CN104713828B - 一种鉴别纸浆纤维种类的方法 - Google Patents
一种鉴别纸浆纤维种类的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104713828B CN104713828B CN201510102075.5A CN201510102075A CN104713828B CN 104713828 B CN104713828 B CN 104713828B CN 201510102075 A CN201510102075 A CN 201510102075A CN 104713828 B CN104713828 B CN 104713828B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fiber
- variance
- image
- average
- fibre
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
一种鉴别纸浆纤维种类的方法,取桉木、麦草或竹纤维加入蒸馏水浸泡,疏解制得纤维悬浮液;滴3~4滴于载玻片上,将其烘干,冷却后用赫式染色剂染色,盖上盖玻片,用滤纸吸去多余液体;将所制样放在显微镜下拍照,对得纤维的显微镜图片进行处理得到纤维图像灰度的均值和方差;将所得各纤维的灰度均值和方差的范围建立数据库;取未知纤维按上述方法处理,得到纤维图像的灰度均值与方差,通过其与数据库中已知纤维图像的灰度均值与方差对比,确定其种类。本发明方法通过纤维的显微镜图像采集以及软件处理得到纤维的灰度均值和方差范围,遇到未知纸浆纤维原料时,通过其灰度均值和方差所属范围来实现纤维种类的鉴别,具有简单高效的特点。
Description
技术领域
本发明属于造纸与数字图像处理技术领域,具体涉及一种鉴别纸浆纤维种类的方法。
背景技术
纤维鉴别早期是在人工操作下完成的,通过人们在显微镜下观察、测量、统计得到的长度和宽度值的范围和专业技术人员的判断来鉴别纤维的种类。纤维鉴别到今天已经有了很大的进步,纤维分析仪(FQA、Morfi等)能够准确的给出纤维的各种形态参数,长度、粗度、长度分布、重均长度等都能通过现有的纤维分析仪测量,专业的技术人员可以根据这些数据来鉴别纤维的种类。
数字图像处理技术在纤维图像研究方面也有着很多的研究,图像的边缘检测、图像预决策、图像背景提取、图像增强与分割、图像连接和灰度形态学等方法在纤维图像的处理中都有研究。
发明内容
本发明的目的是提供一种鉴别纸浆纤维种类的方法,此方法利用数字图像处理对纤维的显微图像进行处理,通过纤维图像灰度的特异性,能够实现纤维的种类快速鉴别。
本发明所采用的技术方案是,一种鉴别纸浆纤维种类的方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1,取桉木纤维、麦草纤维或竹纤维,加入蒸馏水浸泡2h,加入玻璃球,轻轻摇动至纤维完全疏解,制得纤维悬浮液;
步骤2,用滴管吸取纤维悬浮液3~4滴,置于载玻片上,将载玻片放在烘箱中烘干,冷却后用赫式染色剂染色1min,盖上盖玻片,用滤纸吸去多余液体,备用;
步骤3,将步骤2所制样放在显微镜40倍条件下拍照,使得镜头范围内的纤维根数约为20根,纤维图片像素为1600×1200;
步骤4,对步骤3所得纤维的显微镜图片通过matlab进行处理,采用matlab中的rgb2gray程序将彩色纤维图像转换为灰度图像,采用matlab中的mean2程序得到纤维图像灰度的均值,采用matlab中的std2程序得到纤维图像灰度的方差;
步骤5,将所得各纤维的灰度均值和方差的范围建立一个数据库,得到的纤维的灰度均值和方差结果为:桉木纤维图像灰度均值为178~180,方差为37~38;麦草纤维图像灰度均值为167~169,方差为25~26;竹纤维图像灰度均值为187~190,方差为19~21;
步骤6,取未知纤维按步骤1~4方法处理,得到纤维图像的灰度均值与方差,通过其与步骤5数据库中已知纤维图像的灰度均值与方差对比,通过其所属范围确定未知纤维的种类。
本发明的特点还在于,
步骤1中每0.2g绝干桉木纤维、麦草纤维或竹纤维中加入50ml蒸馏水。
步骤2中烘箱中温度为50~60℃。
本发明的有益效果是,本发明鉴别纸浆纤维种类的方法,通过简单的纤维的显微镜图像采集以及软件处理就能得到纤维的特征灰度均值和方差范围,遇到未知纸浆纤维原料时,通过其灰度均值和方差所属范围来实现纤维种类的鉴别,具有简单高效的特点;解决了传统的纤维鉴别方法操作复杂、需要专业的技术人员才能完成、测量结果误差较大和可重复性差的缺点,同时弥补了现代的纤维分析仪价格较贵,很多实验室不具备配备的的特点。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明鉴别纸浆纤维种类的方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1,取桉木纤维、麦草纤维或竹纤维(绝干0.2g),加入50ml蒸馏水浸泡2h,加入玻璃球,轻轻摇动至纤维完全疏解,制得纤维悬浮液;
步骤2,用滴管吸取纤维悬浮液3~4滴,置于载玻片上,将载玻片放在50~60℃烘箱中烘干,冷却后用赫式染色剂染色1min,盖上盖玻片,用滤纸吸去多余液体,备用;
步骤3,将步骤2所制样放在显微镜40倍条件下拍照,使得镜头范围内的纤维根数约为20根,纤维图片像素为1600×1200;
步骤4,对步骤3所得纤维的显微镜图片通过matlab进行处理,采用matlab中的rgb2gray程序将彩色纤维图像转换为灰度图像,采用matlab中的mean2程序得到纤维图像灰度的均值,采用matlab中的std2程序得到纤维图像灰度的方差;
步骤5,将所得各纤维的灰度均值和方差的范围建立一个数据库,得到的纤维的灰度均值和方差结果为:桉木纤维图像灰度均值为178~180,方差为37~38;麦草纤维图像灰度均值为167~169,方差为25~26;竹纤维图像灰度均值为187~190,方差为19~21;
步骤6,取未知纤维按步骤1~4方法处理,得到纤维图像的灰度均值与方差,通过其与步骤5数据库中已知纤维图像的灰度均值与方差对比,通过其所属范围确定未知纤维的种类。
本发明鉴别纸浆纤维种类的方法,通过简单的纤维的显微镜图像采集以及软件处理就能得到纤维的特征灰度均值和方差范围,遇到未知纸浆纤维原料时,通过其灰度均值和方差所属范围来实现纤维种类的鉴别,具有简单高效的特点。
实施例1
1)取未知纤维(绝干0.2g),置于锥形瓶中,加蒸馏水约50ml,浸泡约2小时,加入玻璃球,轻轻摇动至纤维完全疏解,制成纤维悬浮液;
2)用滴管吸取纤维悬浮液3滴,置于载玻片上,将载玻片放在50℃烘箱中烘干,当烘干试片冷却后,用赫式染色剂染色1min,盖上盖玻片,用滤纸吸去多余液体,备用;
3)将所制样放在显微镜40倍条件下拍照,使得镜头范围内的纤维根数约为20根,纤维图片像素为1600×1200;
4)对所得纤维的显微镜图片通过matlab进行处理,采用matlab中的rgb2gray程序将彩色纤维图像转换为灰度图像,采用matlab中的mean2程序得到纤维图像灰度的均值为188.9717,采用matlab中的std2程序得到纤维图像灰度的方差为20.219;
5)由已知的纤维灰度均值和方差的范围可知,未知纤维的灰度均值为188.9717在187~190之间,方差20.219在19~21之间,由此可判断未知纤维为竹纤维。
采用Morfi纤维质量分析仪为验证仪器,对实施例1中的未知纤维进行检测,得出其重均长度为1.418mm,宽度为14.2μm。
采用桉木、麦草、竹三种纤维通过Morfi纤维质量分析仪得出结果为:桉木纤维重均长度为0.983mm,宽度为21.7um;麦草纤维重均长度为0.722mm,宽度为17.5um;竹纤维重均长度为1.444mm,宽度为14.9um。
通过与上述三种纤维结果对比可知未知纤维为竹纤维,与实施例1中结果一致。由此可以验证本发明能够准确的鉴别纤维种类。
实施例2
1)取未知纤维(绝干0.2g),置于锥形瓶中,加蒸馏水约50ml,浸泡约2小时,加入玻璃球,轻轻摇动至纤维完全疏解,制成纤维悬浮液;
2)用滴管吸取纤维悬浮液4滴,置于载玻片上,将载玻片放在55℃烘箱中烘干,当烘干试片冷却后,用赫式染色剂染色1min,盖上盖玻片,用滤纸吸去多余液体,备用;
3)将所制样放在显微镜40倍条件下拍照,使得镜头范围内的纤维根数约为20根,纤维图片像素为1600×1200;
4)对所得纤维的显微镜图片通过matlab进行处理,采用matlab中的rgb2gray程序将彩色纤维图像转换为灰度图像,采用matlab中的mean2程序得到纤维图像灰度的均值为167.7617,采用matlab中的std2程序得到纤维图像灰度的方差为25.5367;
5)由已知的纤维灰度均值和方差的范围可知,未知纤维的灰度均值为167.7617在167~169之间,方差25.5367在25~26之间,由此可判断未知纤维为麦草纤维。
采用Morfi纤维质量分析仪为验证仪器,对实施例2中的未知纤维进行检测,得出其重均长度为0.693mm,宽度为17.3μm。
采用桉木、麦草、竹三种纤维通过Morfi纤维质量分析仪得出结果为:桉木纤维重均长度为0.983mm,宽度为21.7um;麦草纤维重均长度为0.722mm,宽度为17.5um;竹纤维重均长度为1.444mm,宽度为14.9um。
通过与上述三种纤维结果对比可知未知纤维为麦草纤维,与实施例2中结果一致。由此可以验证本发明能够准确的鉴别纤维种类。
实施例3
1)取未知纤维(绝干0.2g),置于锥形瓶中,加蒸馏水约50ml,浸泡约2小时,加入玻璃球,轻轻摇动至纤维完全疏解,制成纤维悬浮液;
2)用滴管吸取纤维悬浮液3滴,置于载玻片上,将载玻片放在60℃烘箱中烘干,当烘干试片冷却后,用赫式染色剂染色1min,盖上盖玻片,用滤纸吸去多余液体,备用;
3)将所制样放在显微镜40倍条件下拍照,使得镜头范围内的纤维根数约为20根,纤维图片像素为1600×1200;
4)对所得纤维的显微镜图片通过matlab进行处理,采用matlab中的rgb2gray程序将彩色纤维图像转换为灰度图像,采用matlab中的mean2程序得到纤维图像灰度的均值为179.6186,采用matlab中的std2程序得到纤维图像灰度的方差为37.8061;
5)由已知的纤维灰度均值和方差的范围可知,未知纤维的灰度均值为179.6186在178~180之间,方差37.8061在37~38之间,由此可判断未知纤维为桉木纤维。
采用Morfi纤维质量分析仪为验证仪器,对实施例3中的未知纤维进行检测,得出其重均长度为0.975mm,宽度为21.4μm。
采用桉木、麦草、竹三种纤维通过Morfi纤维质量分析仪得出结果为:桉木纤维重均长度为0.983mm,宽度为21.7um;麦草纤维重均长度为0.722mm,宽度为17.5um;竹纤维重均长度为1.444mm,宽度为14.9um。
通过与上述三种纤维结果对比可知未知纤维为桉木纤维,与实施例3中结果一致。由此可以验证本发明能够准确的鉴别纤维种类。
由上述纤维种类的鉴别方法可知,与传统纸浆纤维鉴别方法相比,本发明避免了操作复杂、需要专业的技术人员才能完成、测量结果误差较大和可重复性差的缺点,而且与现代纤维分析仪器相比,本发明所需设备条件更为简单方便。
Claims (1)
1.一种鉴别纸浆纤维种类的方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1,取桉木纤维、麦草纤维或竹纤维,加入蒸馏水浸泡2h,加入玻璃球,轻轻摇动至纤维完全疏解,制得纤维悬浮液;其中每0.2g绝干桉木纤维、麦草纤维或竹纤维中加入50ml蒸馏水;
步骤2,用滴管吸取纤维悬浮液3~4滴,置于载玻片上,将载玻片放在烘箱中烘干,烘箱中温度为50~60℃,冷却后用赫式染色剂染色1min,盖上盖玻片,用滤纸吸去多余液体,备用;
步骤3,将步骤2所制样放在显微镜40倍条件下拍照,使得镜头范围内的纤维根数约为20根,纤维图片像素为1600×1200;
步骤4,对步骤3所得纤维的显微镜图片通过matlab进行处理,采用matlab中的rgb2gray程序将彩色纤维图像转换为灰度图像,采用matlab中的mean2程序得到纤维图像灰度的均值,采用matlab中的std2程序得到纤维图像灰度的方差;
步骤5,将所得各纤维的灰度均值和方差的范围建立一个数据库,得到的纤维的灰度均值和方差结果为:桉木纤维图像灰度均值为178~180,方差为37~38;麦草纤维图像灰度均值为167~169,方差为25~26;竹纤维图像灰度均值为187~190,方差为19~21;
步骤6,取未知纤维按步骤1~4方法处理,得到纤维图像的灰度均值与方差,通过其与步骤5数据库中已知纤维图像的灰度均值与方差对比,通过其所属范围确定未知纤维的种类。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510102075.5A CN104713828B (zh) | 2015-03-09 | 2015-03-09 | 一种鉴别纸浆纤维种类的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510102075.5A CN104713828B (zh) | 2015-03-09 | 2015-03-09 | 一种鉴别纸浆纤维种类的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104713828A CN104713828A (zh) | 2015-06-17 |
CN104713828B true CN104713828B (zh) | 2018-01-23 |
Family
ID=53413341
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510102075.5A Active CN104713828B (zh) | 2015-03-09 | 2015-03-09 | 一种鉴别纸浆纤维种类的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104713828B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106404481A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 海南金海浆纸业有限公司 | 一种快速挑选木浆料中导管的方法 |
CN113533329A (zh) * | 2021-07-12 | 2021-10-22 | 公安部物证鉴定中心 | 一种法庭科学偏振光显微镜检验用纤维比对片及其制备方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101963491A (zh) * | 2010-09-10 | 2011-02-02 | 珠海华伦造纸科技有限公司 | 造纸纤维图像测量方法 |
CN202630915U (zh) * | 2012-05-14 | 2012-12-26 | 山东轻工业学院 | 基于fpga+dsp的嵌入式纸浆纤维形态参数快速测量系统 |
-
2015
- 2015-03-09 CN CN201510102075.5A patent/CN104713828B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101963491A (zh) * | 2010-09-10 | 2011-02-02 | 珠海华伦造纸科技有限公司 | 造纸纤维图像测量方法 |
CN202630915U (zh) * | 2012-05-14 | 2012-12-26 | 山东轻工业学院 | 基于fpga+dsp的嵌入式纸浆纤维形态参数快速测量系统 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
A statistical analysis of fibre size and shape distribution after compounding in composites reinforced by natural fibres;Nicolas Le Moigne et al.;《Composites:Part A》;20111231;第42卷;第1542-1550页 * |
几种天然植物纤维的鉴别方法;高路 等;《上海纺织科技》;20091231;第37卷(第9期);第7-9页 * |
对用纸浆纤维筛分组分评价纸张综合强度影响关系的探讨;曾广植;《纸和造纸》;20060930;第25卷(第5期);第74-76页 * |
数字图像处理在纸浆纤维检测中的应用现状;马磊、吕多勇;《湖南造纸》;20140915(第3期);第41-43页 * |
棉、莫代尔纤维的图像识别;林涛;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20110315;第14、16、27-28、30、32-33页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104713828A (zh) | 2015-06-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107144353B (zh) | 一种基于数码相机的纺织品色差测量方法 | |
KR101169970B1 (ko) | 섬유 시험 방법 및 장치 | |
CN104713828B (zh) | 一种鉴别纸浆纤维种类的方法 | |
WO2006096126A1 (en) | A method, device and system for volumetric enumeration of white blood cells. | |
CN102749140A (zh) | 一种烤烟烟叶表面颜色均匀度判别方法 | |
CN110782455B (zh) | 一种基于图像处理方法测定原砂的含泥量的新方法 | |
CN104198325A (zh) | 基于计算机视觉的烟丝中梗丝比例测定方法 | |
CN108827907A (zh) | 一种基于近红外光谱对彩棉色度的快速测定方法 | |
CN110243719A (zh) | 一种腐植酸钠中水不溶物的测定方法 | |
CN110044485B (zh) | 一种图像式织物颜色测量方法 | |
Fengxia et al. | Determination of oil color by image analysis | |
CN102279178B (zh) | 一种生乳中体细胞含量的分析测试方法 | |
CN103444940A (zh) | 一种纠偏产品色泽的方法 | |
CN113838081A (zh) | 一种基于机器视觉判别烤烟烟叶颜色均匀度的方法和装置 | |
CN102203657B (zh) | 制备经过处理的虚拟分析图像的步骤 | |
CN117253229A (zh) | 基于深度学习的海洋贻贝微核细胞识别与计数方法及应用 | |
CN109342378A (zh) | 基于多模态成像技术的菌落生长状态检测装置及方法 | |
CN105842358B (zh) | 一种蚕丝含胶率定量检测方法 | |
CN116559162A (zh) | 一种基于图像识别技术的砂料mb值快速判定方法 | |
CN105628206B (zh) | 一种测定不同位置茶树叶片的颜色的方法 | |
CN105738303B (zh) | 基于全谱段分子光谱的卷烟烟气质量趋势分析方法 | |
CN110412026A (zh) | 一种烟用香料配制准确性快速检验方法 | |
CN104614332B (zh) | 一种复染环境下细胞dna定量测量方法 | |
RU2515429C2 (ru) | Способ подготовки обработанной виртуальной аналитической пластинки | |
CN112651305B (zh) | 一种微生物种类的鉴别方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |