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1 引 言

  粘膠纖維良好的服用性能一直受到人們的青睞，高質(zhì)量粘膠長絲的市場需求量不斷上升，尤其是加入WTO、紡織配額取消之后，國際對高檔粘膠長絲的需求量猛增。由于我國的長絲質(zhì)量達不到國際標(biāo)準(zhǔn)，出口受到限制，其中一個重要原因是由于粘膠長絲單絲不足造成布料染色不均。粘膠長絲數(shù)量不足是由于在長絲成絲過程中，噴絲板中部分噴絲孔堵孔造成捻合單絲根數(shù)缺少。快速在線檢測噴絲板是否堵孔，實時監(jiān)測單絲數(shù)目，可以較好地解決上述問題。

  為實現(xiàn)實時監(jiān)測單絲數(shù)目，本文利用機器視覺檢測技術(shù)，采用外置光源對粘膠長絲照射，由光學(xué)系統(tǒng)成像至CCD上，實時采集酸浴內(nèi)長絲圖像，通過IPC工業(yè)計算機及圖像采集卡獲取圖像數(shù)據(jù)，實時顯示至監(jiān)控屏幕上。同時，粘膠長絲圖像經(jīng)過圖像增強及閾值分割后，長絲的形態(tài)特征被突顯出來；用特定的算法識別粘膠長絲并計算出其數(shù)目；根據(jù)計數(shù)結(jié)果，判別長絲產(chǎn)品合格與否。

  2 粘膠長絲浴內(nèi)監(jiān)測系統(tǒng)研究目標(biāo)

  2.1 系統(tǒng)研發(fā)目標(biāo)

  ⑴ 研究噴絲動態(tài)成像系統(tǒng)和照明系統(tǒng)，實現(xiàn)噴絲過程的光學(xué)成像；

  ⑵ 將酸浴中的光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為方便于人們觀測的可視圖像；

  ⑶ 開發(fā)圖像處理軟件系統(tǒng)，實現(xiàn)對粘膠長絲的相關(guān)識別和判別計數(shù)；

  ⑷ 保證系統(tǒng)在酸浴中部分結(jié)構(gòu)不受腐蝕影響。

2.2系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)

⑴ 該系統(tǒng)需適應(yīng)環(huán)境指標(biāo)

  酸浴溫度：50℃
  酸浴深度：400mm
  酸浴透明度：400-500mm
  酸浴組成：硫酸：130±1g/l
  硫酸鋅：11±0.5g/l
  硫酸鈉：260～270g/l

⑵ 噴絲孔徑：φ0.06～φ0.08mm

⑶ 噴絲孔數(shù)：18～60

⑷ 單絲檢測精確度為97%

⑸ 功能實現(xiàn)：

  a獲取清晰的噴絲圖像，具有良好的可視性
  b實現(xiàn)計算機圖像處理，指示噴絲數(shù)量
  c噴絲板檢測實現(xiàn)計算機管理（編號、數(shù)據(jù)存儲等）
  d儀器小型化，便于巡回檢測

3 粘膠長絲浴內(nèi)監(jiān)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計

3.1 監(jiān)測系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)

粘膠長絲浴內(nèi)監(jiān)測硬件系統(tǒng)主要有以下部分構(gòu)成：

  系統(tǒng)照明光源
  CCD攝像頭
  機械微調(diào)裝置
  控制柜
  電源控制板
  圖像采集卡
  工業(yè)計算機
  液晶顯示器

  CCD實時采集接收屏上的圖樣，輸出視頻信號。由計算機系統(tǒng)控制的視頻采集卡對CCD輸出的視頻信號進行實時捕捉，顯示至監(jiān)視器屏幕便于實時監(jiān)控酸浴內(nèi)噴絲板的工作情況，截取細絲圖像，向長絲計數(shù)系統(tǒng)輸出用于圖像分析的圖片。工業(yè)計算機系統(tǒng)用于監(jiān)測系統(tǒng)的整體控制，為測試軟件的運行提供硬件基礎(chǔ)。系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。

  根據(jù)系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)，本系統(tǒng)的控制監(jiān)視部分要在粘膠長絲酸浴附近工作，其環(huán)境溫度高，空氣潮濕，周圍機器振動較大，且有高頻信號干擾，條件極為惡劣。為保證監(jiān)控系統(tǒng)正常工作，工控計算機的選擇是極為重要的。本文采用的是研祥工控機，型號為IPC-6806W-E(A3)。其優(yōu)點是結(jié)構(gòu)緊湊、設(shè)計合理、便于擴展外接采集卡；具有較好的抗震、抗干擾、防塵耐高溫的特性，能夠克服酸浴附近的惡劣條件而穩(wěn)定工作；滿足在線監(jiān)控與長絲計數(shù)算法的運算需求。另外，本系統(tǒng)的成像探頭部分要在酸液內(nèi)工作，需要將系統(tǒng)光源及CCD攝像頭密封在耐酸塑料ABS制成的防腐外殼中；為方便粘膠長絲的成像調(diào)節(jié)，在酸浴外加置了機械微調(diào)裝置；將采集卡、電壓控制板、工業(yè)計算機以及液晶顯屏封裝在控制柜中，實現(xiàn)儀器的小型化，便于循環(huán)檢測。系統(tǒng)的控制柜和浴內(nèi)CCD攝像探頭與光源機構(gòu)如圖2、圖3所示。

3.2 長絲計數(shù)軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與界面

  軟件系統(tǒng)是利用VC開發(fā)出來的。基于DirectShow技術(shù)將采集卡采集的圖像數(shù)據(jù)顯示至屏幕上，以便實時觀測酸浴內(nèi)噴絲板表面狀況；為測量細絲根數(shù)抓取屏幕圖像，進行圖像預(yù)處理，將長絲圖像增強，削弱背景噪聲影響，提高閾值精度；利用形態(tài)學(xué)理論分析二值化后圖像，去除非細絲結(jié)構(gòu)的雜點(酸液中的漂浮物或氣泡)；利用二值圖像形狀分析方法確定計算區(qū)域，節(jié)省計算時間；根據(jù)長絲計數(shù)算法計算圖像中細絲根數(shù)；將測試結(jié)果顯示至屏幕；并存儲測試數(shù)據(jù)。軟件系統(tǒng)的程序模塊如圖4所示。

軟件系統(tǒng)操作界面如圖5所示。該界面主要分為以下幾個區(qū)域：

⑴ 視頻顯示區(qū)

  實時顯示粘膠長絲噴絲狀態(tài)；起到了實時監(jiān)控酸浴內(nèi)噴絲板的目的。

⑵ 信息輸入?yún)^(qū)

  輸入機器型號、編號相關(guān)信息，以及檢測人員的工號，便于測試結(jié)果查詢。

⑶ 指示區(qū)指示目前系統(tǒng)工作狀態(tài)，藍燈表示系統(tǒng)順利通過開機自檢；綠燈表示系統(tǒng)順利完成計數(shù)工作，可進行下次操作；紅燈表示系統(tǒng)正在進行圖像處理工作。

⑷ 測控區(qū)

  主要對粘膠長絲圖像進行處理并分析出細絲根數(shù)。測試１為按序計算按鈕；測試2為重新測試按鈕；另外，還列出三種測試速度，以便按實際需要進行選擇。

⑸ 測試結(jié)果區(qū)

  顯示測試結(jié)果及噴絲板錠號。

4 粘膠長絲圖像的分割與計數(shù)算法

  通過對粘膠長絲圖像的理解，本文研究了如下適合于長絲圖像的分割與計數(shù)方法。

4.1 分行消包絡(luò)分割法

  根據(jù)粘膠長絲機視覺檢測實際應(yīng)用的需要，設(shè)計一種結(jié)合粘膠長絲圖像特征的分行處理消包絡(luò)分割方法。該方法屬于自適用閾值法的范疇，其計算簡單，應(yīng)用效果好。因為粘膠長絲的浴內(nèi)檢測圖像一般背景和目標(biāo)的對比度較差，經(jīng)圖像增強處理后，圖像質(zhì)量有所改善，但細絲目標(biāo)與背景照明較亮的部分都得到了增強，以圖6(a)為例，如果直接采用常用閾值分割法，會帶來大量噪聲白點，如圖6(b)。

  細絲噴絲方向多為縱向，細絲的像多為豎直，因此可以對圖像進行分行二值化處理，避免圖像的上下照明不均帶來的噪聲。

  圖7(b)是左圖中第120行(亮線標(biāo)致行)的灰度分布，橫坐標(biāo)為該行像素序列號，縱坐標(biāo)為各對應(yīng)像素的灰度值。

  由于背景照度不均勻，使得該行的背景灰度數(shù)據(jù)不均，為去除背景的干擾，可對灰度分布數(shù)據(jù)提取包絡(luò)，如圖8(a)所示。可以認為，灰度數(shù)據(jù)的包絡(luò)即細絲圖像的背景灰度分布形態(tài)，將原灰度分布數(shù)據(jù)與包絡(luò)數(shù)據(jù)相比照，去除背景信息，保留細絲目標(biāo)數(shù)據(jù)。這樣就避免了圖像左右照度不均的影像。依照此方法對各行數(shù)據(jù)進行處理。得到去背景后的細絲圖像，然后將其二值化(非0即1)，獲得較好的細絲二值化圖像，如圖9所示。

4.2 連通域分離法

  粘膠長絲在生產(chǎn)過程中總體趨勢為縱向噴絲，其圖像多為豎直結(jié)構(gòu)，如圖6(a)示。因此可將圖像按行掃描計算，統(tǒng)計各行計數(shù)結(jié)果，這種算法簡單便于理解，但其精度難以保證，穩(wěn)定性不高。其主要原因是在實際生產(chǎn)過程中，各長絲之間并非完全平行，前后細絲之間存在著交錯重疊，尤其對圖10所示的結(jié)構(gòu)，這種逐行掃描的算法將遺漏細絲。造成測試結(jié)果普遍偏低。

下面介紹一種連通域分離辦法來解決細絲交錯時的計數(shù)問題。

4.2.1 連通域分離的基本思想

⑴ 分離

  基于二值圖像的形狀分析，對各連通域進行標(biāo)識，提取出各連通域的特征屬性，如區(qū)域面積、長度、圓形度，平均寬度等，以辨別該連通域是否為長絲二值像。針對被標(biāo)識的長絲連通域，按標(biāo)識將各連通域分離成各各子圖像。以圖10為例將
其按連通域分離為如圖11的四個子圖像。

⑵ 分岔位置與分割

  對每個子圖像進行逐行掃描，計算細絲根數(shù)，當(dāng)數(shù)目發(fā)生變化時，說明細絲在此處分岔，即為分岔位置；該位置所在的行為分界行；分界行將圖像分為上下兩部分，能使圖像連通域個數(shù)增加的那部分稱為保留區(qū)，另一部分稱割舍區(qū)；可以在分岔位置做標(biāo)記，以便刪除割舍區(qū)內(nèi)對應(yīng)的重合細絲段。下面以圖11(b)為例進行說明，如圖12(a)所示。

如圖11(d)所示，子圖像存在著多個分岔位置，應(yīng)根據(jù)如下規(guī)則進行選取并分割：

  a盡量使保留區(qū)域高度最大；

  b被保留區(qū)域的逐行掃描根數(shù)不小于割舍區(qū)的掃描根數(shù)；

  c保留區(qū)域內(nèi)的連通域個數(shù)必須大于1。

具體分割見圖12(b)所示。

4.2.2 實現(xiàn)步驟

  （1）對二值圖像進行標(biāo)記，劃分成不同連通區(qū)域。

  （2）根據(jù)不同的像素值，即不同的連通域，將圖像分離為各個子圖像；子圖像的數(shù)目即為父圖像中連通域的個數(shù)。即子圖像中連通域個數(shù)為一。并將子圖像進行二值化，非0即為1。

  （3）對各子圖像進行逐行掃描，計算細絲根數(shù)，如果為1，執(zhí)行第(5)步；否則執(zhí)行第⑷步。

  （4）從上下兩端向中間查找子圖像的分岔位置，按照能將子圖像分割成兩個以上的連通域為原則，保留區(qū)最大為基準(zhǔn)，選取最佳分岔位置的上下部分進行取舍。將分離后的圖像最為新的父圖像執(zhí)行步驟（1）

  （5）累加子圖像細絲根數(shù)1；計算子圖像平均寬度；改變子圖像灰度值，并將該子圖像復(fù)制到原圖相應(yīng)位置。

  （6）彈出對話框，輸出各被計算的子圖像的平均寬度，及計數(shù)結(jié)果。用偽彩色編碼將圖像顯示到屏幕上，以便觀察分析。

  圖10的計算結(jié)果及處理后圖像如圖13所示。