（纺织工程专业论文）基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别[纺织工程专业优秀论文].pdf

基于图像处理的棉，粘胶混纺纱的纤维识别摘要 基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别 摘要 长期以来，纱线混纺比的检测通常采用化学溶解称重的方法。但是当混纺纱中两 种或几种纤维具有相似的化学性质时( 如棉与粘胶、羊毛与羊绒等) ，这种方法就不 能有效地工作。利用图像处理技术无疑为检测这类混纺纱的混纺比打开了另一扇大 门，具有重大的实际意义。本论文以棉粘胶混纺纱为实验对象，在总结前人研究的 基础上，完整地实践了基于图像处理的棉粘胶混纺纱的识别这一研究的五个环节， 即图像获取、图像预处理、个体轮廓探测、特征提取及特征数据聚类分析。 在图像获取环节，采用环氧树脂包埋技术，获得了高质量、纤维截面变形小、分 散程度高的切片图像，为后面的图像处理环节打下了良好的基础。 在图像的预处理环节，采用数学形态学技术，运用开、闭运算，形态学重建和增 强对切片图像进行处理，并具体探讨了形态学运算中参数的选取问题，提出了适合本 论文图像的预处理解决方案。 在个体轮廓探测环节，运用光斑扩散模型并对它的人眼视觉原理和光斑扩散中各 项控制参数进行了深入的阐述和探讨，并在此基础上对它的单点扩散方式进行了改 进，解决了此方式在对高屈曲截面纤维进行探测时不能探测到纤维全部轮廓的问题。 在特征值提取与聚类分析环节，提出了离散度、波动强度、异形系数等7 个形态 指标，并针对棉和粘胶纤维的径长分布特点，设计了最能反映两者差异的波动强度这 指标。采用模糊c 均值聚类法用这7 个形态指标分别对样本进行聚类分析，并将 结果与传统的系统聚类法进行对比。结果表明波动强度在两种方法下都能够正确的识 别棉和粘胶纤维，并且模糊c - 均值聚类比系统聚类更有效。 关键词：棉粘胶混纺纱；环氧树脂；数学形态学；图像处理；光斑扩散；聚类分析 作者：邓先宝 指导教师：顾平王国和 f i b e rr e c o g n i t i o no fc o t t o n r a y o nb e n d e dy a r nb a s e do ni m a g ea n a l y s i sa b s t r a c t f i b e rr e c o g n i t i o no fc o t t o n r a y o nb l e n d e dy a r nb a s e d o ni m a g e a n a l y s i s a b s t r a c t t h em e t h o do fc h e m i c a ld i s s o l v e - t o - w e i g hh a so f t e nb e e nu s e dt od e t e c ty a m b l e n d i n gr a t i of o ral o n gt i m e t h em e t h o dc a nn o te f f e c t i v e l yw o r k , w h e nb l e n d e dy a r n s a r ec o m p o s e do ft w oo rm o r ek i n d so ff i b e r sh a v i n gs i m i l a rc h e m i c a lc h a r a c t e r i s t i c s ( f o r e x a m p l e ：c o t t o n r a y o n ，w o o l c a s h m e r e ) i m a g ep r o c e s s i n gt e c h n i q u eo p e n e dt h ew a y f o r t h ei d e n t i f i c a t i o no fb l e n d i n gr a t i oo ft h e s eb l e n d e dy a m s s o ，t h er e s e a r c ho ni th a s p r a c t i c a b i l i t ya n ds i g n i f i c a n c e 。t a k i n gc o t t o n r a y o nb l e n d e dy a r nf o re x p e r i m e n t a ls u b j e c t a n ds u m m a r i z i n gt h es t u d yo fp r e d e c e s s o r s ，t h i sp a p e rd e a l sw i t ht h ed e t a i l si nt h ef i v e a s p e c t s ：i m a g ec a p t u r i n g ，i m a g ep r e p r o c e s s i n g ，i n d i v i d u a ld e t e c t i o n ，f e a t u r ee x t r a c t i o na n d c l u s t e ra n a l y s i so ff e a t u r ed a t a - w h i c hc o m p o s et h ew h o l ep r o c e s so ft h i sr e s e a r c h o ni m a g ec a p t u r i n g ，e p o x yr e s i ne m b e d d i n gt e c h n i q u ei sa p p l i e dt og e th i g hq u a l i t y ， l i t t l ed e f o r m a t i o no ff i b e rc r o s s - s e c t i o n ，d i s p e r s e dh i g h l ys l i c ei m a g e s i ti st h eb e t t e r f o u n d a t i o nf o rt h ef o l l o w i n gi m a g ea n a l y s i s o ni m a g ep r e p r o c e s s i n g ，t h e s es l i c ei m a g e sh a v eb e e np r o c e s s e db yu s i n go p e n i n g o p e r a t i o n , c l o s i n go p e r a t i o n ，i m a g er e c o n s t r u c t i o n ，a n di m a g ee n h a n c eo fm a t h e m a t i c a l m o r p h o l o g y i th a sc o n c r e t e l yi n v e s t i g a t e dt h ep r o b l e mh o wt os e l e c tp a r a m e t e r so f m o r p h o l o g yo p e r a t i o na n dh a sr a i s e dt h ep r e p r o c e s s i n gs o l u t i o nf o rs l i c ei m a g e so ft h i s p a p e r o ni n d i v i d u a ld e t e c t i o n ，f a c u l ad i f f u s i o nm o d e li su s e d t h ee y es i g h tp r i n c i p l eo f t h em o d e la n dc o n t r o lp a r a m e t e r so ff a c u l ad i f f u s i o na r ee x p o u n d e d b yi m p r o v i n gi t s s i n g l e - p o td i f f u s i o nm o d e ，i th a ss o l v e dt h ep r o b l e mt h a th i g h l yc r i m p e dc r o s s - s e c t i o n f i b e r sc a nn o tb e e nc o m p l e t e l yd e t e c t e di nt h ed i f f u s i o nm o d e o nf e a t u r ee x t r a c t i o na n dc l u s t e ra n a l y s i s ，s e v e ns h a p ei n d i c e sa r ep r o p o s e dw h i c h i n c l u d ed e v i a t i o n ，h u c t u a t i o n , a b n o r m i t ya n ds oo n a c c o r d i n gt ot h es p a nd i s t r i b u t i o n c h a r a c t e r ，t h ef l u c t u a t ew h i c hc a ns t a n df o rt h ed i s t i n g u i s hc h a r a c t e r i s t i c sb e t w e e nc o t t o n f i b e rr e c o g n i t i o no fc o t t o n r a y o nb l e n d e dy a r nb a s e do ni m a g ea n a l y s i s a b s t r a c t a n dr a y o nf i b e ra r ed e s i g n e d t h es e v e n s h a p ei n d i c e sh a v es e p a r a t e l yb e e nu s e dt os a m p l e c l u s t e r i n g a n a l y s i sb yf u z z yc - m e a n sc l u s t e ra l g o r i t h ma n dh i e r a r c h i c a lc l u s t e r i n g a n a l y s i s e x p e r i m e n tr e s u l t ss h o wt h a tu s i n gf l u c t u a t ec a nb o t hd i s t i n g u i s hc o t t o na n d r a y o nf i b e r c o m p a r e dw i t hh i e r a r c h i c a lc l u s t e r i n g a n a l y s i sm e t h o d ，f u z z yc - - m e a n s c l u s t e ra l g o r i t h mr e p r e s e n t sas i g n i f i c a n ta d v a n c ea n dc a nb ea p p l i e dt of i b e rr e c o g n i t i o n m o r e e f f e c t i v e l y k e y w o r d s ：c o t t o n r a y o nb l e n d e dy a r n ；e p o x yr e s i n ；m a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g y ；i m a g e a n a l y s i s ；f a c u l ad i f f u s i o n ；c l u s t e ra n a l y s i s r r l w r i t t e nb yd e n gx i a nb a o s u p e r v i s e db yg up i n ga n dw a n gg u oh e 苏州大学学位论文独创性声明及使用授权的声明 学位论文独创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进 行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含 其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得苏州大学 或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律 责任。 研究生签名：挈么止 e t 期：型蝉 学位论文使用授权声明 苏州大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、清华大学论文 合作部、中国社科院文献信息情报中心有权保留本人所送交学位论文的 复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本 人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文 外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分 内容。论文的公布( 包括刊登) 授权苏州大学学位办办理。 期：歹。芦2 j 7 飙柳7 t 莽菇芗 名名獬潞魁湓穷咖开导 基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 引言 数字图像处理技术起源于2 0 世纪2 0 年代，经过半个多世纪的发展，目前己广泛 地应用于科学研究、工农业生产、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，在国民经 济中发挥着越来越大的作用。数字图像处理技术指利用计算机及其他有关数字技术， 对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想的目的i l 】。随着信息技术的飞速发 展，计算机图像处理技术在纺织领域中的应用日益广泛，自2 0 世纪8 0 年代后期进入 纺织测试领域以来，一直在扩展其应用范围，从原料、半制品到成品的检验，从机织 物、针织物到非织造布的检验以及模拟控制产品质量 2 - 5 。近年来，随着模糊数学、 神经网络、人工智能、遗传算法等新方法的引入，图像处理过程更接近于人类视觉与 思维的作用过程。数字图像处理技术在纺织品检测领域中的应用也正朝着智能化的方 向发展。 纺织品检测有主观检测和客观检测两类。主观检测是通过检测人员的触觉及视觉 印象对纺织品做出评价，通常应用在对产品外观及风格的评定，虽然检测方法快速简 便，面广量大，但往往主观因素对检测结果影响很大，且人员间存在偏差，不能直接 用于指导生产。客观检测是指通过仪器对材料性能进行检测，依据实验数据做出评定。 客观检测在实验仪器、实验方法不断完善、发展和开发的过程中，检测指标、检测结 果愈加趋于客观准确【6 】。 数字图像处理技术作为纺织品客观检测中的一个重要手段，其应用主要涉及纤维 检测、纱线检测、织物外观形态检测三个方面，例如：纤维异型度检测、羊毛纤维卷 曲程度分析、纤维识别、纱线混合状态和条干均匀度、混纺纱中纤维分布规律分析、 混纺比测定、织物的密度、组织结构、折皱分析、悬垂性评定、起球等级评定、疵 点检测以及非织造布取向度分析等同。 在混纺纱的纤维识别检测中，有一些化学性质相似的混纺纱线( 如棉与粘胶、羊 毛与羊绒等) 用传统的化学分析方法很难有效的工作，本论文选取棉粘胶混纺纱作 为研究对象，采用新近研制的一种新的树脂包埋技术制作切片，运用图像处理和识别 基于图像处理的棉，粘胶混纺纱的纤维识别第1 章绪论 技术对棉粘胶混纺纱中的两种纤维成份进行识别检测。 1 2 国内外的研究状况 1 2 1 树脂包埋技术应用于纺织纤维的研究状况 目前，不同树脂包埋技术已经广泛应用于医学研究领域的生物切片，例如用于骨 髓活检和肾穿组织等各种活体组织的包埋制片并取得了良好的效果【0 】。 在纺织纤维上，b o y l s t o n 等【1 1 】报道，首先以二氯代过氧化苯甲酞作为引发剂，在 低于7 0 时使甲基丙烯酸甲醋和甲基丙烯酸丁醋共聚，形成具有一定粘度的预聚物， 然后再注入聚氯乙烯管中由紫外光引发包埋棉纤维，切片后在显微镜下观察棉纤维截 面，效果良好。稍后b o y l s t o n 等【l 刁又对纱线进行了包埋，同样取得了良好的效果，但 这种纤维包埋方法涉及单体的预聚合反应和下一步的紫外光引发反应等，较为复杂。 国内王华辉等1 司通过甲基丙烯酸酯类单体在聚丙烯管中的快速共聚反应，对棉、 苎麻、腈纶和涤纶等纤维进行了包埋，得到了高质量的截面图像。后来宗亚宁等【1 4 】 在丙烯酸类树脂包埋剂的特性基础上，研究了一种基于预聚技术的树脂快速包埋技 术，以缩短包埋时间和减少树脂收缩的处理过程，并对木棉和涤纶中空纤维进行树脂 切片，获得较好的效果。 1 2 2 国内外图像处理技术应用于纺织品检测的研究状况 国外这方面的研究兴起较早。早在1 9 8 7 年，s s m u t s 和h u n t e r 等【15 】就利用图像 技术识别不同级别的马海毛，并提出将髓腔率作为特征参数。h u n t e r 1 s - 1 7 】根据纤维 截面边缘粗糙程度不同的特点，利用图像处理技术识别不同种类的纤维。w a t a n a b e a k i r a 等【1 叼利用数字图像处理技术检测纱线混合不匀率。b x u 等【1 9 - 2 0 将傅立叶变换 用于纤维截面形状的表征，从棉纤维横截面分析获得棉纤维成熟度的方法。 m a t i c - l e i g hr t 2 1 】等通过对棉纤维横截面的分析提取了胞壁厚度、纤维宽度、成熟度系 数等特征指标。d r o b s o n l 2 2 1 利用图像处理技术测定了羊毛和羊绒的各种鳞片结构， 提出描述各种羊毛鳞片不同形态特征的面积、圆整度、形状系数等形态指标。 国内相关课题的研究始于1 9 9 3 年前后，许鹤群等网选取三种具有典型横截面形 状的纤维( 兔毛、晴纶和粘胶) 组成的混纺纱作为研究对象，经过高通滤波和二值化后， 对输入图像进行细化。采用最小夹角原则进行轮廓跟踪、计算轮廓曲率。根据曲率变 化以及轮廊内是否有孔洞对纤维进行分类和识别。并提出将这一课题研究分为四个环 2 基于图像处理的棉，粘胶混纺纱的纤维识别第l 章绪论 节，即图像预处理、个体轮廓探测、特征值提取和特征值统计分析。1 5 年后的今天， 图像处理技术发生了巨大的变化，但该文章中提出的研究框架仍具有重要的指导意 义。 1 9 9 4 年，于伟东等【刎探索化学纤维异形度的图像分析技术，初步提出了一组用 于表征三叶形、哑铃形和v 字形纤维异形度的形态指标，包括外接圆、内切圆、理 论半径等，从而解决了这类异形纤维异形度特征值的计算问题。1 9 9 5 年，吴兆平等2 5 之6 】 先后将直方图熵和快速细化算法引入到图像预处理阶段中来，应用c 语言开发的程序 实现了三叶形纤维异型度的自动测量。1 9 9 6 年，余序芬等1 2 7 1 运用数学形态学提取棉 麻纤维纵向投影图的边缘，并提出针对识别棉、麻纤维的外切矩形充满度和纵向骨架 偏离均方差两个形态指标。1 9 9 7 年至1 9 9 8 年，李艰等【2 8 侧通过将多尺度空间滤波和 数学形态学方法相结合，用于图像噪声去除和形态修整，并利用多元分析方法对特征 值进行识别和分类，对丝毛混纺比进行了测定。1 9 9 9 年，台湾学者c h i n g - i u a ns u 等 0 0 使用图像处理技术研究涤粘混纺纱中纤维的分布规律。 2 0 0 0 年，徐回祥等【3 1 】使用图像处理技术实现了棉和苎麻纤维的识别，并提取了 纤维横截面c v 值、棉纤维的边界曲线扭曲数、麻纤维的表面横节等三个特征参数。 2 0 0 2 年，谢莉青掣3 2 】根据麻、涤纤维横截面的几何形状特征的差异，运用形状分析 法设计了圆整度、延展度和异形系数三个形态指标，实现了计算机对麻涤混合体中 纤维的自动识别与分类，并自动计算出混纺比。并将m a t l a b 回应用于图像预处理。 2 0 0 4 年，董彬等3 习尝试将人工神经网络应用于对特征值的模式识别。何勇等【蚓利用 模糊聚类作为神经网络应用的样本预处理过程，在包含全部样本特性的前提下减少了 网络的输入样本个数。于伟东等【3 5 弓叼对麻涤混纺从有效切片、纱线截面摄像、图像 小波分析去噪、采用形态滤波法解决图像局部灰度不均匀、使用分水岭分割法分开粘 连纤维和减少无效分割，实现图像的采集和预处理。并对纤维截面几何特征分析得出 纤维当量截面积、异形系数和中腔纹三个主要特征指标。随后又基于特征指标进行 “组合对 识别与分类及其边界确定。利用“组合对”参数二维解析边界函数划 分和判定方法，实现了计算机图像处理对麻涤混纺纱混纺比的有效计算。 2 0 0 6 年，贾立峰等【3 7 】根据纤维的直径和颜色特征，应用神经网络技术实现棉麻 纤维的计算机自动识别。并用m a t l a b 仿真的方法进行神经网络的设计和模拟，通 过调整网络的参数，有效地提高识别率。2 0 0 7 年，沈巍等【3 8 】应用一种基于h s v 颜色 基于图像处理的棉，粘胶混纺纱的纤维识别第1 章绪论 模型的彩色目标提取方法检测羊绒羊毛混纺比。 随着计算机技术的不断发展和世界科技的不断创新，图像处理技术在纺织品测 试领域也得到进一步的拓展，尤其是在织物性能检测方面，由简单的单一检测项目向 多参数发展，从性能检验向综合质量评估发展，由单一计算机技术向与傅里叶快速变 换，神经网络技术的综合运用发展，越来越体现出快速、准确、可靠性高和稳定性好 的优越性。国外的纺织检测技术集中体现为检测仪器的微机化、自动化、多功能化、 检测数据处理的数字化、图像化以及广泛采用在线检测技术等。 1 3 本课题研究的意义与主要内容 长期以来，混纺纱线的检测常采用化学溶解称重的方法【3 9 1 。但是，当混纺纱中两 种或几种纤维具有相似的化学性质时( 如粘胶与棉、羊毛与羊绒等) ，化学方法不能 有效地工作。尤其是现在纺织新材料不断地问世，化学分析法就更难以满足要求。2 0 0 7 年，新的纺织品纤维含量标识标准1 4 0 的出台，要求纺织品的纤维组分要明示标注，且 误差要在一定范围之内，这也给传统的混纺比测定带来了更大的挑战。在这种情况下， 根据不同种类纤维截面形态间的差异，利用图像处理技术，为混纺纱的纤维识别和混 纺比的检测打开另一扇门，具有重大的实际意义。 本论文的研究内容锁定在以下方面： ( 1 ) 以棉孝占胶混纺纱作为研究对象，采用研制的环氧树脂包埋法制作切片，得 到纤维截面变形小、分散程度高的高清晰切片图像。 ( 2 ) 在图像预处理中以数学形态学为手段，通过开、闭运算、形态学重建和增 强对切片图像进行处理，并具体探讨了形态学运算中参数的选取问题，提出了适合本 论文图像的预处理解决方案。 ( 3 ) 在个体轮廓探测中，应用了光斑扩散模型并对它的工作原理和扩散中各项 控制参数进行了深入的阐述和探讨，并在此基础上对它的单点扩散方式进行了改进。 ( 4 ) 在特征值提取和聚类分析中，提出了面积系数、离散度、波动强度、周长、 异形系数、延展度和圆整度7 个形态指标，采用模糊c 均值聚类法分别用这7 个形 态指标进行聚类分析，并将结果与传统的系统聚类法进行对比，找出正确区分棉粘 胶纤维的有效形态指标。 4 基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别第2 章棉粘胶混纺纱切片图像的获取 第2 章棉粘胶混纺纱切片图像的获取 目前，采用各种不同树脂包埋方法获得纤维或织物的截面图像的技术己经广泛应 用于医学研究领域但很少见于纺织领域，由于传统火棉胶包埋和切片方法对获取纤维 截面图像的制约，所以纤维截面特征参数计算与纤维种类识别仍处于较低发展阶段。 在纺织品检测领域中，混纺纱混纺比的检测一直是个重要的课题。传统的检测手段一 般是使用化学方法，而一些由化学性质相似的纤维构成的混纺纱就很难辨别。近来， 在纱线混纺比的检测中，采用计算机提取图像特征参数自动识别纤维，是实现快速准 确地检测混纺比的新途径。而在这一新途径中，一幅清晰可用于图像识别的图像是进 行后续处理的基础，而且截面图像质量优劣是参数表征和自动识别的关键，包埋和切 片技术是影响切片图像质量的关键环节。可见，要提取科学的、准确的截面特征参数， 合适的包埋和切片技术至关重要。本章回顾了纤维的包埋技术进展，并对棉粘胶混 纺纱采用传统的火棉胶包埋法与通过研制的环氧树脂包埋法进行对比试验。结果表 明，环氧树脂包埋法获得的纱线截面图像，其纤维截面变形小、边缘轮廓清晰、分散 程度高，能应用于后续的计算机图像识别。 2 1 包埋技术的进展 2 1 1 火棉胶包埋技术 为了使纤维硬化有利于切片，最普遍的传统包埋技术是火棉胶。火棉胶包埋技术 具有快速、简单、操作方便的优点，是观察纤维截面形状的一种快捷方法【4 1 1 。目前， 进出口检验局获得纤维截面主要通过染色以及火棉胶包埋各种纤维，待火棉胶在室温 下固化后，进行切片，再用显微镜观察切片中的纤维截面形状。由于火棉胶的硬度不 够高，且火棉胶的收缩率较大，获取的纤维截面图像质量不高，纤维间粘连较多、纤 维边界不清晰、截面变形大4 2 。3 】。所以火棉胶包埋剂本身的特点，会影响提取特征参 数的精确性和可靠性。 2 1 2 石蜡包埋技术 石蜡包埋剂是另一种类似火棉胶包埋的包埋物质，它也具有简单、易操作、快速 5 基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别 第2 章棉粘胶混纺纱切片图像的获取 的优点，但其通常采用旋转切片机进行切片。石蜡切片法是显微技术上最重要、最常 用的一种方法。它是把材料封埋在石蜡里面，用旋转切片机切片，可以切出很薄的切 片。目前，石蜡包埋法己经广泛应用于医学领域，例如研究者通过对常规d n a 提取 方法的研究和改进，将石蜡应用于组织包埋，研究出了提取d n a 的基本步骤。其优 点是组织结构保存良好，在病理和回顾性研究中有较大的实用价值，能切连续薄片， 组织结构清晰，抗原定位准确。普通组织的石蜡包埋时间一般为1 8 2 4 l l r ，如组织块 较小，直径小于0 5 c m ，可用快速石蜡包埋切片，全过程只需4 h r 左右。石蜡包埋优 点较多，但在制片过程中要经过酒精、二甲苯等有机溶剂处理。 石蜡包埋剂硬度虽然高于火棉胶，但是仍达不到树腊包埋剂的硬度，不能确保纺 织纤维截面形状具有良好的保形性和纤维间较高的分散度。所以，本课题将研究合适 的树脂包埋剂对纤维进行包理，获取边缘轮廓清晰、内部特征明显的高质量纤维截面 图像，为计算机图像处理奠定基础。 2 1 3 树脂包埋技术 目前纤维识别与检测技术还常采用主观检测方法，其准确度和精确度都受到一定 的限制。随着计算机图像学的快速发展，数字图像分析系统在医学、工业等方面已得 到广泛应用，并逐渐进入纺织行业【4 5 】，因此人们正在研究将数字图像处理系统应用 于纤维形态的定量分析。在显微镜下观察纤维的横截面，由数字图像处理系统进行识 别计算，可定量测定纤维或纱线的截面形态参数，如直径、异形度及混纺比等，并识 别不同种类的纤维。因此首先必须制备纤维截面不变形且可以清晰观察的试样，即必 须研制出一种快速的纤维包埋方法。 b g y l s t o n 等【1 1 1 报道，首先以二氯代过氧化苯甲酞作为引发剂，在低于7 0 。c 时使 甲基丙烯酸甲醋和甲基丙烯酸丁醋共聚，形成具有一定粘度的预聚物，然后再注入聚 氯乙烯管中由紫外光引发包埋棉纤维。试验结果表明，切片后在显微镜下观察棉纤维 截面，效果良好。稍后b o y l s t o n 等【1 2 】又对纱线进行了包埋，同样取得了良好的效果，但 这种纤维包埋方法涉及单体的预聚合反应和进一步的紫外光引发反应等，较为复杂。 国内王华辉等【1 3 】通过甲基丙烯酸酯类单体在聚丙烯管中的快速共聚反应，包埋了 多种纺织纤维，并获得清晰的纤维截面图像。之后宗亚宁等【1 4 】在丙烯酸类树脂包埋剂 的特性基础上，研究了一种基于预聚技术的树脂快速包埋技术，以缩短包埋时间和减 少树脂收缩的处理过程。 6 基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别第2 章棉粘胶混纺纱切片图像的获取 树脂包埋剂的种类很多，可分为丙烯酸类、环氧树脂类、聚酯类和水溶性类包埋 剂。与传统的火棉胶包埋剂相比，树脂包埋剂硬度较高，从而可减少挤压造成的包埋 物变形现象。本课题将通过环氧树脂包埋剂的快速共聚反应，对棉粘胶混纺纱进行 包埋、切片。试验结果表明，由显微镜拍摄的截面图像效果良好。 2 2 环氧树脂包埋剂的特性及反应机理 环氧树脂是一种在分子中含有两个( 或以上) 活性环氧基的低分子质量化合物， 分子质量在3 0 0 - - 2 0 0 0 之间，具有很强的内聚力，分子结构致密。其固化物固化收缩 率小，一般为1 2 ，是热固性树脂中固化收缩率最小的品种之一( 酚醛树脂为8 - - - 1 0 ；不饱和聚酯树脂为4 - - 6 ；有机硅树脂为4 - 8 ) 。线胀系数也很小， 一般为6 1 0 5 。所以其产品尺寸稳定，内应力小，不易开裂陶。 由于环氧树脂在常温及一般加热条件下，不会固化，无法直接应用，必须加入固 化剂，生成立体网络状结构的产物，才会显现出各种优良的性能，因此其固化剂的选 配与包埋工艺是关键。常用环氧树脂固化剂有脂肪胺、脂环胺、芳香胺、聚酰胺、酸 酐、树脂类、叔胺，另外在光引发剂的作用下紫外线或光也能使环氧树脂固化。常温 或低温固化一般选用胺类固化剂，加温固化则常用酸酐、芳香类固化剂。经过综合比 较，本课题选用了简便的常温固化剂乙二胺作为固化剂。对比实验表明乙二胺在包埋 剂中的比例为1 0 时，所得到的棉粘胶切片效果最好。如果乙二胺比例过高，会出 现环氧树脂包埋体固化后容易过硬变脆，刀片在切的过程中切片会产生严重卷曲断裂 的现象；比例过低时，则固化后包埋体较软，切片时纤维受挤压变形程度高。 环氧树脂与乙二胺的反应属于加成聚合型。反应开始时，首先是伯胺中的活性氢 与环氧基反应，生成仲胺( 第一步) ；仲胺中的活性氢与环氧基再进一步反应，生成 叔胺( 第二步) ；剩余的胺基、反应物中的羟基与环氧基继续反应，直至生成体型大 分子( 第三步) 。 第一步 丑妒c - y r l 2 c h 2 一瓶2 + 印一锄一r l 峥晰嗵心一讧一r l o 6 h 7 基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别第2 章棉粘胶混纺纱切片图像的获取 第二步 l c h 2 一c k r 1 日j 垂卜c h 2 c h 2 一n h - c t 1 2 一q h r i + c i - 1 2 一c l ：t 2 一r 1 弓h j 窭卜c 王k l 黾一h 6 h o c h 2 一早h r 1 o h 第三步， c h + c h - c h 专，c h 拓 v c h 2 一c b 一 2 3 切片方法的选择 对于纤维和纱线，通常使用的切片方法有：铜板或不锈钢板切片法、软木塞切片 法、哈氏切片法和回转式切片法。不同切片法对应不同的制作方法、不同的截面厚度、 不同的观察目的。 铜板或不锈钢板切片法是最简单的切片方法。铜板大小和普通载玻片相同，厚 0 5 r a m ，中间有直径0 5 m m 的小孔。一束平行伸直的纤维或纱线用锦纶丝引导穿过铜 板小孔。纤维的多少应适当，应使它正好塞满小孔，用手轻轻牵引时不致发生滑移， 同时也不能使纤维过分受压。然后用锋利的刀片沿铜板两面将纤维束凸出部分切除， 这样可直接在放大5 0 - 5 0 0 倍的显微镜下对铜板小孔中的纤维束进行观察。 软木塞切片法也是简单的切片方法之一。先将带有锦纶丝线的缝纫机针穿过软木 塞中央，然后取出缝纫机针而使锦纶丝线留在软木塞内，这样使锦纶丝线的两头位于 软木塞的一边而在另一边形成线圈。把一束平行伸直的纤维或纱线放进线圈。然后拖 引锦纶丝线的两端使纤维或纱线穿过软木塞。和铜板切片法一样，纤维束中纤维的多 少必须适当。用锋利的刀片切取厚度约0 5 m m 的软木塞片，用甘油将软木塞薄片粘 贴在盖玻片上，这样就可以利用小而强的光从下向上照射纤维而进行观察。 用哈氏切片机可以切成比较薄的纤维或纱线切片，通常可以得到厚度为1 0 3 0 u r n 的纤维切片。哈氏切片法要求有熟练的技巧，耗费时间比铜板法和软木塞法要多些。 用哈氏切片法制成的纤维切片试样放在载玻片上，在试样上滴甘油一滴，轻轻覆上盖 r 基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别第2 章棉，粘胶混纺纱切片图像的获取 玻片，用普通生物显微镜进行观察。 回转式切片机采用隐蔽式无声棘轮，曲柄滑动机构及精度较高的导轨导送标本 块，能切割连续的、厚度均匀的薄纤维切片。切片厚度的调节范围为l 。4 0 u r n 。 铜板切片法和软木塞切片法切片厚度约为0 5 m m ，只适用于一般观察，再加上受 实验条件所限，故本课题采用哈式切片法。实验结果表明，在掌握熟练的切片技术基 础上，对用环氧树脂法包埋所获得的纱线截面切片图像，纤维轮廓清晰，变形小，分 散程度高，可以用于计算机图像识别。 2 4 实验 2 4 1 火棉胶包埋 1 实验原料：棉粘胶混纺纱 2 实验仪器和试剂 带c c d 的显微镜及计算机图像系统、哈氏切片器、载玻片、盖玻片、单 面刀片、火棉胶、甘油、镊子。 3 实验方法 ( 1 ) 取y 1 7 2 型纤维切片器，松开螺丝，取下销子，将螺座转到与金属板成垂直 的位置( 或取下) ，抽出金属板。 ( 2 ) 取一束纱线，用手扯法整理平直，取一定量放入金属板的凸槽中，将金属板 插入，压紧纤维，纱线数量以轻拉纤维束时稍有移动为好。 ( 3 ) 用锋利刀片切去露在金属板正反面外的纱线。 ( 4 ) 将螺座转向工作位置，销子定位，旋紧螺丝( 此时精密螺丝的下端推杆应对 准纱线束上方) 。 ( 5 ) 旋转精密螺丝，使纱线束稍伸出金属板表面，然后在露出的纱线上涂一薄层 火棉胶。 ( 6 ) 等火棉胶干燥后，用锋利刀片沿金属板表面切下第一片试样。由于第一片厚 度无法控制，一般舍去不用。然后由精密螺丝控制切片厚度，重复进行数次切片， 从中选择符合要求的作为正式试样。 ( 7 ) 将制成的切片试样轻轻地放在载玻片上，在试样上滴甘油一滴，轻轻覆上盖 9 基于图像处理的棉，牯胶混纺纱的纤维识别 第2 章糯骷腔纺纱切片图像的莸取 玻片，用显微镜进行观察。试验中采用透射光，截面一般放大2 0 0 4 0 0 倍，用 c c d 拍摄获取纤维截面图像。 4 实验结果 图2 - 1 是棉粘胶混纺纱截面图像。 图2 - i 棉，粘胶混纺纱火棉胶包埋切片图( x 4 0 0 ) 图2 - 1 纤维截面图像明显表朋，纤维问分散度低，排列紧密，由于挤压造成的变 形程度大，图像质量差，不利于计算机图像处理。因此找到一种合适的树脂包埋技术， 充分提高纤维问的分散程度，减少截面变形程度，对纤维截面特征参数提取的准确性 与计算机的图像处理十分重要。 2 42 树脂包埋 1 实验方法 ( 1 ) 包埋体的制各 选取适量处于平直的纱线，将之并和在一起且用夹子将纱线两端固定，以保证 其处于自然伸直状态，然后放入预先制各好的环氧树脂混合液( 适用期为1 5 m i n ) 中浸溃3 5 m i n ，取出后用玻璃棒对包埋体进行适当碾压以去除气泡，然后将其 一端固定于封闭纸箱的内壁上部，使其处于自然垂直状态，以避免还处于熔体 状的包埋体与其它物体发生黏附以及光照对它的影响。 ( 2 ) 包埋体切片及显微镜观察 包埋体制好后，接下来每6 小时对其观察一次，观察时首先用手轻轻触摸，如果 基于图像处理的棉骷胶混纺纱的纤维识别 第2 章棉腑脏棍纺纱目片图像的获取 手感滑腻且手上有油状物质，说明此时包埋体尚在固化过程中；直到再次观察时 手感干爽，此时可以稍微用手按压，感觉硬度适中时就可以切片了( 时间为1 2 天，与温湿度有关) ，然后每隔l 小时切片一次，再将切片放在显微镜下观察t 找出图像质量最好的切片。另外，每次观察时注意包埋体的颜色，随着反应进行 包埋体的颜色会逐渐加深。积累经验后，可以用观察颜色加以判断。在切片制作 过程中受刀片的压力，树脂会发生压缩，切片随之出现皱缩，影响图像质量。这 时可在载玻片上涂上一层甘油，切片就能展平并粘贴在载玻片上，再盖上盖玻片， 待其干燥后置于显微镜下观察。 2 实验结果 图2 - 2 为纱线经树脂包埋后的截面图像。 图2 - 2 棉，粘胶混纺纱树脂包埋切片图( x 4 0 0 ) 实验结果表明，图2 - 2 中，棉纤维截面呈腰圆形，纤维边界和中腔清晰可见；粘 胶纤维截面基本呈锯齿形，边界清晰，且两种纤维相互分散程度高，优于用传统的火 棉胶制各的包埋体截面图像，有利于下一步的计算机图像识别。 2 43 两种方法所获图像预处理后的比较 对用火棉胶包埋法和环氧树脂包埋法分别所获得的切片图2 - 1 和图2 - 2 进行预处 理( 预处理方法及过程见下章) ，其结果如下图所示。 基f 嘲像赴日的棉骷胶混纺纱的纤维识别 第2 章瑚帖胶混纺纱切片图像的获取 圈2 - 3 预处理后的对照图 从对照图中可以明显看出，预处理后的( a ) 图中大部分个体变形度大难以判别种 类；而( b ) 图很好的达n t 预处理的目的，图像清晰，个体轮廓特征明显，有利于后 续的图像识别。 2 4 4 实验技艺总结 实验过程中由于各种因素可能会产生各种问题，例如：纱线与包埋介质粘结作用 力不够或由于刀口不够锋利造成切片时纤维截面脱落；由于切片技艺和人为因素的影 响，造成切片中多焦面现象。为了解决这些问题，总结了以下注意事项： ( 1 ) 准备纱线时，要先将纱线手工退捻，尽量使每根纤维平行排列，然后及时进 行树腊包埋。 ( 2 ) 树脂包埋体的硬度应控制在一定范围内，硬度过大，切片时不能连续成片， 会出现碎末状；硬度过小，由于切片机对纤维的夹持作用，也会使截面变形，达 不到良好的保形效果。合适的硬度需要及时观察，当用手指轻微触摸包埋体手 上无油状物质且手感干爽，此时的硬度为佳。 ( 3 ) 切片时，先将被包埋的纱线前部( 大约l ，4 处) 去掉，然后对其修面，当接近 1 3 ，用合适的进刀距进一步修平表面。应注意，使包埋体表面和刀面处于平行 位置，否则也会造成截面厚度不匀。 ( 4 ) 切片时要保持用力均匀性和连续性，尽量减少刀痕。由于树脂硬度较大，对 基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别第2 章棉，粘胶混纺纱切片图像的获取 刀片磨损严重，应及时调整刀口位置及更换刀片，保证图像质量。由于切片厚度 较薄，纤维与树脂间的抱合力较小，容易出现脱落现象；若刀口不锋利，更易造 成脱落。 基于图像处理的棉脯胶混纺纱的纤维识别第3 章切片图像的预处理 第3 章切片图像的预处理 一幅清晰度高，符合图像识别要求的数字化图像对于计算机的识别是非常重要 的。经过a d 转换数字化了的原始图像，存在噪声、光照不均匀和清晰度不够等缺 点。图像预处理就是针对原始图像进行某些变换，从而获得一幅失真小、背景与对象 分离、清晰度好的图像，使得后续的个体轮廓探测和特征值提取更加快捷和准确。在 数字图像处理中，传统的滤波工具就是线性滤波器，它们易于实现与分析，而且对滤 除与信号不相关的高斯白噪声时有很好的效果，但是线性滤波器是对图像中每个像素 的滤波值等于滤波窗口内的像素值的代数加权平均，在平滑噪声的同时也会平滑和模 糊信号中的一些主要特征，造成图像边缘的模糊，不能很好地保持轮廓信息。本论文 采用数学形态学方法，它作为一种非线性滤波器在进行滤波的同时很好地保持轮廓信 息。本章提出了预处理解决方案及探究了各步骤中形态学结构参数的选择。 3 1 数学形态学的基本概念 数学形态学( m a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g y ) 是分析几何形状和结构的数学方法，是 建立在集合代数基础上，用集合论方法定量描述几何结构的科学。由于数学形态学具 有完备的数学基础，这为形态学用于图像分析和处理、形态滤波器的特性分析和系统 设计奠定了坚实的基础，尤其突出的是实现了形态学分析和处理算法的并行，大大提 高了图像分析和处理的速度。现在已经应用在多门学科的数字图像分析和处理的过程 中。例如：在医学和生物学中应用数学形态学对细胞进行检测；在工业控制领域应用 数学形态学进行食品检验( 碎米) 和电子线路特征分析；在交通管制中监测汽车的运动 情况等等。 数学形态学的基本思想是利用具有一定形态的结构元素( e l e m e n t a ls t r u c t u r e ) ， 在图像中不断移动，以达到对图像分析和识别的目的。设x 为图像集合，s 为结构元 素，数学形态学运算是用s 对x 进行操作。其基本的数学形态学运算包括：腐蚀 ( e r o s i o n ) 、膨胀( d i l a t i o n ) 、开( o p e n i n g ) 。闭( c l o s i n g ) 运算 4 7 4 叼。 1 4 基于图像处理的棉粘胶混纺纱的纤维识别第3 章切片图像的预处理 3 1 1 腐蚀、膨胀 对一个给定的目标图像x 和一个结构元素s ，将s 在图像上移动。在每一个当 前位置x ，s 【x 】只有三种可能的状态，如图3 - 1 ： s 1 ，】 图3 - 1s 【x 】的三种可能的状态 ( 1 ) s x 】gx ( 2 ) s 【胡x 。 ( 3 ) s 嘲nx 与s i x 】nx 。均不为空 第一种情形说明s 【x 】与x 相关最大；第二种情形说明s 【x 】与x 不相关；而第三 种情形说明s 【x 】与x 只是部分相关。 满足( 1 ) 的点x 的全体构成结构元素与图像的最大相关点集，这个点集称为s 对x 的腐蚀( e r o s i o n ) ，记为x e s 。也可以用集合的方式定义： x e s ； 工is 【司xj 腐蚀可以看作是将图像x 中每一与结构元素全等的子集s + x 收缩为点x ；反之， 也可将每一个点x 扩大为s + x ，这就是膨胀( d i l a t i o n ) ，记为x o s 。膨胀用集合语 言定义为： x o s = l x ls x 】ux al 腐蚀在数学形态学中的作用是消除物体边界点，减小物体的厚度，把小于结构元 素的物体去除，使物体内部和物体之间存在的孔洞或缝隙被扩大。膨胀则恰好相反， 它把图像周围的背景点合并到物体中，使物体内部孔洞或之间的缝隙被填补。一般来 基于图像处理的