CN103924432A - 机织物纬斜的检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种机织物纬斜检测方法，至少包含下述步骤：(a)用摄像器件拍摄待测机织物的图像；(b)对上述步骤拍摄到的织物图像进行处理，获得机织物的纬斜,其中步骤(b)包括计算所拍摄到的织物图像I的灰度平均值Ga，将所拍摄到的织物图像I各像素点的灰度减去其灰度平均值Ga得到图像Ic，对所得到的图像Ic做Radon变换得到矩阵Rc，在矩阵RC中计算不同倾角的投影轮廓曲线的方差，由投影轮廓曲线方差最大值所对应的倾角确定出机织物纬线的倾斜角度；该方法通过图像处理，分析所获得的织物图像，获得机织物的纬斜。在保持测量精度的同时，不仅提高了检测速度，而且扩大了检测方法的适用范围。

Description

机织物纬斜的检测方法

技术领域

本发明涉及一种机织物纬斜的检测方法，尤其是采用图像处理技术的检测方法。

背景技术

纺织品的纬斜和纬弯是衡量纺织品等级乃至合格与否的重要指标。纺织品在印花、染色、挂浆及定型等生产加工过程中，不可避免地产生纬斜和纬弯，这种纬斜和纬弯必须经过整纬仪进行整纬处理，而整纬仪动作幅度的大小需根据纬斜和纬弯的程度而定。因此，纺织品纬斜的检测就成为整纬仪整纬动作准确与否极其重要的前提。早期技术中常用的纬斜检测方法是旋转扫描法与固定狭缝法。

旋转扫描法的检测设备基本构成为光源、光敏器件和旋转狭缝三部分。将旋转狭缝位于纺织品与光敏器件中间，光源用于照射纺织品从而为之提供照明，照射方式根据纺织品的厚度可以采用透射与反射两种。纺织品透射或反射的光经过旋转狭缝被光敏器件接收后被转化为随纬线运动同步变化的交流电信号输出。当狭缝与纬线平行时，光敏器件输出信号的振幅达到最大值。这样，光敏器件输出信号的振幅在最大值时旋转狭缝与检测设备水平线的倾斜角度就是纺织品纬线在该检测设备所处位置的倾斜角度。沿着纺织品纬线的方向安放多个纬斜检测设备，整纬仪综合处理每个纬斜检测设备的检测结果可以计算出纺织品的纬斜和纬弯。

固定狭缝法是旋转扫描法出现前使用的纬斜检测方法，其性能尚不如旋转扫描法。

旋转扫描法与固定狭缝法对于高速运动的纺织品检测效果较好，但是对于低速运动的纺织品检测效果较差，甚至当纺织品静止时会失去检测能力。不仅如此，检测设备的检测结果事实上是纺织品纬线与检测设备水平线的倾斜角度，当检测设备水平线与纺织机械保持水平即检测设备水平线与纺织品经线垂直时，该角度即代表纺织品的纬斜，检测设备的安装将会引入测量误差。故检测设备对安装精度要求较高，安装精度将会直接影响测量精度。

随着处理器和摄像器件性能的不断提高，图像处理技术日趋广泛地应用于织物的品质分析(如织物密度、织物疵点、纬斜及弓纬等)与质量控制流程。

发明内容

本发明的目的是提供一种机织物纬斜的检测方法，其测量精度较高，速度快，测量精度不受纺织品运动速度的限制，而且安装调试简单。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：一种机织物纬斜的检测方法，至少包含下述步骤：

(a)用摄像器件拍摄待测机织物的图像；

(b)对上述步骤拍摄到的织物图像进行处理，获得机织物的纬斜,

其中步骤(b)包括计算所拍摄到的织物图像I的灰度平均值Ga，将所拍摄到的织物图像I各像素点的灰度减去其灰度平均值Ga得到图像Ic，对所得到的图像Ic做Radon变换得到矩阵Rc，在矩阵RC中计算不同倾角(积分直线法向与x轴的夹角)的投影轮廓曲线的方差，由投影轮廓曲线方差最大值所对应的倾角确定出机织物纬线的倾斜角度。

所述步骤(b)中织物图像I的灰度平均值Ga计算过程如下：设织物图像I的大小为M×N，其灰度平均值

所述的I_C(x,y)＝I(x,y)-G_a。

所述步骤(b)中还包括如下步骤：初级检测以较大的步长在所拍摄到的织物图像的较小尺寸的子图像上全局搜索投影轮廓曲线方差的最大值，使用较小步长在全尺寸的织物图像上小范围搜索投影轮廓曲线方差的最大值，从中确定出机织物纬线的倾斜角度，分级的级数可以根据检测要求设定。

本发明提出的方法，检测速度快，其检测能力不受纺织品运动速度的影响，当纺织品静止时同样具有检测能力。

附图说明

图1a为机织物图像。

图1b为图1a直接做Radon变换的结果。

图2a为图1a直接做Radon变换的投影轮廓曲线方差与倾角的关系曲线。

图2b为图1a经灰度平均值补偿后的Radon变换的投影轮廓曲线方差与倾角的关系曲线。

具体实施方式

下面将对本发明的具体实施方式进行描述，但是应当明白，本发明并不仅仅局限于所描述的具体实施方式，这些具体实施方式仅仅是说明性举例，而非对本发明作出限制，本领域技术人员能够根据具体情形对具体实施方式进行一些变化，而这些变化都在本发明的保护范围之内。

机织物是由相互垂直排列即横向的纬纱和纵向的经纱在织机上根据一定规律交织而成的织物，按其组织结构可分为平纹、斜纹、缎纹等基本组织。由于经纬线有规律地交织，织物表面形成清晰的纹理，织物图像的灰度则在特定方向上呈现周期性的明暗变化(见图1a)。其中图像中水平方向上亮度的周期性变化主要是由纺织品的经线引起的，而垂直方向上亮度的周期性变化主要是由纺织品的纬线引起的。

首先计算拍摄到的M×N的织物图像I的灰度平均值Ga，

$G_a=\frac{1}{M\×N}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}I(i,j)$

将所拍摄到的织物图像I各像素点的灰度减去其灰度平均值Ga得到图像Ic，

I_C(x,y)＝I(x,y)-G_a

对所得到的图像Ic做Radon变换得到矩阵Rc(图1b)

R_C(ρ,θ)＝∫∫I_C(x,y)δ(ρ-xcosθ-ysinθ)dxdy

式中：I_C(x,y)为所得到的图像灰度；δ为Dirac delta函数，确保积分沿直线ρ＝xcosθ+ysinθ进行；ρ为坐标原点到积分直线的距离；θ为积分直线法向与x轴的夹角(倾角)，描述了积分直线的方向。

与未补偿的原始织物图像Radon变换相比(图2a)，经灰度平均值补偿后，方差-倾角特性曲线呈现单一全局最大值特性(图2b)，纬斜检测问题转化为方差-倾角特性曲线的峰值搜索问题。在矩阵Rc中计算不同倾角的投影轮廓曲线的方差，由投影轮廓曲线方差最大值所对应的倾角θ_max即可确定出机织物纬线的倾斜角度α。

α＝θ_max-90°

利用Radon变换检测织物纬斜的运算复杂度为O(N²Θ/Δθ)。其中N²为织物图像尺寸，Θ为搜索范围，Δθ为扫描步长。过高的运算复杂度限制了纬斜检测的速度。

在本实施方式中，采用分级变尺寸搜索的方法。初级搜索以较大的步长在较小尺寸的子图像上进行全局搜索以缩小搜索范围并减小搜索计算量，最后使用由检测误差约束的较小步长在全尺寸图像上进行小范围搜索以满足检测精度的要求。分级的级数可以根据检测要求灵活设定。

如前文所述，本发明提出的方法使得织物图像经其灰度平均值补偿后的Radon变换在投影轮廓曲线方差与倾角的关系曲线上呈现单一全局最大值特性，确保了纬斜检测的可靠性与准确性。而灰度平均值补偿措施所增加的运算几乎均为加减运算(每幅图像补偿仅有一次除法运算)，与其他的方法相比显著减轻了纬斜检测设备中处理器的负荷，降低了对纬斜检测设备中处理器的要求，也能够使依据本发明提出的方法实现的纬斜检测设备具有一定的成本优势。

本发明由于采用摄像器件和图像处理技术，摈弃了以往检测方法中常见的电机等机械部分，在保持测量精度的同时，不仅使检测设备重量减轻、可靠性提高和使用寿命得以延长，而且扩大了检测设备的适用范围。

Claims (2)

1.一种机织物纬斜的检测方法，其特征在于：至少包含下述步骤：

(a)用摄像器件拍摄待测机织物的图像；

(b)对上述步骤拍摄到的织物图像进行处理，获得机织物的纬斜,其中步骤(b)包括计算所拍摄到的织物图像I的灰度平均值Ga，将所拍摄到的织物图像I各像素点的灰度减去其灰度平均值Ga得到图像Ic，对所得到的图像Ic做Radon变换得到矩阵Rc，在矩阵RC中计算不同倾角的投影轮廓曲线的方差，由投影轮廓曲线方差最大值所对应的倾角确定出机织物纬线的倾斜角度；

所述步骤(b)中织物图像I的灰度平均值Ga计算过程如下：设织物图像I的大小为M×N，其灰度平均值

所述的I_C(x,y)＝I(x,y)-G_a。

2.如权利要求1所述一种机织物纬斜的检测方法，其特征在于：所述步骤(b)中还包括如下步骤：初级检测以较大的步长在所拍摄到的织物图像的较小尺寸的子图像上全局搜索投影轮廓曲线方差的最大值，使用较小步长在全尺寸的织物图像上小范围搜索投影轮廓曲线方差的最大值，从中确定出机织物纬线的倾斜角度，分级的级数可以根据检测要求设定。