CN111982907A - 一种纤维自动化图像鉴别设备及其鉴别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种纤维自动化图像鉴别设备，该设备包括有：用于对样品玻片采集纤维图像的图像采集装置；用于控制图像采集装置的工作，并对纤维图像进行自动化分析，得出样品玻片中包含的纤维的鉴别报告的鉴别计算机；鉴别计算机中包括有前端操作器以及服务器；服务器与前端操作器交互，且服务器与图像采集装置交互。本发明还提供一种纤维自动化图像鉴别方法。与现有技术相比，本发明具有设备架构可靠，装置运行平稳、设备自动化程度高、可控性强、鉴别结果准确度高等技术效果。
Description
技术领域
本发明属于纤维鉴别技术领域，特别涉及一种鉴别设备、其鉴别系统以及鉴别方法。
背景技术
服装行业中，为了便于生产管理和产品分析，需要对纺织纤维进行科学鉴别，其中以鉴别纤维形态特征以及测算纤维直径为最重要的鉴定项目。
现有技术中，为实现纤维形态特征鉴定以及纤维直径测算等具体试验项目，常使用显微镜辅助、以人工的形式进行。
传统的采用人工对纺织物纤维作出鉴定的方法不仅效率低下，且其检测过程重复性高、枯燥繁冗的同时，对鉴定人员的专业性的要求还相当高，鉴定人员往往要求经验丰富、知识储备强大，对于未知成分的纺织物样本能够凭借自身经验，得出鉴定结论并出具权威的鉴定报告。以上种种缺陷极大地制约了服装行业中纺织工业的发展，由此可见，创造一种自动化的鉴定设备，利用该自动化的鉴定设备对待测的纺织物纤维作出自动化鉴定，是本领域技术人员急需解决的技术问题。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种纤维自动化图像鉴别设备，该设备通过设置图像采集装置和鉴别计算机，将二者紧密连接协同工作，实现自动化的纤维鉴别。
本发明的另一个目的在于提供一种纤维自动化图像鉴别方法，以图像采集装置收集样品玻片的图像，将该图像传送到鉴别计算机中，鉴别计算机以该图像为研究材料，基于数字图像处理技术以及卷积神经网络技术自动化鉴别样品玻片中包含的纤维得到鉴别结果。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种纤维自动化图像鉴别设备，该设备包括有：
用于对样品玻片采集纤维图像的图像采集装置；
用于控制图像采集装置的工作，并对纤维图像进行自动化分析，得出样品玻片中包含的纤维的鉴别报告的鉴别计算机；
鉴别计算机中包括有前端操作器以及服务器；服务器与前端操作器交互，且服务器与图像采集装置交互，在本发明具体应用到实际场景中时，技术人员可根据应用场景需求，需用键盘、鼠标、显示器或触控屏等具体部件中一种或多种组合组成前端操作器，实现人机交互。
进一步地，图像采集装置包括有显微镜以及工业相机；
工业相机置于显微镜的显微成像处，且工业相机与显微镜连接；
工业相机与显微镜均与服务器交互。
进一步地，显微镜包括有：
底座：用于承载设备中其他部件、起到支承作用；
三轴载物台：具有载物平面，用于承载样品玻片，具有x、y、z三个方向运动自由度；
观察采集头：具有显微成像观察端口以及显微图像采集端口，用于方便操作人员观察样品玻片显微成像以及安装工业相机；
三轴载物台置于底座的上方，与底座活动连接；观察采集头置于三轴载物台的上方，工业相机通过其显微图像采集端口与观察采集头活动连接；
三轴载物台与服务器交互，其x、y、z三个方向运动自由度受服务器控制。
进一步地，服务器中包括有控制模块以及AI鉴别模型；
控制模块与AI鉴别模型连接，控制模块与工业相机交互，控制工业相机定点采集样品玻片的图像；控制模块还与三轴载物台交互，控制三轴载物台x、y、z三个方向运动自由度。
进一步地，AI鉴别模型中包括有用于接收工业相机采集到的图像，并对图像进行灰度调整和尺寸调整的图像预处理模块；图像预处理模块与工业相机交互。
进一步地，AI鉴别模型中还包括有用于根据图像中单根纤维的成像，分别测算出单根纤维的直径的直径测算模块；直径测算模块与图像预处理模块交互。
进一步地，AI鉴别模型中还包括有用于根据样品玻片中包含的纤维的外部形态特征，得出纤维的种类的鉴别结果的鉴别卷积神经网络；鉴别卷积神经网络与图像预处理模块交互。
在本发明中还提供一种纤维自动化图像鉴别方法，该方法包括有以下步骤：
S1：安装准备：制备样品玻片，将其装夹在三轴载物台上，鉴别计算机控制三轴载物台的x、y、z三个方向上的运动，使得样品玻片停在合适的观察位置上
S2：创建报告：为当前样品玻片创建空白报告，调整工业相机以及显微镜的进入待机状态；
S3：运行鉴别：工业相机工作，将样品玻片的图像传送会服务器中，由服务器根据图像测算得到单根纤维的直径、分析样品玻片中每一根纤维的形态特征，填入原空白报告中，综合得到该样品玻片中包含的纤维的鉴别报告。
进一步地，S2：创建报告具体包括有以下子步骤：
S21：为当前样品玻片创建空白报告；
S23：向空白报告中输入配置参数；
S23：控制模块控制三轴载物台运动，将工业相机的视野调整到初始拍摄位置上，保持工业相机以及显微镜待机。
进一步地，S3：运行鉴别具体包括有以下子步骤：
S31：控制模块控制三轴载物台移动，改变工业相机的视野；
S32：工业相机在指定视野下拍摄样品玻片的图像；
S33：重复S31-S32；直至工业相机拍摄到该样品玻片的所有视野下的图像，工业相机将图像传送到图像预处理模块中；
S32：图像预处理模块对图像做出灰度调整以及尺寸调整得到合适可用的图像；并对图像中的纤维进行定位处理得到单根纤维图像组。
S34：图像预处理模块将合适可用的图像传入直径测算模块中，得出测算出单根纤维的直径；
S35：图像预处理模块将合适可用的图像传入鉴别卷积神经网络，得出纤维的种类的鉴别结果；
S36：记录三轴移动平台的运动参数，将单根纤维的直径以及纤维的种类的鉴别结果对应填入原空白报告中，综合得到该样品玻片中包含的纤维的鉴别报告。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
设备架构可靠，装置运行平稳：一方面，显微镜以及工业计算机所组成的图像采集装置一旦制造完成投入使用，则其工作过程中将十分平稳，不容易受外部干扰因素影响；另一方面，鉴别计算机中服务器和前端操作器，服务器中的控制模块、直径测算模块以及鉴别卷积神经网络等部件一旦开发完成投入使用，则其运行过程也将十分可靠。
设备自动化程度高、可控性强：显微镜以及工业相机均与鉴别计算机交互，鉴别计算机很容易通过与其连接的端口获得其工作参数及其工作结果反馈信息，设备整体表现处高度的可控性；而在鉴别计算机的控制下，设备中各个部件均可自动完成其工作内容，自动化程度高。
鉴别结果准确度高：首先，以控制模块控制工业相机以及显微镜的工作，一方面控制模块可准确控制二者的动作，获得精确的动作效果，其次，服务器中的直径测算模块以及鉴别卷积神经网络可在投入使用前认为调整并测试，确认其能够取得较高精确度后方能启用，这也在更大程度上保证了整个设备的鉴别准确率。
附图说明
图1是具体实施方式中提供的一种纤维自动化图像鉴别设备的系统框图。
图2是具体实施方式中提供的一种纤维自动化图像鉴别设备中显微镜的整体结构示意图。
图3是具体实施方式中提供的一种纤维自动化图像鉴别方法的流程图。
图4是具体实施方式中提供的一种纤维自动化图像鉴别方法中S2的具体流程图。
图5是具体实施方式中提供的一种纤维自动化图像鉴别方法中S3的具体流程图。
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，以下结合附图及实施例，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。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
请参阅图1-5。
在本具体实施方式中提供一种纤维自动化图像鉴别设备，该设备包括有：
用于对样品玻片采集纤维图像的图像采集装置1；
用于控制图像采集装置的工作，并对纤维图像进行自动化分析，得出样品玻片中包含的纤维的鉴别报告的鉴别计算机2；
鉴别计算机2中包括有前端操作器21以及服务器22；服务器22与前端操作器21交互，且服务器22与图像采集装置1交互，在本发明具体应用到实际场景中时，技术人员可根据应用场景需求，需用键盘、鼠标、显示器或触控屏等具体部件中一种或多种组合组成前端操作器21，实现人机交互。
在本具体实施方式中，图像采集装置1包括有显微镜11以及工业相机12；
工业相机12置于显微镜11的显微成像处，且工业相机12与显微镜11连接；
工业相机12与显微镜11均与服务器22交互。
在本具体实施方式中，显微镜11包括有：
底座111：用于承载设备中其他部件、起到支承作用；
三轴载物台112：具有载物平面，用于承载样品玻片，具有x、y、z三个方向运动自由度；
观察采集头113：具有显微成像观察端口以及显微图像采集端口A，用于方便操作人员观察样品玻片显微成像以及安装工业相机12；
三轴载物台112置于底座111的上方，与底座111活动连接；观察采集头113置于三轴载物台112的上方，工业相机12通过其显微图像采集端口与观察采集头113活动连接；
三轴载物台112与服务器22交互，其x、y、z三个方向运动自由度受服务器22控制。
在本具体实施方式中，服务器22中包括有控制模块221以及AI鉴别模型222；
控制模块221与AI鉴别模型222连接，控制模块221与工业相机12交互，控制工业相机12定点采集样品玻片的图像；控制模块221还与三轴载物台112交互，控制三轴载物台112x、y、z三个方向运动自由度。
在本具体实施方式中，AI鉴别模型222中包括有用于接收工业相机12采集到的图像，并对图像进行灰度调整和尺寸调整的图像预处理模块2221；图像预处理模块2221与工业相机12交互。
在本具体实施方式中，AI鉴别模型222中还包括有用于根据图像中单根纤维的成像，分别测算出单根纤维的直径的直径测算模块2222；直径测算模块2222与图像预处理模块2221交互。
在本具体实施方式中，AI鉴别模型222中还包括有用于根据样品玻片中包含的纤维的外部形态特征，得出纤维的种类的鉴别结果的鉴别卷积神经网络2223；鉴别卷积神经网络2223与图像预处理模块2221交互。
在本具体实施方式中还提供一种纤维自动化图像鉴别方法，该方法包括有以下步骤：
S1：安装准备：制备样品玻片，将其装夹在三轴载物台112上，鉴别计算机2控制三轴载物台112的x、y、z三个方向上的运动，使得样品玻片停在合适的观察位置上
S2：创建报告：为当前样品玻片创建空白报告，调整工业相机以及显微镜11的进入待机状态；
S3：运行鉴别：工业相机12工作，将样品玻片的图像传送会服务器22中，由服务器22根据图像测算得到单根纤维的直径、分析样品玻片中每一根纤维的形态特征，填入原空白报告中，综合得到该样品玻片中包含的纤维的鉴别报告。
进一步地，S2：创建报告具体包括有以下子步骤：
S21：为当前样品玻片创建空白报告；
S23：向空白报告中输入配置参数，具体参数包括有纤维品类、执行标准依据、日期、时间、报告名称、样品名称、仪器编号等等；
S23：控制模块221控制三轴载物台112运动，将工业相机12的视野调整到初始拍摄位置上，保持工业相机以及显微镜待机。
进一步地，S3：运行鉴别具体包括有以下子步骤：
S31：控制模块221控制三轴载物台112移动，改变工业相机12的视野；
S32：工业相机12在指定视野下拍摄样品玻片的图像；
S33：重复S31-S32；直至工业相机12拍摄到该样品玻片的所有视野下的图像，工业相机12将图像传送到图像预处理模块2221中；
S32：图像预处理模块2221对图像做出灰度调整以及尺寸调整得到合适可用的图像；并对图像中的纤维进行定位处理得到单根纤维图像组。
S34：图像预处理模块2221将合适可用的图像传入直径测算模块2222中，得出测算出单根纤维的直径；
S35：图像预处理模块2221将合适可用的图像传入鉴别卷积神经网络2223，得出纤维的种类的鉴别结果；
S36：记录三轴移动平台112的运动参数，将单根纤维的直径以及纤维的种类的鉴别结果对应填入配置了参数的空白报告中，综合得到该样品玻片中包含的纤维的鉴别报告。
以上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 (10)
1.一种纤维自动化图像鉴别设备，其特征在于，该设备包括有：
用于对样品玻片采集纤维图像的图像采集装置；
用于控制所述图像采集装置的工作，并对纤维图像进行自动化分析，得出样品玻片中包含的纤维的鉴别报告的鉴别计算机；
所述鉴别计算机中包括有前端操作器以及服务器；所述服务器与所述前端操作器交互，且所述服务器与所述图像采集装置交互。
2.如权利要求1所述的纤维自动化图像鉴别设备，其特征在于，所述图像采集装置包括有显微镜以及工业相机；
所述工业相机置于所述显微镜的显微成像处，且所述工业相机与所述显微镜连接；
所述工业相机与所述显微镜均与所述服务器交互。
3.如权利要求2所述的纤维自动化图像鉴别设备，其特征在于，所述显微镜包括有：
底座：用于承载设备中其他部件、起到支承作用；
三轴载物台：具有载物平面，用于承载样品玻片，具有x、y、z三个方向运动自由度；
观察采集头：具有显微成像观察端口以及显微图像采集端口，用于方便操作人员观察样品玻片显微成像以及安装工业相机；
所述三轴载物台置于所述底座的上方，与所述底座活动连接；所述观察采集头置于所述三轴载物台的上方，所述工业相机通过其显微图像采集端口与所述观察采集头活动连接；
所述三轴载物台与所述服务器交互，其x、y、z三个方向运动自由度受所述服务器控制。
4.如权利要求3所述的纤维自动化图像鉴别设备，其特征在于，所述服务器中包括有控制模块以及AI鉴别模型；
所述控制模块与所述AI鉴别模型连接，所述控制模块与所述工业相机交互，控制所述工业相机定点采集样品玻片的图像；所述控制模块还与所述三轴载物台交互，控制所述三轴载物台x、y、z三个方向运动自由度。
5.如权利要求4所述的纤维自动化图像鉴别设备，其特征在于，所述AI鉴别模型中包括有用于接收所述工业相机采集到的图像，并对图像进行灰度调整和尺寸调整的图像预处理模块；所述图像预处理模块与所述工业相机交互。
6.如权利要求5所述的纤维自动化图像鉴别设备，其特征在于，所述AI鉴别模型中还包括有用于根据图像中单根纤维的成像，分别测算出单根纤维的直径的直径测算模块；所述直径测算模块与所述图像预处理模块交互。
7.如权利要求5所述的纤维自动化图像鉴别设备，其特征在于，所述AI鉴别模型中还包括有用于根据样品玻片中包含的纤维的外部形态特征，得出纤维的种类的鉴别结果的鉴别卷积神经网络；所述鉴别卷积神经网络与所述图像预处理模块交互。
8.一种纤维自动化图像鉴别方法，其特征在于，该方法包括有以下步骤：
S1：安装准备：制备样品玻片，将其装夹在所述三轴载物台上，所述鉴别计算机控制所述三轴载物台的x、y、z三个方向上的运动，使得样品玻片停在合适的观察位置上
S2：创建报告：为当前样品玻片创建空白报告，调整所述工业相机以及所述显微镜的进入待机状态；
S3：运行鉴别：所述工业相机工作，将样品玻片的图像传送会所述服务器中，由所述服务器根据图像测算得到单根纤维的直径、分析样品玻片中每一根纤维的形态特征，填入原空白报告中，综合得到该样品玻片中包含的纤维的鉴别报告。
9.如权利要求8所述的纤维自动化图像鉴别方法，其特征在于，所述S2：创建报告具体包括有以下子步骤：
S21：为当前样品玻片创建空白报告；
S23：向空白报告中输入配置参数；
S23：所述控制模块控制所述三轴载物台运动，将所述工业相机的视野调整到初始拍摄位置上，保持所述工业相机以及所述显微镜待机。
10.如权利要求8所述的纤维自动化图像鉴别方法，其特征在于，所述S3：运行鉴别具体包括有以下子步骤：
S31：所述控制模块控制所述三轴载物台移动，改变所述工业相机的视野；
S32：所述工业相机在指定视野下拍摄样品玻片的图像；
S33：重复S31-S32；直至所述工业相机拍摄到该样品玻片的所有视野下的图像，所述工业相机将图像传送到所述图像预处理模块中；
S32：所述图像预处理模块对图像做出灰度调整以及尺寸调整得到合适可用的图像；并对图像中的纤维进行定位处理得到单根纤维图像组。
S34：所述图像预处理模块将合适可用的图像传入所述直径测算模块中，得出测算出单根纤维的直径；
S35：所述图像预处理模块将合适可用的图像传入所述鉴别卷积神经网络，得出纤维的种类的鉴别结果；
S36：记录所述三轴移动平台的运动参数，将单根纤维的直径以及纤维的种类的鉴别结果对应填入原空白报告中，综合得到该样品玻片中包含的纤维的鉴别报告。
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