CN105277560B - 一种织物起球等级评价分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种织物起球等级评价分析方法及装置，先通过织物起球等级评价分析装置将采集到的数字视频传输给计算机或数字处理器，并对视频每帧进行二值化处理和边缘检测，提取出织物起球轮廓曲线，经程序自动处理后，利用本方法的统计模型评价得出织物起球的等级，并将测量结果数据和标注过的图片生成记录报告；装置包括：供料台、高速高清数字采集设备、织物、滚轴、光源。本发明的方法简单，操作方便，避免了人为主观判断的错误，提高了评价的准确度。本发明方法实现简单，测量速度快，测量结果可靠、精度高。为我国织物起球相关的评价、检测行业提供了快速、准确的方法与装置。

Description

一种织物起球等级评价分析方法及装置

技术领域

本发明属于纺织技术领域，尤其涉及一种织物起球等级评价分析方法及装置。

背景技术

随着人们对纺织品品质的要求越来越高，纺织品起球问题越来越受到人们的重视。在纺织品生产质量控制和外贸检验过程中，都要对织物抗起毛起球进行评价。目前人们通常采用的方法是采用标准样照对比评级，该方法属于主观评价方法，带有很大的人为主观因素，不能精确地评定织物的起毛起球程度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种织物起球等级评价分析方法及装置，旨在解决目前人们通常采用标准样照对比评级，属于主观评价方法，带有很大的人为主观因素，不能精确地评定织物起毛起球程度的问题。

本发明是这样实现的，一种织物起球等级评价分析方法，所述织物起球等级评价分析方法包括：

采集到的数字视频传输给计算机或数字处理器，并对视频每帧进行二值化处理和边缘检测；

提取出织物起球轮廓曲线，经程序自动处理后；

利用统计模型评价得出织物起球的等级，并将测量结果数据和标注过的图片生成记录报告。

进一步，所述本发明的具体步骤如下：

步骤二，采集到的高清数字图像；

步骤三，获取有效织物图像；

步骤四，获取织物起球轮廓曲线；

步骤五，获取轮廓曲线的峰谷及位置pvs、locs：

pvs＝[pv₁，pv₂，…，Pv_n-1，pv_n]；

locs＝[loc₁，loc₂，…，loc_n-1，loc_n]；

其中n为波峰波谷数量loc_i为其中一个波峰或波谷的位置，loc_i∈(0，w)；

步骤六，一个起球点位于波峰位置pv_i，球的直径大小球的位置为(x，y)，其中x＝loc_i，y＝j×dy，c帧总计有m个波峰，即可能有m个球；

步骤七，同一个球被连续的多帧数字图像拍摄到，通过跟踪与定位的方法过滤重复拍摄到的球；

步骤八，织物所有起球的直径物理大小为其中为该织物第1个起球的直径大小修正后的值，并且l∈(0，q)，q为该织物真实起球数量；

步骤九，将q个球按其直径物理大小分为14类，分别为直径0→0.3×z的球q_z个，其中z∈(0，13)，其中每类球对于织物等级的影响因子分别为if_z，则根据计算公式：

其中mux、e、if_z和uf可由统计规律获得，当if_z分别取：

0.6000、0.6912、0.7260、0.7829、0.8659、0.9797、1.1297、1.3225、1.5655、1.8678、2.2398、2.6940、3.2450和5.0000时，mux取0.7500，e取0.4500，uf取0.0017；

步骤十，利用织物每个起球直径大小d^t和位置(x^t，y^t)，模拟出织物起球的示意图，利用织物数量、直径物理大小和步骤九所示公式，输出织物等级报告。

进一步，所述步骤七具体包括：

第一步，根据大量织物起球统计，得到任何两个起球之间的位置距离大于他们的直径之和，计算第i个球与其他球的距离：

其中(x_i，y_i)为第i个球的位置，(x_k，y_k)为第k个球的位置，并且k∈(1，m)，k≠i；

第二步，如果D_i＜d_i+d_k，则取第i和第k个球中较大者，舍弃较小者，其中d_i为第i个球的直径，d_k为第k个球的直径；直到跟踪并定位到目标球的位置与直径大小，并选中该球；同时利用舍弃的球与选中的球的大小关系修正选中球的直径大小与位置值，修正后的直径大小为d^t，修正后的位置为(x^t，y^t)，修正方法如下：

第三步，检测所有球，直到每个球与其他球的距离符合第二步的限制。

本发明的另一目的在于提供一种所述织物起球等级评价分析方法的织物起球等级评价分析装置，所述织物起球等级评价分析装置包括：供料台、高速高清数字采集设备、织物、滚轴、光源；

供料台上安装有滚轴，高速高清数字采集设备安装在供料台的上方，织物从供料台通过滚轴运动，光源设置在高速高清数字采集设备左下方，为高速高清数字采集设备提供光源。

本发明提供的织物起球等级评价分析方法及装置，使织物在传输带上平稳到达采集图像区域，在图像采集区域对织物进行弯曲处理，通过光照、滚轴和摄像装置对弯曲面进行高速摄像，最终得到整个织物弯曲面的视频，利用弯曲面视频提取出织物表面的起球轮廓。通过对轮廓面所形成的投影曲线进行分析，得到织物面上起球的分布状况及其面积统计概率，最终评价得出织物的等级。本发明通过计算机视觉处理系统彻底改变目前以人工肉眼观察，结合个人工作经验判定为主要方式的织物起球评测体系。基于本发明的评测系统将能实现织物起球评级的科学量化，确保评测标准的稳定与一致，最大程度的减少人工干预，实现评测过程人员要求低门槛。同时高性能的数字图像处理技术和智能化测评系统的应用也将大幅度提高测评的效率。

附图说明

图1是本发明实施例提供的织物起球等级评价分析方法流程图。

图2是本发明实施例提供的织物起球等级评价分析装置结构示意图。

图中：1、供料台；2、高速高清数字采集设备；3、织物；4、滚轴；5、光源。

图3是本发明实施例提供的采集到的高清数字图像示意图。

图4是本发明实施例提供的获取有效织物图像示意图。

图5是本发明实施例提供的获取织物起球轮廓曲线示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步描述。

如图1所示，本发明实施例的织物起球等级评价分析方法包括以下步骤：

S101：采集到的数字视频传输给计算机或数字处理器，并对视频每帧进行二值化处理和边缘检测；

S102：提取出织物起球轮廓曲线，经程序自动处理后；

S103：利用统计模型评价得出织物起球的等级，并将测量结果数据和标注过的图片生成记录报告。

本发明的具体步骤如下：

步骤二，采集到的高清数字图像，示例如图3；

步骤三，获取有效织物图像，示例如图4；

步骤四，获取织物起球轮廓曲线，示例如图5；

步骤五，获取轮廓曲线的峰谷及位置pvs、locs：

pvs＝[pv₁，pv₂，…，pv_n-1，pv_n]；

locs＝[loc₁，loc₂，…，loc_n-1，loc_n]；

其中n为波峰波谷数量loc_i为其中一个波峰或波谷的位置，loc_i∈(0，w)；

步骤六，一个可能的起球点位于波峰位置pv_i，该球的直径大小球的位置为(x，y)，其中x＝loc_i，y＝j×dy，c帧总计有m个波峰，即可能有m个球。

步骤七，同一个球可能被连续的多帧数字图像拍摄到，因此需要通过跟踪与定位的方法过滤重复拍摄到的球。

(1)本发明根据大量织物起球统计，得到任何两个起球之间的位置距离大于他们的直径之和，计算第i个球与其他球的距离：

其中(x_i，y_i)为第i个球的位置，(x_k，y_k)为第k个球的位置，并且k∈(1，m)，k≠i；

(2)如果D_i＜d_i+d_k，则取第i和第k个球中较大者，舍弃较小者，其中d_i为第i个球的直径，d_k为第k个球的直径；直到跟踪并定位到目标球的位置与直径大小，并选中该球；同时利用舍弃的球与选中的球的大小关系修正选中球的直径大小与位置值，修正后的直径大小为d^t，修正后的位置为(x^t，y^t)。修正方法如下：

(3)检测所有球，直到每个球与其他球的距离符合(2)的限制。

步骤八，该织物所有起球的直径物理大小为其中为该织物第1个起球的直径大小修正后的值，并且1∈(0，q)，q为该织物真实起球数量；

步骤九，将q个球按其直径物理大小(单位：mm)分为14类，分别为直径0→0.3×z的球q_z个，其中z∈(0，13)，其中每类球对于织物等级的影响因子分别为if_z，则统计模型计算公式：

其中mux、e、if_z和uf可由统计规律获得，当if_z分别取：

0.6000、0.6912、0.7260、0.7829、0.8659、0.9797、1.1297、1.3225、1.5655、1.8678、2.2398、2.6940、3.2450和5.0000时，mux取0.7500，e取0.4500，uf取0.0017。

步骤十，利用织物每个起球直径大小d^t和位置(x^t，y^t)，模拟出织物起球的示意图，利用织物数量、直径物理大小和步骤九所示公式，输出织物等级报告。

如图2所示，本发明实施例的织物起球等级评价分析装置主要包括：供料台1、高速高清数字采集设备2、织物3、滚轴4、光源5。

供料台1上安装有滚轴4，高速高清数字采集设备2安装在供料台1的上方，织物3从供料台1通过滚轴4运动，光源5设置在高速高清数字采集设备2左下方，为高速高清数字采集设备2提供光源。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种织物起球等级评价分析方法，其特征在于，所述织物起球等级评价分析方法包括：

采集到的数字视频传输给计算机或数字处理器，并对视频每帧进行二值化处理和边缘检测；

提取出织物起球轮廓曲线，经程序自动处理后；

利用统计模型评价得出织物起球的等级，并将测量结果数据和标注过的图片生成记录报告；

所述织物起球等级评价分析方法的具体步骤如下：

步骤一，采集织物高清数字图像；织物速度v，单位为mm/s，高速高清数字采集设备有效分辨率为h×w，单位为pixel×pixel，w＞h，拍摄速度为f,单位为frame/s，织物有效尺寸为a×b，单位为mm；则

数据采集的时间t＝a/v，单位为s，采集到的数字图像数量为c＝f×t，单位为frame；其中w边与b边平行，每帧运行的像素距离为dy＝h/c，物理距离为dy^p＝a/c，则每像素的物理大小为

步骤二，获取有效织物图像；

步骤三，获取织物起球轮廓曲线；

步骤四，获取轮廓曲线的峰谷及位置pvs、locs：

pvs＝[pv₁，pv₂，…，pv_n-1，pv_n]；

locs＝[loc₁，loc₂，…，loc_n-1，loc_n]；

其中n为波峰谷数量，loc_i为其中一个波谷的位置，i∈(1,n)，loc_i∈(0，w)；

步骤五，一个起球点位于波峰位置pv_i，i∈(1,n)，球的直径大小球的位置为(x，y)，其中x＝loc_i，y＝i×dy，c帧总计有m个波峰，即可能有m个球；

步骤六，同一个球被连续的多帧数字图像拍摄到，通过跟踪与定位的方法过滤重复拍摄到的球；

步骤七，织物所有起球的直径物理大小为其中为该织物第1个起球的直径大小为修正后的值，并且l∈(0，q)，q为该织物真实起球数量；

步骤八，将q个球按其直径物理大小分为14类，分别为直径0→0.3×z的球q_z个，其中z∈(0，13)，其中每类球对于织物等级的影响因子分别为if_z，则起球的直径物理大小计算公式：

其中mux、e、if_z和uf由统计规律获得，当if_z分别取：

0.6000、0.6912、0.7260、0.7829、0.8659、0.9797、1.1297、1.3225、1.5655、1.8678、2.2398、2.6940、3.2450和5.0000时，mux取0.7500，e取0.4500，uf取0.0017；

步骤九，利用织物每个起球直径大小d^t和位置(x^t，y^t)，模拟出织物起球的示意图，利用织物数量、直径物理大小和步骤八所示公式，输出织物等级报告。

2.如权利要求1所述的织物起球等级评价分析方法，其特征在于，所述步骤六具体包括：

第一步，根据大量织物起球统计，得到任何两个起球之间的位置距离大于他们的直径之和，计算第i个球与其他球的距离：

其中(x_i，y_i)为第i个球的位置，(x_k，y_k)为第k个球的位置，并且k∈(1，m)，k≠i；

第二步，如果D_i＜d_i+d_k，则取第i和第k个球中较大者，舍弃较小者，其中d_i为第i个球

的直径，d_k为第k个球的直径；直到跟踪并定位到目标球的位置与直径大小，并选中该球；同时利用舍弃的球与选中的球的大小关系修正选中球的直径大小与位置值，修正后的直径大小为d^t，修正后的位置为(x^t，y^t)，修正方法如下：

第三步，检测所有球，直到每个球与其他球的距离符合第二步的限制；

织物起球等级评价分析装置包括：供料台、高速高清数字采集设备、织物、滚轴、光源；

供料台上安装有滚轴，高速高清数字采集设备安装在供料台的上方，织物从供料台通过滚轴运动，光源设置在高速高清数字采集设备左下方，为高速高清数字采集设备提供光源。