下的三維長度測量。根據圖像采集環境不同，各類圖像方法的適應性亦不同，本文在JN-01漿紗耐磨性能測試儀的基礎上，搭建機器視覺檢測模塊，針對性地構建包括紗線主干分割、紗線毛羽分割、主摩擦區間定位、毛羽指標提取等算法的紗線毛羽檢測方法，實現織造載荷作用后漿紗表面次生毛羽的自動化檢測。

當前，漿紗在織造載荷作用下的次生毛羽的變化規律尚不明確，并未有研究提出次生毛羽相關的漿紗抗起毛性能表征手段。為此，本文在實現織造載荷模擬及次生毛羽自動化檢測的基礎上，探究次生毛羽的變化規律，建立客觀表征漿紗抗起毛性能的評價指標。

1 紗線圖像采集

1.1 實驗材料

將14.5 tex純棉紗在XSY617型片紗漿紗機(江陰祥盛紡印機械設備有限公司)上進行上漿。將氧化淀粉、聚乙烯醇(PVA)、丙烯和蠟片按照40∶17∶4∶2.5的質量比調漿。通過不同的漿液濃度與壓漿力配合，制備不同上漿率的漿紗，試樣編號和具體上漿工藝參數如表1所列。

表1 試樣上漿工藝參數Tab.1 Sizing process parameters of samples

1.2 測試儀器

采用JN-01漿紗耐磨性能測試儀模擬了紗線在織機上的開口、打緯、送經和卷取運動，儀器的可調參數包括工作頻率、紗線張力、開口動程、筘座擺角、卷取速度以及織造載荷作用次數。為采集織造載荷反復作用后的紗線圖像，在測試儀上搭建圖像采集裝置,如圖1所示，包括JN-01漿紗耐磨性能測試儀、互補金屬氧化物半導體(CMOS)面陣相機、LED均勻平板光源、光源控制器、支架及相應的圖像采集和處理軟件。為獲取清晰的紗線毛羽圖像，相機通過支架固定在與紗線平行的摩擦區域正上方，采用LED面光源從紗線側面提供照明。

圖1 紗線圖像采集裝置示意圖Fig.1 Schematic diagram of yarn image acquisition device

1.3 參數設置

JN-01漿紗耐磨性能測試儀的實驗參數設置為：工作頻率 180 r/min, 紗線上機張力24.7 cN/根，開口動程32 mm，筘座擺角12°,卷取速度3 mm/min。測試前，待測紗樣需在溫度為(20±0.5) ℃，相對濕度為(65±2)%的標準溫濕度下平衡至少24 h，并在此溫濕度環境下進行測試。為研究紗線在織造載荷的整個作用過程中次生毛羽的形成情況，摩擦次數分別取值為0、20、40、60、80、100(約為紗線耐磨壽命的50%)。在不同的摩擦次數設置下，對每種漿紗取樣30根。相機分辨率為1280像素×800像素，曝光時間為41 ms，輸出圖像為24位bmp圖像，1幅圖像中包括測試紗線中的6根紗線。

2 紗線毛羽分析

根據所獲取的紗線圖像，提出一種雙大津閾值圖像分割算法，用以分割紗線圖像中的主干與毛羽，最終根據該測試儀對漿紗的摩擦特點，定位主摩擦位置區間，計算毛羽總量。

2.1 紗線主干分割

本文所獲取的紗線圖像示例如圖2(a)所示，其中背景的亮度較低，紗線主干的亮度較高，紗線毛羽的亮度則與背景更為接近。由于紗線毛羽在圖像中所占像素點比例較低，且與背景更為接近，可初步忽略其對圖像分割的影響，直接采用大津閾值分割算法fotsu，求取使得類間方差最大的亮度t1作為閾值，分割原始紗線圖像I，獲得初步主干分割結果Ict，即

t1=fotsu(I)

(1)

(2)

式中，(x,y)為圖像中的像素點坐標。初步主干分割結果Ict中，紗線主干附近存在部分因毛羽造成的毛刺邊緣，因此采用形態學開運算，獲得紗線主干分割結果Ic，即：

Ic=(IctΘB)⊕B

(3)

式中：B為結構元素，尺寸選擇3×3；Θ與⊕分別為形態學腐蝕與膨脹運算。紗線主干分割結果如圖2(b)所示。

圖2 紗線主干和毛羽分割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 紗線毛羽分割

如前文所述，圖像中的毛羽亮度與背景較為接近，這是由于毛羽本身是尺度極小的圓柱體對象，難以構建能夠令其在不同方向均充分反光的照明環境，因此,毛羽在圖像中的亮度分布并不均勻，且整體亮度不高。為此，須采用圖像增強技術，提高毛羽亮度，輔助毛羽的分割。在本文所采集的紗線圖像中，紗線主干均豎直排列，因而由紗線主干伸出的毛羽其邊緣普遍在水平方向具有較強的響應。由此，本文首先采用拉普拉斯算子clap對原始紗線圖像I進行整體增強，再采用水平方向的Sobel算子csobel對紗線毛羽所在部分進行針對性增強，得到增強后圖像Ie。具體運算如下：

Ie=I-I?clap-α(I?csobel)

(4)

式中，?為卷積運算。圖像增強的結果如圖2(c)所示。

(5)

(6)

紗線毛羽分割的結果如圖2(d)所示。

2.3 圖像裁剪

2.4 主摩擦區間定位

紗線在摩擦測試中，筘座擺角為12°，磨料對紗線的摩擦長度約為12 mm，考慮到紗線以3 mm/min的速度前行，取實際受到反復摩擦最為嚴重的區域為主摩擦區間，其長度為6 mm，即圖像中累計毛羽總量最大的6 mm位置區間。為此，首先計算紗線毛羽分割結果If的水平投影曲線ff，計算方法如下：

(7)

式中：w為圖像像素寬度；h6為圖像中6 mm位置區間對應的像素數量。以ff取值最大的位置imax定義主摩擦區間[imax,imax+h6]。

2.5 毛羽量指標提取

(8)

式中：i=1,2，…,6；p為圖像中像素與毫米的換算系數。

3 實驗結果與分析

檢測經不同次數織造載荷作用后紗線表面的毛羽量，建立載荷作用次數-毛羽量映射模型，并以此構建紗線抗起毛性能評價指標。

3.1 實驗結果

以4種紗線作為測試對象，對不同摩擦次數下每種紗線采樣30次，以前述的紗線毛羽檢測方法獲取每個樣本的毛羽量，并求取30個樣本的均值。4種紗線試樣的載荷作用次數-毛羽量檢測結果如圖3所示。

圖3 載荷作用次數-毛羽量檢測結果Fig.3 Test results of loading times-hairiness

由圖3可知：1)隨載荷作用次數的增加，開始時紗線的毛羽量快速增長，繼而增速減緩，最終趨于穩定；2)紗線未受載荷時的毛羽量為初始毛羽量，反映了上漿貼伏毛羽的效果，隨著上漿率的提高，初始毛羽量下降；3)在實驗所用的3種上漿率情形下，隨著上漿率的提高，漿紗受相同載荷次數作用后產生的毛羽量下降。

3.2 漿紗抗起毛性能評價

載荷作用次數-毛羽量變化特征符合對數函數模型，如式(9)所示。

y=aln(x+1)+b

(9)

求y的一階導數得

y′=a/(x+1)

(10)

式中：y為紗線毛羽量；x為載荷作用次數(摩擦次數)；b為紗線未受載荷作用時(x=0)的初始毛羽量，b值愈小，則紗線愈光潔；a為初始毛羽增長速率，即x=0時的y的一階導數值，a值愈小，紗線愈不容易起毛。

以式(9)模型對摩擦次數-毛羽量的實驗結果進行擬合，結果如表2所示。

表2 4種紗線的模型擬合結果Tab.2 Model fitting results of four yarn samples

由表2數據可知：4種紗線擬合函數的判定系數R2均在0.90以上，表明構建的對數函數模型的擬合效果好；當紗線的上漿率由5.8%(2#)、8.7%(3#)增加到10.5%(4#)，紗線初始毛羽量b在依次減小，分別是原紗毛羽量的42.0%、38.4%和24.7%，表明上漿率提高對貼伏毛羽具有顯著效果；同時隨著上漿率的增加，紗線初始毛羽增長速率a顯著下降，分別僅為原紗的36.7%、25.6%和14.0%，表明上漿率提高對漿紗抗起毛性能提升具有顯著效果。

根據上述分析，紗線受織造載荷作用后的表面光潔度分別由受載前的初始毛羽量b及受載后毛羽增長速率a決定，因此利用a和b構建一個綜合指標——起毛指數：

c=ab

(11)

上述4種紗線的c值如表2所示，其綜合表征了織造載荷作用下的漿紗抗起毛性能，這一性能決定了經紗經過上漿后毛羽貼伏的效果和受織造載荷作用后起毛的程度。

4 結 論

針對漿紗在織造載荷下抗起毛性能的檢測與評價，采用圖像技術獲取不同載荷作用次數后紗線毛羽量的變化情況，在此基礎上，建立了表征漿紗毛羽抗起毛性能的指標，得到如下主要結論。

1)在JN-01漿紗耐磨性能測試儀上搭建紗線圖像采集裝置，建立了紗線毛羽量的圖像檢測方法，并驗證了方法的可行性和有效性。

2)對紗線承受織造載荷作用次數與毛羽量之間的關系采用對數函數建模，4種紗樣的擬合度R2均大于0.90，所建模型的參數為構建評價指標提供了基礎保證。

3)根據紗線初始毛羽量和受織造載荷作用后毛羽量增加的速率，提出了評價漿紗抗起毛性能的指標——起毛指數c，實現了漿紗抗起毛性能的客觀評價。