Способ определения показателей ворсистости текстильной нити по компьютерному изображению
Владельцы патента RU 2384658:
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ивановская государственная текстильная академия" (ИГТА) (RU)
Способ определения показателей ворсистости текстильной нити по компьютерному изображению может быть использован при анализе структуры текстильной нити для исследования ее показателей в лабораторных испытаниях. Согласно способу определяют характеристику ворсистости нити, отражающую суммарную длину ворсинок, наматывают нить на доску контрастного ей цвета с постоянным шагом и натяжением, подготовленную пробу нити укладывают на рабочую область сканера таким образом, чтобы продольная ось нити была перпендикулярна светочувствительному элементу сканера, получают изображение участка нити путем сканирования в указанном направлении и цифровые значения, соответствующие его яркости. Далее строят матрицу значений яркости пикселей, суммируют эти значения по столбцам матрицы, выделяют область ствола нити путем применения фильтрации по верхнему пороговому уровню яркости, полученному путем построения гистограммы яркости. Аналогичным способом выделяют область ворса нити по нижнему пороговому уровню яркости, осуществляют очистку изображения от участков, характеризующих случайную неравномерность поверхности сканирования, путем применения операций поиска объектов и вычисления их признаков и строят центральную линию изображения нити и кривую линию на участках с двух сторон от ствола нити, соответствующую количеству светлых пикселей в каждом столбце матрицы и отражающую функцию относительной плотности расположения ворсинок по длине нити без учета области ствола нити. Левую часть кривой зеркально отображают на правую, выделяют точку на кривых путем вычисления производной этих кривых, а границы зон плотного, информативного и случайного ворса определяют точками пересечения касательной к кривой, построенной через вычисленную выше точку и проведенными горизонтальными линиями, соответствующими максимальному и минимальному количеству пикселей. Количество ворсинок на участке определяют установлением заправочной точки и исследованием области вокруг нее, суммарную длину ворсинок подсчитывают путем суммирования количества пикселей в каждом столбце за вычетом пикселей области ствола нити. Радиус ворсистости измеряют усреднением значений яркости пикселей участков ворса нити. Технический результат состоит в расширении функциональных возможностей, уменьшении погрешности и повышении объективности определения показателей ворсистости нити. 6 ил.
Изобретение относится к текстильной промышленности и может быть использовано при анализе структуры нити для исследования показателей ворсистости в лабораторных испытаниях.
Известен способ определения ворсистости нити [А.с. 1273797 СССР, МКИ3 G01N 33/36. Способ измерения ворсистости пряжи и устройство для его осуществления /Б.Н.Гусев, В.Ф.Коробова, А.С.Осипов, B.C.Аникин, А.Н.Смирнов, Р.В.Черепанов, Б.И.Минц (СССР). - №3866583/28-12; заявл. 12.12.84; опубл. 30.11.86, Бюл. №44. - 3 с.: ил.], заключающийся в том, что из нити формируют сплошную поверхность путем намотки ее в один слой на барабан, перемещают эту поверхность относительно контактирующего с ней цилиндра с ворсовой поверхностью путем вращения барабана попеременно в двух направлениях, измеряют моменты сил на оси измерительного цилиндра и по средней из величин моментов сил, измеренных при перемещении нити в разных направлениях, оценивают ее ворсистость.
Недостатком известного способа является то, что он дает относительную характеристику ворсистости и не пригоден для измерения других существующих показателей ворсистости текстильной нити.
За прототип принят способ исследования образца нити по параметру ворсистости [Пат. № СН 6841298 (А5) Швейцария, МКИ3 G01N 33/36. Способ и устройство для прогнозирования влияния дефектов пряжи на внешний вид ткани или трикотажа /Dr. Robert Hoeller (Швейцария). - № СН 19920001926; заявл. 18.06.1992; опубл. 15.07.1994, - 9 с.: ил.], заключающийся в исследовании нити измерительным элементом относительно параметра ворсистости, преобразовании значений электрических сигналов в значения серого цвета или цветовые значения и разделении этих значений на пиксели, построении волновой спектрограммы изменчивости параметра по длине, оценке суммарной длины выступающих ворсинок и отклонения от среднего значения, представляющего собой значение сечения нити.
К недостаткам прототипа можно отнести то, что он ориентирован на решение узкой технологической задачи - определения одного параметра ворсистости нити, а именно суммарной длины ворсинок, и не имеет возможности оценки иных составляющих характеристик данного свойства (ворсистости нити). Определенный этим методом параметр дает неполную информацию об уровне ворсистости нити.
Техническим результатом заявляемого изобретения является расширение функциональных возможностей за счет определения дополнительных показателей ворсистости текстильной нити, а именно радиуса ворсистости (параметрический показатель) и относительной плотности расположения ворсинок по длине нити (функциональный показатель), определения границ плотного, информативного и случайного ворса нити, а также уменьшение погрешности и повышение объективности определения показателей ворсистости нити.
Указанный технический результат достигается тем, что в способе определения показателей ворсистости текстильной нити по компьютерному изображению, заключающемся в определении характеристики ворсистости нити, отражающей суммарную длину ворсинок, согласно изобретению нить наматывают на доску контрастного ей цвета с постоянным шагом и натяжением, подготовленную пробу нити укладывают на рабочую область сканера таким образом, чтобы продольная ось нити была перпендикулярна светочувствительному элементу сканера, получают изображение участка нити путем сканирования в указанном направлении и цифровые значения, соответствующие его яркости, строят матрицу значений яркости пикселей, суммируют эти значения по столбцам матрицы, выделяют область ствола нити путем применения фильтрации по верхнему пороговому уровню яркости, полученному путем построения гистограммы яркости, аналогичным способом выделяют область ворса нити по нижнему пороговому уровню яркости, производят очистку изображения от участков, характеризующих случайную неравномерность поверхности сканирования, путем применения операций поиска объектов и вычисления их признаков, строят центральную линию изображения нити и кривую линию на участках с двух сторон от ствола нити, соответствующую количеству светлых пикселей в каждом столбце матрицы и отражающую функцию относительной плотности расположения ворсинок по длине нити, без учета области ствола нити, зеркально отображают левую часть кривой на правую, выделяют точку на кривых путем вычисления производной этих кривых, границы зон плотного, информативного и случайного ворса определяют точками пересечения касательной к кривой, построенной через вычисленную выше точку, и проведенными горизонтальными линиями, соответствующими максимальному и минимальному количеству пикселей, количество ворсинок на участке определяют установлением заправочной точки и исследованием области вокруг нее, суммарную длину ворсинок подсчитывают путем суммирования количества пикселей в каждом столбце за вычетом пикселей области ствола нити, радиус ворсистости измеряют усреднением значений яркости пикселей участков ворса нити.
Указанный технический результат достигается благодаря тому, что получают изображение пробы нити путем ее сканирования перпендикулярно продольной оси нити, строят гистограмму, получают матрицу значений яркости изображения и осуществляют анализ полученной матрицы применением математического аппарата. Расширение функциональных возможностей заключается в определении таких дополнительных показателей ворсистости нити, как радиус ворсистости и относительная плотность расположения ворсинок по длине нити, а также в определении границ зон плотного, информативного и случайного ворса нити, необходимых для более объективной классификации нити относительно признака негативной и позитивной направленности свойства ворсистости. Уменьшение погрешности и повышение объективности определения достигается за счет автоматизации определения показателей ворсистости текстильных нитей по компьютерному изображению непосредственно самой нити и за счет оценки различных характеристик ворсистости, которые дают полную информацию о данном свойстве.
На фиг.1 показано изображение участка исходной пробы нити. Для удобства восприятия показано инвертированное и перевернутое на 90° изображение пробы.
На фиг.2 представлена гистограмма яркостей, соответствующая изображению участка пробы нити.
На фиг.3 показано негативное и перевернутое на 90° изображение области ствола нити.
На фиг.4 представлено негативное и перевернутое на 90° изображение области ворса нити с удаленными участками, характеризующими случайную неравномерность поверхности сканирования.
На фиг.5 изображена кривая, отражающая функцию относительной плотности расположения ворсинок по длине нити.
На фиг.6 показаны кривые, соответствующие количеству светлых пикселей в каждом столбце, без учета ствола нити с зеркальным отображением левой части кривой на правую, поясняющие разделение на зоны плотного, информативного и случайного ворса.
Пример практического осуществления способа.
Испытываемую нить наматывают на доску размером 21×30 см контрастного ей цвета с постоянным натяжением и шагом между параллельными витками не менее 2 см. Подготовленную пробу нити укладывают на рабочую поверхность оптического сканера и сканируют для получения графической информации. При этом размещают пробу таким образом, чтобы процесс сканирования происходил перпендикулярно продольной оси нити. Сканирование участка пробы производят в отраженном свете с разрешающей способностью не менее 1600 пикселей на дюйм. Затем изображение участка пробы нити разделяют на части (равные одному пикселю), каждая из которых обладает определенной яркостью в интервале от 0 (соответствует черному цвету) до 255 (соответствует белому цвету), измеряют яркость в каждой части и формируют матрицу значений яркости (в дальнейшем - матрица). По полученному изображению участка пробы (фиг.1) строят гистограмму яркости (фиг.2) и определяют максимальное и минимальное пороговое значение яркости. Методом фильтрации по пороговому значению изображение участка пробы нити разделяют на область ствола (фиг.3) и ворса (фиг.4) нити. После операции фильтрации изображение ворса нити содержит погрешности, вызванные неравномерностью и загрязненностью рабочей поверхности сканера и увеличивающие погрешность измерения. Для удаления указанных погрешностей применяют операции поиска объектов и вычисления их признаков. Построение центральной линии нити осуществляется путем обнаружения среднего пикселя в области ствола нити в верхней и нижней строке матрицы яркости и проведения линии через полученные точки. Затем по изображению ворса нити путем суммирования количества светлых пикселей в каждом столбце строят кривую, отражающую функцию относительной плотности расположения ворсинок по длине нити на участках с двух сторон от ствола без учета пикселей ствола (фиг.5). Левую часть кривой зеркально отображают на правую часть. На кривых выделяют точку, соответствующую вычисленной производной этих кривых. Далее через полученную точку строят касательную к кривой. После этого строят горизонтальные линии, соответствующие максимальному (линия 1) и минимальному (линия 2) количеству пикселей. В итоге точка пересечения касательной с линией 1 разделяет зону плотного и информативного ворса, а точка пересечения касательной с линией 2 - зону информативного и случайного ворса (фиг.6). Выделение указанных зон ворса необходимо для более объективной классификации нити относительно признака негативной и позитивной направленности свойства ворсистости.
Зона случайного ворса находится на достаточно большом расстоянии от ствола нити, здесь ворсинки появляются достаточно редко и в большинстве случаев представляют собой кончики волокон. Зона случайного ворса представляет собой зону повышенного внимания для таких объектов, где ворсистость является нежелательным явлением.
Зона информативного ворса - ворсинки здесь достаточно различимы и достаточно легко можно определить их вид (петли и кончики волокон). В этой зоне располагается наибольшее количество ворсинок, по которым и определяются показатели ворсистости нити.
Зона плотного ворса, где ворсинки плотно переплетаются между собой и сложно выделить единичную ворсинку. В этой зоне определение вида ворсинок не представляется возможным и целесообразным. Так как ворсистость нити невозможно устранить полностью и ворс, относящийся к указанной зоне, не имеет ярко выраженной негативной направленности, то при анализе участка нити целесообразно исключить зону из расчетов. Исключение данной зоны не вызовет значительного искажения результатов и повысит их точность.
Для определения количества ворсинок на участке формируют яркостный срез изображения. Каждый срез представляет собой вектор-столбец, выделенный из матрицы изображения. Шаг формирования срезов равняется стороне квадрата апертуры (квадратной области для анализа изображения). Первоначальный размер стороны апертуры зависит от разрешения при сканировании и области исследования, задаваемой в миллиметрах, и рассчитывают по формуле:
где Апикс - размер апертуры, в пикселях;
Рскан - разрешение при сканировании, в пикселях на дюйм;
Амм - размер области исследования, в миллиметрах.
Значение, рассчитанное по формуле, округляют до ближайшего нечетного целого.
Полученный яркостный срез представляет собой последовательность числовых значений, в которой величины, отличные от нуля, задают ординаты объектов, составляющих изображение пробы. Абсциссой данных точек является номер столбца исследуемого среза. Далее определяется заправочный пиксель (заправочная точка) - один из пикселей яркостного среза, отличный от нуля, с которого начинается исследование области ворса, и располагается в центре апертуры. Сначала осуществляют движение от заправочной точки к одному концу ворсинки, а затем к другому. Для этого строится дополнительная квадратная область (дополнительная апертура), одна из сторон которой включает заправочную точку, которую называют входной точкой исследования. В ходе анализа может меняться направление движения поиска. При этом учитывают варианты расположения выходной точки (точка, принадлежащая стороне дополнительной апертуры) на трех сторонах квадрата, ограничивающего область поиска (за исключением стороны с заправочным пикселем). Если выходной пиксель находится на стороне, противоположной входной, направление движения не изменяют. Если на указанных трех сторонах выходной пиксель не обнаружен, уменьшают размер апертуры на 1 пиксель и повторно производят поиск ворсинки в уменьшенной по площади области. Если количество пикселей изучаемой области уменьшилось до единицы, осуществляют переход к поиску второй половины ворсинки. После анализа всей ворсинки увеличивают значение счетчика количества ворсинок на единицу. Анализ заканчивают после исследования всех пикселей яркостного среза.
Суммарную длину ворсинок подсчитывают путем суммирования количества пикселей в каждом столбце за вычетом пикселей области ствола нити.
Радиус ворсистости измеряют усреднением значений яркости пикселей участков ворса нити с двух сторон. Радиус ворсистости в левой части кривой определяют по формуле:
где 
- величина, соответствующая радиусу ворсистости в левой (Л) части кривой;
Iij - текущее значение яркости пикселя;
n - количество строк матрицы изображения ворса нити с левой стороны от области ствола;
k - количество столбцов матрицы изображения ворса нити с левой стороны от области ствола.
Аналогично определяют радиус ворсистости в правой части кривой.
Радиус ворсистости рассчитывают по формуле:
где 
- величина, соответствующая радиусу ворсистости в левой (Л) части кривой;
- величина, соответствующая радиусу ворсистости в правой (П) части кривой.
Способ определения показателей ворсистости текстильной нити по компьютерному изображению, заключающийся в определении характеристики ворсистости нити, отражающей суммарную длину ворсинок, отличающийся тем, что нить наматывают на доску контрастного цвета к ней с постоянным шагом и натяжением, подготовленную пробу нити укладывают на рабочую область сканера таким образом, чтобы продольная ось нити была перпендикулярна светочувствительному элементу сканера, получают изображение участка нити путем сканирования в указанном направлении и цифровые значения, соответствующие его яркости, строят матрицу значений яркости пикселей, суммируют эти значения по столбцам матрицы, выделяют область ствола нити путем применения фильтрации по верхнему пороговому уровню яркости, полученному путем построения гистограммы яркости, аналогичным способом выделяют область ворса нити по нижнему пороговому уровню яркости, производят очистку изображения от участков, характеризующих случайную неравномерность поверхности сканирования, путем применения операций поиска объектов и вычисления их признаков, строят центральную линию изображения нити и кривую линию на участках с двух сторон от ствола нити, соответствующую количеству светлых пикселей в каждом столбце матрицы и отражающую функцию относительной плотности расположения ворсинок по длине нити без учета области ствола нити, зеркально отображают левую часть кривой на правую, выделяют точку на кривых путем вычисления производной этих кривых, границы зон плотного, информативного и случайного ворса определяют точками пересечения касательной к кривой, построенной через вычисленную выше точку и проведенными горизонтальными линиями, соответствующими максимальному и минимальному количеству пикселей, количество ворсинок на участке определяют установлением заправочной точки и исследованием области вокруг нее, суммарную длину ворсинок подсчитывают путем суммирования количества пикселей в каждом столбце за вычетом пикселей области ствола нити, радиус ворсистости измеряют усреднением значений яркости пикселей участков ворса нити.
