CN107860933B - 基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置 - Google Patents

基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107860933B
CN107860933B CN201711012388.7A CN201711012388A CN107860933B CN 107860933 B CN107860933 B CN 107860933B CN 201711012388 A CN201711012388 A CN 201711012388A CN 107860933 B CN107860933 B CN 107860933B
Authority
CN
China
Prior art keywords
fiber
boundary
digital image
image
microscope
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.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201711012388.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107860933A (zh
Inventor
黄激青
范礼阳
薛文韬
蒋红涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tsh Beijing Technology Co ltd
Xinrong Yuanda Data Technology Beijing Co ltd
Original Assignee
Tsh Beijing Technology Co ltd
Xinrong Yuanda Data Technology Beijing Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tsh Beijing Technology Co ltd, Xinrong Yuanda Data Technology Beijing Co ltd filed Critical Tsh Beijing Technology Co ltd
Priority to CN201711012388.7A priority Critical patent/CN107860933B/zh
Publication of CN107860933A publication Critical patent/CN107860933A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107860933B publication Critical patent/CN107860933B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor

Landscapes

  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Treatment Of Fiber Materials (AREA)
  • Mechanical Coupling Of Light Guides (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公布了基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置，属于纺织品质量检验技术领域。包括：利用检测装置，获取送检纺织品不同焦面的纤维图片；将不同的焦面图进行合成，获得合成的清晰纤维图片；按拍摄的路径，逐一通过数字图像纤维根数计数方法对特定纤维进行标识并计数；由此实现纺织品中纤维含量的自动检测。检测装置包括：电脑、三维可控移动平台和高倍显微镜；电脑设有的模块包括显微镜三维平台控制及驱动模块、数字图像扫描与存储模块、数字图像纤维根数计数模块。本发明采用数字化的方法对纤维成分进行检验，通过纤维自动计数准确高效地解决纺织品中纤维含量的检测。

Description

基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置
技术领域
本发明属于纺织品质量检验技术领域，涉及纺织品中纤维含量的检测技术，尤其涉及一种基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置。
背景技术
纤维检验的一个日常工作就是检验送检纺织品的纤维含量，也就是检测某种纤维，譬如棉，在纺织品成分中占的百分比。目前的检验方法是，检验人员将送检纺织品拆纱。将拆下的纱(纤维)夹在载玻片上，在500倍的显微镜下移动载玻片，对特定的纤维计数。这种计数方式效率低，并且检验过程无法重复。为了防止偏差，通常还需要不同的检验员来检验同一片纺织品。
可见，现有的纺织品中纤维含量的检测技术为人工方法，人工成本高，效率低下，而且，检验过程和结果无法复核，准确率低。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置，采用数字化的方法对纤维成分进行检验，通过纤维自动计数准确高效地解决纺织品中纤维含量的检测。
本发明的核心是：通过扫描设备，将载玻片上纤维扫描成多幅数字图像，检验人员在每幅图像上标识出特定纤维，从而检验出在整个载玻片上特定纤维的根数，实现自动计数，达到特定纤维含量的定量检测的目的。由于在一个显微镜的视场下不能看到整张载玻片，所以要将载玻片分成不同的视场，而所有的视场要覆盖整张载玻片。具体地，将载玻片放在高倍 (500倍)显微镜下，对载玻片由电脑自动按固定路径扫描；将显微镜视场中的图像转换成数字图像。检验人员按扫描路径审核数字图像并标识特定纤维。通过本发明的设备和方法，保证了计数的准确性及无重复性(准确率达100％)，并且检验过程和结果可以复核。极大的提高了准确率和效率。
本发明提供的技术方案是：
一种基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法，包括如下步骤：
1)利用检测装置，获取送检纺织品的纤维数字图像，即纤维图片；包括：
11)连接电脑和显微镜；电脑设置显微镜三维平台控制模块、数字图像扫描与存储模块、数字图像纤维根数计数模块；
12)从送检纺织品上拆下纱并将所含纤维分散出来，将纤维均匀地放在载玻片上；
13)将载玻片放在显微镜的三维平台上；
14)确定三维平台的移动路径，通过电脑的显微镜三维平台控制模块控制显微镜的三维移动平台；本发明具体实施时，选择走弓形的移动路径；
15)根据移动路径，通过数字图像扫描与存储模块对载玻片进行扫描拍摄，获得载玻片上纤维不同焦面的数字图像(原始纤维图片)，使得所有的图片涵盖载玻片上所有有纤维的区域；将数字图像存储到电脑中；拍摄得到纤维图片中，每幅图片和其相邻的图片之间有至少有两个像素的重叠区域；
2)根据清晰度将不同焦面的原始纤维图片进行合成，获得合成后的数字图像(纤维图片)；
由于载玻片上纤维的重叠会影响纤维图片的清晰度，所以在不同的焦面上对纤维进行拍摄，从而得到同一纤维不同的焦面图；然后取每幅焦面图上的清晰部分进行合成，得到一幅纤维图片；这里的清晰度指的是纤维边界的锐度；进行合成的过程包括：
21)将每幅待检焦面图分别与已知的清晰样本焦面图进行对比，获取焦面图上的清晰部分；
其中，已知的清晰样本焦面图可通过对标准样本在同一实验条件下获取；获取整个清晰样本图的平均锐度值，设为D；可通过对获得的清晰样本焦面图的像素锐度进行方差运算得到；
进行清晰度对比，包括如下过程：
211)选取待检焦面图中的最接近D的像素点Cxy，以Cxy为圆心，R为半径，对相邻像素点进行检测，检测是否存在像素点和纤维边界的锐度，并得到像素点的锐度值；
半径R取值可从0到纤维长度；
212)如果当前区域的像素点的锐度值在样本平均锐度值D的可允许的误差范围内，则认为该区域为目标清晰度的可选区域，即为焦面图上的清晰部分；
213)增大探测半径，直至检测完整幅待检焦面图，得到待检焦面图上所有的清晰部分；
22)将不同焦面图上的清晰部分按照相对坐标进行合成，得到一幅清晰的纤维图片；
3)将得到的清晰的纤维图，按其拍摄的路径，逐一通过电脑的数字图像纤维根数计数模块，对特定纤维进行标识并计数；包括如下过程：
31)标识特定纤维：
收集纤维像素点，即计算焦面图的像素灰度(像素点的像素灰度值大于背景平均灰度值)，通过计算从纤维起始点开始的纤维边界曲度，来定位纤维边界，并标识出纤维边界(可用不同颜色)；
311)计算纤维边界曲率具体包括：
311a)设定当前纤维像素点为P1(x1,y1)，以P1为坐标原点，沿半径方向探测下一个边界点P2(x2,y2)，其中半径的长度确定为样本纤维的相邻边界点的平均像素长度；
311b)对探测到的边界点P2进行曲率计算；
曲率计算可采用基于直线拟合的方法，纤维像素点Pi(xi,yi)处的曲率通过式1所示离散计算公式计算得到：
Figure BDA0001445754470000031
其中，x′i,
Figure BDA0001445754470000032
表示点Pi处的一阶导数和二阶导数，x′i＝xi+1-xi-1,
Figure BDA0001445754470000033
Figure BDA0001445754470000034
，y′i＝yi+1-yi-1,
Figure BDA0001445754470000035
312)根据纤维边界曲率，定位并标识纤维边界：
312a)如果P2P1的曲率符合正常纤维样本的曲率及纤维边界距离，则记P2为该纤维的边界点；否则，放弃该点，返回到步骤311)计算纤维边界曲率直至找到符合条件的边界点；
312b)如果P2为已知的纤维图边界点，则检测结束，计算获取的纤维边界点的长度L；如果L大于样本纤维边界平均长度的1/3，则确定当前边界为纤维边界，并对此路径进行颜色标识；
312c)检测P2与当前探测过程的第一个像素点，即P1，是否重合，如果重合，则纤维边界检测结束，并对此路径进行颜色标识；
313)以P2为当前纤维像素点，重复执行步骤311)～312)的方法，进行当前纤维边界点的探测，直至找到P3，P4,……,Pn，此时(P1,P2……,Pn)的点集即为当前纤维边界点的集合，并按此路径逐一进行了颜色处理；
32)针对每一幅纤维图，当图中被标识的特定纤维可能会跨越到另一相邻视场的纤维图 (相邻纤维图)中时，根据本视场在扫描路径上的位置，记录下本纤维图和相邻纤维图重合边界的区域中特定纤维标识坐标；这里重合边界区域至少有两个像素宽；
33)同时检查当前纤维图的相邻区域通过步骤32)记录的特定纤维标识坐标，如果有记录特定纤维标识坐标，则通过坐标的平移将相应的相邻纤维图上已标识的标识也标识在当前纤维图上；
34)重复执行步骤32)和33)，直至全部纤维图中的特定纤维都标识完毕；由此实现基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测。
本发明还提供一种基于数字图像的纺织品中纤维含量的检测装置，包括：电脑、三维可控移动平台和高倍显微镜；三维可控移动平台与高倍显微镜配套使用；电脑设有模块包括：显微镜三维平台控制模块及驱动模块、数字图像扫描与存储模块和数字图像纤维根数计数模块；通过电脑(或电脑的手动摇杆)来控制三维可控移动平台的移动距离；三维可控移动平台控制模块设有预先设计的平台移动路径；通过电脑中的显微镜三维平台控制模块及驱动模块，实现自动移动平台并进行扫描；预先设定焦面数量，通过电脑中的数字图像扫描与存储模块进行多焦面的自动扫描并合成单幅纤维图；通过电脑中的数字图像纤维根数计数模块进行图像纤维根数的自动不重复计数，完成对特定纤维自动计数，由此获得图像纤维根数。
针对上述基于数字图像的纺织品中纤维含量的检测装置，其中，高倍显微镜为至少500 倍；该检测装置工作时，通过数字图像扫描与存储模块对高倍显微镜中的载玻片进行扫描，获取数字图像，将数字图像存储到电脑中；通过数字图像纤维根数计数模块对数字图像进行图像纤维根数的自动不重复计数，由此获得图像纤维根数。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供一种基于数字图像的纺织品中特定纤维含量的自动计数的检测方法和装置，基于数字图像进行纺织品纤维根数的计数，在每幅图像上标识出特定纤维，从而检验出特定纤维的根数，实现自动计数，达到特定纤维含量的定量检测的目的。可应用于混纺产品中纤维含量的检测。
本发明采用一种数字化的方式解决纤维成分检验中纤维计数的准确性、解决至少两位检验员背靠背检验以保证检验准确性的低效率方法、解决目前检验结果无法复核的问题。本发明还可以帮助检验机构自动计算出特定纤维成分的平均直径(纵界面/横截面)，进而计算出特定纤维的重量。利用本发明技术方案，进一步地，检验机构可以用检验实例来培训新检验员，以及以后为大数据应用提供基础数据。
附图说明
图1为本发明提供的数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法的流程框图。
图2为至少500倍载玻片平台可以三维移动的显微镜正视图；
图3为至少500倍载玻片平台可以三维移动的显微镜俯视图；
图4为至少500倍载玻片平台可以三维移动的显微镜侧视图；
图5为显微镜及其相连的电脑的结构图；
图2～图5中，1—电源；2—摄像机；3—目镜；4—灯；5—载玻片；6—物镜；7—控制盒；8—电脑；9—显微镜三维平台控制模块及驱动；10—数字图像扫描与存储模块；11—数字图像纤维根数计数模块。
图6为载玻片扫描路径示意图；
其中，1～9表示本发明具体实施时摄像机拍摄的九张纤维图。
图7为本发明实施例中得到的数字图像。
图8为本发明实施例基于数字图像进行纤维不重复计数的示意图；
其中，(a)为全图，图中1～9表示具体实施时摄像机拍摄的九张纤维图；(b)为第二视场底部的局部图；(c)为第五视场图的上部图。
具体实施方式
下面结合附图，通过实施例进一步描述本发明，但不以任何方式限制本发明的范围。
本发明提供一种基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置，基于数字图像进行纺织品纤维根数的计数，在每幅图像上标识出特定纤维，从而检验出在特定纤维的根数，实现自动计数，达到特定纤维含量的定量检测的目的。可应用于混纺产品中纤维含量的检测。
具体实施时，本发明提供一种基于数字图像的纺织品中纤维含量的检测装置，包括：电脑、三维可控移动平台和高倍显微镜；三维可控移动平台与高倍显微镜配套使用；电脑设有模块包括：显微镜三维平台控制模块及驱动模块、数字图像扫描与存储模块和数字图像纤维根数计数模块。其中，显微镜三维平台控制模块：主要用于将三维平台水平移动到一个指定的位置，位置的控制是通过给三维平台控制驱动传水平的坐标(x,y)；还可用于垂直移动平台；控制垂直移动平台的目的是在不同的焦面上抓取当前视场的原始纤维图像。上下移动平台是通过给三维平台控制驱动传垂直的坐标(z)来完成的。该模块还可让用户输入载玻片的水平和垂直起始位置(x0，y0，z 0)、输入拍多少幅焦面原始纤维图像、输入不同焦面间的距离、输入拍摄路径上每幅图的起始位置的水平坐标；当一副纤维图像拍摄结束，移动三维平台至下一个视场。数字图像扫描模块：当三维平台移动到一个预先设定的坐标(x，y，z)，通过CCD图像采集设备抓拍当前视场的数字图像；当在同一水平位置上拍摄完所有焦面的图像后，把它们合成一幅清晰的纤维图片。存储模块：将每个视场位置上的清晰纤维图片按其所在的位置存于电脑(数据库)中，并且如果用户将一幅纤维图片上的纤维进行了标识，那么此模块也将所标识的纤维座标连带此纤维的种类名字及数量存储在电脑(数据库)中。数字图像纤维根数计数模块：应用不重复计数方法对特定纤维标识并自动计数。
基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法流程图(图1)；基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测具体实施时，执行如下步骤：
一、将从送检纺织品上拆下的纤维均匀地放在载玻片上；
二、将载玻片放在本发明所用的显微镜的三维平台上(参考图2～5)；
三、确定平台的移动路径，通常是走弓形(参考附图5)；
四、通过在电脑的软件上输入三维平台的起始位置坐标(x0 ，y0 )，电脑软件通过三维平台的控制驱动把载玻片移动到起始位置，或手动操作遥控器摇杆，将三维平台移动到载玻片的起始位置；
五、在预先设计的移动路径上，通过电脑中的数字图像扫描模块控制CCD图像采集设备来抓拍当前视图的纤维图片并用存储模块存储拍摄纤维图片，并且每幅纤维图片和其相邻的纤维图片之间有至少有两个像素的重叠区域(参考附图7)，直至拍摄得到的所有的纤维图片涵盖载玻片上所有有纤维的区域；
由于载玻片是固定大小的，显微镜的放大倍数是固定的，所以，通过计算可得到三维平台沿着平面方向移动多少距离可以涵盖整个载玻片。
六、由于载玻片上纤维的重叠会影响纤维图片的清晰度，所以每幅纤维图片会在不同的焦面上拍摄，得到不同的焦面图，然后取每幅焦面图上的清晰部分合成一幅纤维图片，这里的清晰度指的是纤维边界的锐度；
a)焦面图上清晰部分的确定是通过将每幅待检焦面图分别与已知的清晰样本焦面图进行对比来进行。已知的清晰样本焦面图可通过对标准样本在同一实验条件下获取。然后对获得的清晰样本焦面图的像素锐度进行方差运算，并作为整个清晰样本图的平均锐度值(设为D)；在待检焦面图的清晰度对比时，按以下步骤进行：
i.选取待检焦面图中的最接近D的像素点Cxy，以Cxy为圆心，R为半径对相邻像素点进行检测，半径R取值可从0到纤维长度；
ii.如果当前区域的像素点的锐度值在样本平均锐度值D的可允许的误差范围内，则认为该区域为目标清晰度的可选区域，可允许的误差范围一般可取为 0到1/3D；
iii.增大探测半径，以当前探测半径为基数，以已知的清晰样本焦面图中的平均像素点间距为步长(设为r)来进行，R的计算公式为：R＝R+r，直至检测完整幅待检焦面图。
b)不同焦面上清晰部分按其相对坐标合成一幅纤维图；
七、将纤维图按其拍摄的路径逐一载入电脑，对特定纤维标识并对已标识的纤维计数，每标识一次计数增加1，这里标识是指沿纤维的边界用不同颜色表示出来；对特定纤维进行标识包括如下步骤：
a)当一幅纤维图中被标识的特定纤维可能会跨越到另一视场的纤维图中时，根据本视场在扫描路径上的位置，记录下本视场纤维图和相邻视场纤维图重合边界的区域特定纤维标识坐标，这里重合边界区域至少有两个像素宽；在显微镜下看到部分为一个视场，而抓取下来的图像即当前这个视场的纤维图。
当载玻片移动至另一个位置时，再抓取新视场下的图像就是另一视场的纤维图。
b)当一幅纤维图载入电脑时，同时检查它相邻区域的特定纤维标识坐标，如果在两纤维图的重合区域里有特定纤维的坐标，那么通过对重合区域中特定纤维标识的坐标地平移将相应的相邻纤维图上已标识的标识也标识在该载入的纤维图上；
c)确定纤维边界并用不同颜色标识是通过从纤维起始点开始的纤维边界曲度计算来定位并处理的。具体步骤为：
i.收集纤维像素点，即计算焦面图的像素灰度，像素点的像素灰度值大于背景平均灰度值；
ii.选取当前纤维像素点为P1(x1,y1)，并以P1为坐标原点，沿半径方向探测下一个边界点P2(x2,y2)，其中半径的长度确定为样本纤维的相邻边界点的平均像素长度；
iii.对探测到的边界点P2进行曲率计算，曲率计算可采用基于直线拟合的方法，纤维像素点Pi(xi,yi)处的曲率通过式1所示离散计算公式计算得到：
Figure BDA0001445754470000071
其中，x′i,
Figure BDA0001445754470000072
表示点Pi处的一阶导数和二阶导数，x′i＝xi+1-xi-1,
Figure BDA0001445754470000073
xi-1-2xi ，y′i＝yi+1-yi-1,
Figure BDA0001445754470000081
如果P2P1的曲率符合正常纤维样本的曲率及纤维边界距离，则记为该纤维的边界点；否则，放弃该点，回到第ii步，直至找到符合条件的边界点，进入第四步；
iv.如果P2为已知的纤维图边界点，则得到纤维边界，检测结束，计算获取的纤维边界点的长度L；边界点的长度采用直线拟合的方式，为探测的已知边界点的每相邻边界点间距之和。其中，相邻边界点Pi(xi,yi)和Pi+1 (xi+1,yi+1)的距离计算公式为:
Figure BDA0001445754470000082
如果L大于样本纤维边界平均长度的1/3，则确定当前边界为纤维边界，并对此路径进行颜色标识，否则进入第v步；
v.检测P2与起始点是否重合，如果重合，则纤维边界检测结束，并对此路径进行颜色标识。否则进入第vi步；
vi.以P2为坐标原点，重复第二至第五步的方法进行当前纤维边界点的探测，直至找到P3，P4,……,Pn，此时(P1,P2……,Pn)的点集即为纤维边界点的集合，并按此路径逐一进行了颜色处理。
需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。

Claims (6)

1.基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法，包括如下步骤：
1)利用检测装置，获取送检纺织品的纤维不同焦面的数字图像，即原始纤维图片，使得所有的纤维图片涵盖送检纺织品所有被检验纤维的区域；每幅图片和其相邻的图片之间至少有两个像素的重叠区域；
2)根据清晰度将不同焦面的原始纤维图片进行合成，获得合成后的数字图像，即清晰的纤维图片；
3)将得到的清晰纤维图片，按其拍摄的路径，逐一通过数字图像纤维根数计数方法，对特定纤维进行标识并计数；包括如下过程：
31)标识特定纤维：收集纤维像素点，即计算焦面图的像素灰度，通过计算从纤维起始点开始的纤维边界曲度，来定位纤维边界，并标识出纤维边界；包括步骤311)～313)：
311)设定当前纤维像素点为P1(x1,y1)，以P1为坐标原点，沿半径方向探测下一个边界点P2(x2,y2)，其中半径的长度为样本纤维的相邻边界点的平均像素长度；计算纤维边界曲率；
312)根据纤维边界曲率，定位并标识纤维边界：
313)以P2为当前纤维像素点，重复执行步骤311)～312)的方法，进行当前纤维边界点的探测，直至找到P3，P4,……,Pn，此时(P1,P2……,Pn)的点集即为当前纤维边界点的集合，并按此路径逐一进行颜色处理；
32)针对每一幅纤维图，当图中被标识的特定纤维可能会跨越到相邻纤维图中时，根据本视场在扫描路径上的位置，记录下本纤维图和相邻纤维图重合边界区域中特定纤维标识坐标；所述重合边界区域至少有两个像素宽；
33)同时检查当前纤维图的相邻区域通过步骤32)记录的特定纤维标识坐标，如果有记录特定纤维标识坐标，则通过坐标的平移将相应的相邻纤维图上已标识的标识也标识在当前纤维图上；
34)重复执行步骤32)和33)，直至全部纤维图中的特定纤维都标识完毕；由此实现基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测。
2.如权利要求1所述自动检测方法，其特征是，步骤1)利用检测装置，获取送检纺织品的纤维图片；具体包括如下过程：
11)连接电脑和显微镜；电脑中设置显微镜三维平台控制模块、数字图像扫描与存储模块、数字图像纤维根数计数模块；
12)从送检纺织品上拆下纱并将所含纤维分散出来，将纤维均匀地放在载玻片上；
13)将载玻片放在显微镜的三维平台上；
14)确定三维平台的移动路径，通过电脑的显微镜三维平台控制模块控制显微镜的三维移动平台；本发明具体实施时，选择走弓形的移动路径；
15)根据移动路径，通过数字图像扫描与存储模块对载玻片进行扫描拍摄，获得的数字图像即为纤维图片。
3.如权利要求1所述自动检测方法，其特征是，步骤2)进行合成的过程包括：
21)将每幅待检焦面图分别与已知的清晰样本焦面图进行对比，获取焦面图上的清晰部分；首先获取整个清晰样本图的平均锐度值，设为D；可通过对获得的清晰样本焦面图的像素锐度进行方差运算得到；进行清晰度对比包括如下过程：
211)选取待检焦面图中的最接近D的像素点Cxy，以Cxy为圆心，R为半径，对相邻像素点进行检测，检测是否存在像素点和纤维边界的锐度，并得到像素点的锐度值；
212)如果当前区域的像素点的锐度值在样本平均锐度值D的可允许的误差范围内，则该区域为目标清晰度的可选区域，即为焦面图上的清晰部分；
213)增大探测半径，直至检测完整幅待检焦面图，得到待检焦面图上所有的清晰部分；
22)将不同焦面图上的清晰部分按照相对坐标进行合成，得到一幅清晰的纤维图片。
4.如权利要求1所述自动检测方法，其特征是，步骤311)具体采用基于直线拟合的方法对探测到的边界点进行曲率计算；纤维像素点Pi(xi,yi)处的曲率通过式1所示离散计算公式计算得到：
Figure FDA0002467174850000021
其中，x′i,
Figure FDA0002467174850000022
表示点Pi处的一阶导数和二阶导数，x′i＝xi+1-xi-1,
Figure FDA0002467174850000023
Figure FDA0002467174850000024
， y′i＝yi+1-yi-1,
Figure FDA0002467174850000025
步骤312)根据纤维边界曲率，定位并标识纤维边界，具体地：
312a)如果P2P1的曲率符合正常纤维样本的曲率及纤维边界距离，则记P2为该纤维的边界点；否则，放弃该点，返回到步骤311)计算纤维边界曲率直至找到符合条件的边界点；
312b)如果P2为已知的纤维图边界点，则检测结束，计算获取的纤维边界点的长度L；如果L大于样本纤维边界平均长度的1/3，则确定当前边界为纤维边界，并对此路径进行颜色标识；
312c)检测P2与当前探测过程的第一个像素点，即P1，是否重合，如果重合，则纤维边界检测结束，并对此路径进行颜色标识。
5.一种实现权利要求1～4任一项所述自动检测方法的基于数字图像的纺织品中纤维含量的检测装置，包括：电脑、三维可控移动平台和高倍显微镜；所述三维可控移动平台与高倍显微镜配套使用；电脑设有的模块包括：显微镜三维平台控制模块及驱动模块、数字图像扫描与存储模块和数字图像纤维根数计数模块；通过电脑或电脑配备的手动摇杆来控制三维可控移动平台的移动距离；三维可控移动平台设有预先设计的平台移动路径；通过电脑中的显微镜三维平台控制模块及驱动模块，实现自动移动平台并进行扫描；预先设定焦面数量，通过电脑中的数字图像扫描与存储模块进行多焦面的自动扫描并合成单幅纤维图；通过电脑中的数字图像纤维根数计数模块进行图像纤维根数的自动不重复计数，完成对特定纤维自动计数，由此获得图像纤维根数。
6.如权利要求5所述检测装置，其特征是，所述高倍显微镜为至少500倍。
CN201711012388.7A 2017-10-26 2017-10-26 基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置 Expired - Fee Related CN107860933B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711012388.7A CN107860933B (zh) 2017-10-26 2017-10-26 基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711012388.7A CN107860933B (zh) 2017-10-26 2017-10-26 基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107860933A CN107860933A (zh) 2018-03-30
CN107860933B true CN107860933B (zh) 2020-09-15

Family

ID=61697797

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711012388.7A Expired - Fee Related CN107860933B (zh) 2017-10-26 2017-10-26 基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107860933B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111008965A (zh) * 2019-11-28 2020-04-14 创新奇智(南京)科技有限公司 棉麻混纺纤维形态特征鉴别系统及鉴别方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101122457B (zh) * 2006-08-09 2010-09-29 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 影像边界扫描系统及方法
CN101487801B (zh) * 2008-12-11 2011-01-12 东华大学 纺织纤维纵向切段显微图像全自动采集方法
CN102982522A (zh) * 2012-12-14 2013-03-20 东华大学 一种实现多聚焦显微图像实时融合的方法
CN103091324A (zh) * 2013-01-15 2013-05-08 东华大学 一种利用多焦面图像融合测试非织造材料纤维取向分布的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107860933A (zh) 2018-03-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109559275B (zh) 一种尿液分析仪显微镜图像拼接方法
CN110473165A (zh) 一种电路板焊接质量检测方法及装置
CN107869954B (zh) 一种双目视觉体积重量测量系统及其实现方法
CN110428762B (zh) 基于像素点亮度的oled面板老化测试发光特性检测方法
US11562478B2 (en) Method and system for testing field of view
JP5222430B1 (ja) 寸法計測装置、寸法計測方法及び寸法計測装置用のプログラム
CN109374632A (zh) 一种显示面板的检测方法及系统
CN107860933B (zh) 基于数字图像的纺织品中纤维含量的自动检测方法和装置
CN108093618A (zh) 通过比较3d高度轮廓与参照高度轮廓来检验贴装内容
WO2014208193A1 (ja) ウエハ外観検査装置
CN112461846B (zh) 工件缺陷检测方法及装置
CN106773158A (zh) 一种移动式自寻位液晶屏像素质量分析装置和方法
JP5336325B2 (ja) 画像処理方法
CN113375555A (zh) 一种基于手机影像的电力线夹测量方法及系统
US20100097452A1 (en) Chromatic registration for biological sample imaging
JP2020160626A (ja) 工事図面作成支援システム
US20080008381A1 (en) Coordinate acquisition apparatus for test of printed board, and coordinate acquisition method and program for test thereof
CN112730449B (zh) 自动对焦液晶模组微观三维立体检测光学方法
CN115684012A (zh) 视觉检测系统、校准方法、装置和可读存储介质
CN113109259B (zh) 一种图像的智能导航方法及装置
CN209803001U (zh) 一种染色体扫描成像系统
JP5191265B2 (ja) 光学顕微鏡装置及び光学顕微鏡用データ処理装置
CN206740660U (zh) 一种绝缘线圈的光学投影检测设备
JP2010121955A (ja) 高さ情報取得装置、高さ情報取得方法、及びプログラム
CN110930403A (zh) 一种针对oled屏的屏幕像素采集方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200915

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee