（纺织材料与纺织品设计专业论文）基于计算机图像处理技术的纤维素类纤维混纺产品成分分析研究——取制样方法及试样样本最小容量[纺织材料与纺织品设计专业优秀论文].pdf

东华大学研究生毕业论文 基于计算机图像处理技术的纤维素类纤维混纺产品成分 分析研究 取制样方法及试样样本最小容量 摘要 纤维素类纤维混纺产品是纺织品服装贸易中的大类产品之一，每 年都有大量的该类产品出口到日本、美国、香港等国家和地区。世界 各国都将纺织品的纤维成分标签作为强制性要求，对纤维素类纤维混 纺产品混纺比的要求也不例外。而纤维素类纤维混纺产品的混纺比检 测由于设备以及检测方法等的差异，经常会产生较大的误差，因此纤 维素类纤维混纺产品混纺比检测的准确性至关重要。在纤维素类纤维 定性和定量分析时取样和制样的方法以及检测的样本容量是决定测 量结果准确性的主要因素。 基于计算机图像处理技术对纤维素类纤维产品混纺比的常见检 测方法有两种：一种是将纤维切成短片断，通过纵向特征进行识别和 计数求出混纺比，另一种是做纱线的横截面切片利用纤维截面特征来 识别和计数进而计算混纺比。本文从纵向和横截面检测混纺比两个方 面，研究了取样和制样方法以及检测时最小样本容量的问题。 在横向检测取样方面，由于传统的火棉胶法获得的切片中，纤维 之间的排列非常紧密，而且采用火棉胶法切片时对纤维的挤压严重使 东华大学研究生毕业论文 纤维截面发生了变形，无法提取纤维截面的准确特征来识别纤维种 类。而树脂包埋法可保持纤维的截面形态，所获得的纤维截面图形也 比火棉胶法的清晰。因此本文利用树脂包埋切片技术研究混纺纱线横 截面内纤维混纺比的变化情况。研究发现混纺纱线不同横截面内的混 ， 纺比在短片段内变化很小，但在不同位置随机抽取的纱线片断间的混 纺比变化较大。因此检测混纺比的取样时每根纱线短片段上用一个切 片即可代表该纱线的混纺比，而抽取纱线时最好从面料的不同位置随 机抽取纱线。文中利用纱线截面树脂包埋技术对不同丝光度的丝光棉 截面进行了比较，发现丝光度越高丝光棉截面的圆形度也越高。 在纵向检测的取样方面，比较和研究现有的纵向混纺比检测方法 磁以3 0 0 0 3 2 0 0 0 、s m0 7 5 6 1 9 9 9 和a a t c c2 0 2 0 0 2 。针对现行检测 方法中存在的取样和制样问题，在a a t c c2 0 2 0 0 2 的基础上对取样方 法作了改进。调整了切断的混合量，用煮沸的方法进行混合，提高了 纤维片段的混合均匀程度。用改进后的取制样方法进行混纺比检测， 得到结果的准确性和结果的稳定性明显提高。 最后，根据最小样本容量统计理论公式讨论影响样本容量的因 素。从纵向和横向检测两个方面，对不同纤维种类的混纺产品，以及 相同成分不同混纺比的混纺产品进行实验研究。分析处理实验数据可 得，纤维种类和混纺比对纱线纵向切段内混纺比以及纱线截面内混纺 比的标准偏差影响很小，不同纱线的混纺比标准偏差间差异也很小， 而且用取样理论计算得到的最小取样数基本相同。进而确定了混纺比 检测时的最小样本容量，纵向为1 9 0 0 根纤维纵向切断，横向为1 8 个 纱线截面。 关键词：图像处理，纤维素类纤维，切片，混纺比，取样方法 东华大学研究生毕业论文 s t u d yo nt h ef i b e rc o n t e n t so fb l e n d e dc e l i u l o s ef i b e r ： - t e x t i l e sb a s e do nc o m p u t e ri m a g i n gp r o c e s s s a m p i i n gm e t h o da n dm i n i m u mt e s t i n gt i m e s a bs t r a c t t h ec e l l u l o s ef i b e rb l e n d e df a b r i c sa r et h em a j o rp r o d u c e si nt h e t e a d eo ft e x t i l ea n dg a r m e n t e v e r yy e a r ， a l a r g en u m b e ro fs u c h p r o d u c t sa r ee x p o r t e dt oj a p a n ，u s a ，h o n gk b n ga n do t h e rr e g i o n sa n d c o u n t r i e s e v e r yc o u n t 巧m a k e sf i b e rc o n t e n t1 a b e la st h ec o m p u l s o r y r e q u i r e m e n t s ，a sw e l la st h eb l e n d e dr a t i oo ft h ec e l l u l o s ef i b e rb l e n d e d f a b r i c s h o w e v e rd u et od if f e r e n c e so f t e s t i n g i n s t m m e n t sa n d m e t h o d s ，t h e r ea r ea l w a y sb i ge r r o r si nt h et e s t i n gr e s u l t so ff i b e r c o n t e n tt oc e l l u l o s ef i b e rb l e n d e df a b r i c s h o wt og e tt h ea c c u r a t ef i b e r c o n t e n t d e p e n d s o nt h e s a m p l i n g m e t h o da n dm i n i m u mt e s t i n g s p e c l m e n s t h e r ea r et w om e t h o d so ft e s t i n gt h eb l e n d e dr a t i oo fc e l l u l o s e f i b e r sp r o d u c t ：t h eo n ei st od i s t i n g u i s ha n dc o u n tt h ef i b e r sb yt h e f i b e r l e n g t h w a y s c h a r a c t e r i s t i ca f t e r c u t t i n g t h ef i b e r si n t os h o r t s e g m e n t s t h ea n o t h e rw a y i st od i s t i n g u i s ha n dc o u n tt h ef i b e r sb yt h e c h a r a c t e r i s t i co ff i b e r s 。c r o s ss e c t i o n sa f t e rm a k i n gc r o s ss e c t i o ns l i c e s i nt h i s t h e s i s ， w ef o c u s e do ns a m p l i n gm e t ho da n d c o n f i r m i n g 东华人学研究生毕业论文 m i n i m u mt e s t i l l gt i m e st ot e s tt h eb l e n d e dr a t i ow i t ha b o v e t w o m e t h o d s s a m p l i n gm e t h o di nf i b e rc r o s ss e c t i o nd i dn o tu s et h et r a d i t i o n a l c o l l o d i u ms l i c i n gm e t h o di nt h es t u d y ，b e c a u s et h ef i b e rw e r ev e r y ， t i g h t l yt r a n s f 置g u r e di nt h ey a mc r o s ss e c t i o nd u et ot h es q u e e z i n g h o w e v e r ，f o rt h er e s i ne m b e d d e dm e t h o d ，i tc a nk e e pt h eo r i g i n a ls h a p e o ft h ef i b e rc r o s ss e c t i o ni nt h ey a r d ，s oi ti sv e r ye a s yt og e tac l e a r e r f i b e r sc r o s ss e c t i o ni m a g i n gt h a nt h a to fc o l l o d i u mm e t h o d t h e r e b y ， t h ei n v e s t i g a t e do nt h ec h a n g e si nb l e l n d e dr a t i ow | i t hr e s i ne m b e d d e d m e t h o dw a sd o n e t h ec o n c l u s i o ni st h a tt h eb l e n d e dr a t i ov a r i e dm o r e s l i g h t l y i nt h es h o r ts e g m e n tt h a nt h a t i nt h e s e g m e n t a tr a n d o m t h e r e f 6 r e ，t h er a t i oo fb l e n d e dp r o d u c tc a nb eg o ti no n l yo n es l i c eo f o n e y a mw h i c h c h o s e nf r o mt h ed i 虢r e n t p l a c e s a tr a n d o m c o n l p a r i s e dw i t h t h ec r o s ss e c t i o n so fc o t t o n y a r n s i nd i f f e r e n t m e r c e r i z i n gd e g r e e sw i t hr e s i ne m b e d d e dm e t h o d ，t h er o t u n d i t yd e g r e e w o u l db eh i g h e rw i t hh i g h e rm e r c e r i z i n gd e g r e e i nr e s p e c to fs a m p l i n gi nl e n g t h w a y sd i r e c t i o n ，t h es t a n d a r d ss u c h a sf z t3 0 0 0 3 2 0 0 ，s n t0 7 5 6 1 9 9 9a n daa t c c2 0 一2 0 0 2w e r e c o m p a r e si nt h i sd i s s e r t a t i o n t os o l v et h ep r o b l e m sw h i c ho c c u r r e di n t h et r a d i t i o n a l m e t h o d s ，s a m p l i n gm e t h o dw a si m p r o v e db a s e do n a a t c c2 0 2 0 0 2s a m p l i n gm e t h o d t h el e n g t ho fs l i c ew a sa d j u s t e di n o r d e rt oo b s e r v et h ec r o s ss e c t i o nc h a r a c t e r i s t i ca n di d e n t i f yt h ef i b e r 东华大学研究生毕业沦文 t h eu n i f o r m i t y o ft h ef i b e rs e g m e n tw a si m p r o v e db yi n c r e a s i n gt h e b l e n d e dr a t i oo ft h ef i b e rs e c t i o na n dm i x i n gt h ef i b e rw i t hb o i l e dw a t e r t h ea c c u r a c ya n ds t a b i l i t yo ft e s t i n gr e s u l t sw e r ei m p r o v e do b v i o u s l y w i t ht h ei m p r o v e ds a m p l i n gm e t h o d f i n a l l y ，t h ef a c t o r so ft h et e s t i n gt i m e sw e r ed i s c u s s e db a s e do nt h e m i n i m u ms a m p l ev o l u m es t a t i s t i c a lf o r m u l a f r o ml e n g t h w a y sa n d s e c t i o n a l d i r e c t i o n ， t h er e a s o n a b l e e x p e r i m e n t sw e r e i e s i g n e d o n d i f e r e n tl 【i n d so ff i b e rb l e n d e dp r o d u c t sa n dd i f e r e n tb l e n dr a t i o p r o d u c t sw i t ht h es a m ef i b e r s t h ed a t as h o w e dt h a tt h eb l e n d e dr a t i o n o ff i b e r sa n dt h ek i n do ff i b e r so n l yh a v eal i t t l ei m p a c to nt h ev a l u eo f t h es t a n d a r dd e v i a t i o n o f 1 e n g t h w a y sa n ds e c t i o n a l d i r e c t i o n t h e d i f 眙r e n c eo fs t a n d a r dd e v i a t i o nt h a tc a m ef t o md i f f e r e n tk i n d so ff i b e r s a n dd i f f e r e n tb l e n d e dr a t i ow e r ea l s oa l m o s tt h es a m ew i t ht h e m i n i m u ms a m p l i n gv o l u m e a c c o r d i n g t o s a m p l i n gt h e o r y t h e m i n i m u mt e s t i n gt i m e si sc o n f i r m e d ：m o r et h a n1 9 0 0f i b e r sf o r l e n g t h w a y sa n d1 8c r o s ss e c t i o n sf b rs e c t i o n a ld i r e c t i o n s z h a n gb a o x i n g ( t e x t i l em a t e r i a l s & d e s i g n ) s u p e r v i s e db yp r o f w ux i o n g y i n g k e y w o r d s ：i m a g i n gp r o c e s s ，c e l l u l o s ef i b e r ，s l i c eu p ，b l e n dr a t i o ， s a m p l i n gm e t h o d 东华大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈 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。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文 不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果 的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完 全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：猿罐牲 日期：泸 年，1 月弓口日 东华大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规 定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印 件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可 以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学 位论文。 保密耐，在二二年解密后适用本版权书。 本学位论文属于 不保密口。 学位论文作者签名：2 长缛暇 日期：沙口 年，2 月 口日 指导教师签名：易每促 日期：劫以年，l 月日 东华人学研究生毕业论文 第一章绪论 1 1 基于计算机图像处理技术的纤维素类纤维混纺比检测的研究 1 1 1 计算机图像处理技术在纺织检测上的应用 计算机图像处理是指将图像信号转换成数字格式，并利用计算机对其进行处 理的过程。其内容十分丰富，包括数字图像变形技术、图像的傅立叶分析技术、 图像分割、边缘提取、形状描述、形态学分析、图像压缩编码、彩色图像处理等。 计算机图像处理技术可以直观地对图像进行变换，这一新兴技术已在各行业中得 以广泛应用【1 】。 4 传统方法利用手感、目测法对纺织品的检验与测试，人为因素干扰大，准确 率不高。利用图像处理技术可以减少主观因素影响，客观评定纺织品的外观和内 在质量。图像处理技术在纺织品检测中的应用，主要包括纤维检测、纱线检测和 织物检测三个方面1 2 1 。 1 纤维检测 主要是纤维的外观形态、直径、棉网均匀度检测，纤维异型度检测等。 1 ) 羊绒的细度测试 采用图像处理技术的羊绒细度自动测试系统，在对羊绒纤维图像进行滤波二 值化、边缘增强处理后能以最大准确度和统计可信度测定羊绒细度以及其分布。 这种方法可以提供全面的羊绒品质评定数据，包括对贴肤服装有影向的特种纤维 识别的细节信息，可以完全替代传统的羊绒细度检验方法【34 1 。 2 ) 羊毛与羊绒纤维表面形态的识别 根据羊绒和羊毛的表面鳞片形态特征，综合利用灰度差值、模板代换、边界 搜索、轮廓跟踪、拐点分析等一系列图像处理和识别的方法，对羊绒和羊毛表面 鳞片形态进行处理，可以对羊绒纤维进行自动识别f 5 1 。 3 ) 化学纤维异型度的测量 采用计算机图像处理分析技术，对化学纤维截面图像进行平滑、中值滤波、 去除噪声、边缘锐化及直方图均衡化处理。计算形心点、纤维截面积、纤维截面 东华大学研究生毕业论文 内切圆与外接圆半径以及理论半径，从而最终确定化纤的异型度【6 1 。 4 ) 棉纤维成熟度测试 采用图像分析法检验棉纤维的成熟度，即通过轮廓跟踪算法获得预处理过的 棉纤维边界，并根据轮廓的方向判别轮廓的转折点，分析计算成熟度参数。其优 点是能够提高测试数据的可靠性，为提高和制定工艺参数提供科学依据。 5 ) 棉网棉结检验 棉网中因为存在棉结，对光线的反射程度存在差别，相应的在图像中也存在 灰度差异，先对图像进行边缘提取操作，然后根据棉结实际尺寸和灰度级设定棉 结的灰度阈值和面积阈值，再对整个图像进行扫描，并按照所设定的阈值对棉结 进行判断和统计。 2 纱线检测 主要是纱线混纺比及纱线的外观质量等。 1 ) 纱线混纺比的测定 采用微机图像处理与模式识别技术，依据对纱中纤维的纵向几何形态差异的 分析，建立多参数分层识别模型，能够实现混纺纱混纺比的自动测试【7 1 。 2 ) 纱线外观质量评定 将绕有纱线的黑板通过扫描仪扫描，再经过a ，d 转换器变为数字量，输入到 计算机中去，并对图像进行预处理，目的是得到一幅失真最小、目标信号和背景 信号完全分离的图像，即对图像进行噪声去除，突出目标。然后对图像进行特征 提取和识别，即提取预处理后的图像中各个目标信号的特征量，并根据识别模型 对目标信号进行识别。这样可以得到纱线的平均直径及直径变异系数c v 值，计 算纱线的粗节、细节、竹节、棉结数等判别指标，根据各指标对纱线条干的贡献 率确定一个评级系数对黑板评级。实现黑板条干测试指标的量化8 1 。 3 织物检测 主要有织物的密度、组织结构、褶皱分析、悬垂性评定、起球等级评定以及 疵点检测等【9 1 。 1 ) 织物密度的测试 在机织物经纬密计算机自动测定中，通常采用的方法是快速傅立叶变换。图 像进行分析后得到光谱能量图，根据能量谱图中周期性变化的高能量部分，识别 东华大学研究生毕业论文 出织物的基本组织，在图像一定方向上取高频信号得到织物经纱和纬纱的细度。 通过对织物图像频谱特征的提取，确定经纬纱的频率，进而得到机织物的经纬密 度。 2 ) 织物单元组织的结构与组织循环的测试 在织物中任何方向的结构重复，在其功率谱图中都会出现一组与该方向相垂 直的亮带组，通过选取这些亮带的频率成分进行变换，就可以清楚地恢复图像的 基本结构。 3 ) 织物折皱等级的评定 。 美国有一些学者探讨了利用计算机图像处理技术评定织物的折皱程度。提出 用折皱强度、轮廓、功率谱密度、尖锐度、随机分布程度、总体外观、分形等来 表征折皱程度。这些指标均从不同侧面表征了织物折皱程度。我国学者也己探讨 了利用计算机图像处理技术评定双绉织物的起皱程度，提出以折皱图像灰度曲面 比、灰度标准差、折皱块面积标准差来评价折皱状况【1 0 】。 4 ) 、织物悬垂性的测试 ：。首先将试样放置在支持台上，等待试样形成稳定的悬垂形态后，由c c d 摄像 头进行采样，经过图像卡，d 转换成为数字图像，然后以灰度图像格式存储在计 算机的存储器内。计算机对此次度图像进行一系列的图像预处理，如滤波、二值 化、边缘增强等，除去噪声、背景等无用信息，保留与悬垂有关的信息，然后对 悬垂图像的形态结构进行分析，提取各种特征参数，计算表征织物悬垂性能的相 应指标【l l 】。 5 ) 织物表面疵点的识别和检验 同正常织物纹理比较，疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部 纹理特性。利用二维连续小波特性，能在时域和频域上对织物图像同时实现任意 尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析，确定出最优的变换尺度和旋 转角度，并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模型中进行疵点的分割。实 际疵点的检测结果表明该方法是可行的。 1 1 2 纱线混纺比图像处理自动检测的原理 纤维成分自动测试分析系统主要由显微镜光学成像系统、c c d 摄像传感器及 东华大学研究生毕业论文 计算机等部分组成。当纤维被制成载玻片，经显微镜光学成像系统按一定的放大 倍数，在c c d 传感器光敏面上形成了一个被测影像，这个影像放映了被测纤维的 形态结构，它由c c d 传感器转换成视频信号，经数据处理，最后获得被测纤维的 各种特征参数，由特征参数对不同种类的纤维做出判断。其测试流程大致为7 】： 制样卜_ 叫图像获取卜l 叫滤波去噪卜一叫 阀值化 输出结果h判别分类卜一特征提取h 边缘提取、区域标记 在纤维成分自动测试分析系统的基础上记录纤维的根数比并测量纤维的截 面积，就可以计算出纤维成分的混纺比。 1 2 抽样检验与试验样品的样本容量 1 2 1 产品抽样检验 1 2 - 。5 j 抽样检验是一门独立的学科，是以“用尽可能少的样本量来尽量准确地评判 总体( 批) ”为主线的。抽样检验的理论依据是概率论、数理统计、管理学和经 济学。它是统计质量控制的一个重要组成部分，是任一质量保证模式的内容之一。 对抽样检验的研究，创始于上世纪2 0 年代，迄今已有八十多年的发展历史。 他的奠基人是美国人贝尔电话试验( b e l lt e l e p h o n el a b o r a t o r i e s ) 的道奇 ( h f d o d g e ) 。他和罗米( h g r o m i n g ) 于1 9 2 9 年共同发表了一篇题为一 种计数抽样检验方法的论文。这篇论文的发表吸引了一大批统计学家研究这个 课题，但是当时仅仅是理论上的。抽样检验这门科学的应用，是从二次世界大战 时期开始的。二战时期美国成为世界上最大的军火生产国，但是产品的质量却不 尽人意。为此美国国防部委托哥伦比亚大学统计学小组，起草一份对军火产品实 施抽样检查验收的规则，后来出现了美国国家军用标准m i l s t d 一1 0 5 。该标准 至今仍在使用。 在我国，抽样检验的研究起步较晚。上世纪6 0 年代以前只有一些零星的研 究结果和应用。6 0 年代中期，才开始研制抽检标准。我国的第一个抽样检验标 准是( 电子部) s j1 2 8 8 。7 8 ，经过使用后上升为国家标准，即g b t 2 8 2 8 8 l 。9 0 年代我国的抽检理论及应用研究有了飞跃的发展，目前我国的抽样检验标准已经 东华大学研究生毕业论文 比较齐全，并颁布了新的抽样标准g b t 2 8 2 8 1 2 0 0 3 。 1 2 2 样品的试验取样【1 6 1 8 】 样品的试验取样与产品的抽样检验不同。产品的抽样检验是以被抽到的产品 是否合格而进行的计数或计量型抽样，其目的是检验产品的质量情况。而试验取 样是在试验或测试中确定的取样方法和试验次数，在节省人力物力的同时保证结 果的准确性。 取样的目的是既要从总体中抽取一部分代表总体的子样，又要使取样误差最 小，这就必须遵守随机的原则，所要抽取的各个部分抽中与抽不中的机会相同， 不受取样人的主观影响，这种取样一般称为随机取样。 具体的取样方法可分为四种： 1 纯随机取样 纯随机取样又称简单随机取样，就是对总体不经任何分组排队凭着完全偶然 的机会从中取样。从理论上讲，纯随机取样是最符合于取样的随机原则，因此是 取样的基本形式。纯随机取样在理论上虽然最符合随机原则，但在实际上则有很 大的局限性，尤其当总体的变异较大时，纯随机取样的代表性就不如经过分组再 p 抽样的代表性高。 2 等距取样 等距取样是先把总体按一定的标志排队，然后按相等的距离抽取。等距取样 与随机取样相比，可使子样比较均匀地分配在总体中，可以使子样具有较好的代 表性。但是如果产品质量有规律的波动与等距取样重合则会产生系统误差。 3 代表性取样 代表性取样是运用统计分组法，把总体划分成几个代表性类型组，然后在组 内用纯随机取样或等距取样，分别从各组中取样，再把各部分子样合并成一个子 样。如何确定各组取样的数目有两种方法：一是按各组内的变异程度确定，变异 大的组多取一些，变异小的组少取一些，没有统一的比例；另外一种是按各部分 的比例来确定各组应取的数目。 4 阶段性随机取样 阶段性随机取样是从总体中取出一部分子样，再从这部分子样中抽取试样。 东华大学研究生毕业论文 从一批货物中取得试样可分为三个阶段：批样、实验室样品、试样。 批样从要求试验的整批货物中取得一定数量的样品。 实验室样品从批样中用适当的方法缩小成实验室样品。 试样从实验室样品中按一定的方法取得做各项物理化学性能实验的样 品。 从总体中按照一定的方法取得代表性子样后，子样中的个体数目往往依然很 大，不可能将子样中所有的个体一一加以测试，这就需要确定试样的样本容量。 那么究竟子样中个体的试验样本容量如何确定才能使试验结果的子样平均数与 总体平均数没有大的误差，这需要用统计的方法加以分析。 取样方法和试验样本容量的科学性是统计准确性的基础。通过检测样本推断 总体产品质量是质量监督与质量认证的必要手段。能否通过检测样本准确的推断 总体的关键，是必须使用科学性的取样方法。否则，即使检测手段再先进，检验 结果再精确，也不可能对产品总体的质量的状况做出准确合理的推断。 1 ，2 3 关于取样及样本容量的研究概况 样本容量也就是样本内所含的个体数量，样本容量的使用范围广泛，产品抽 样、试验室样品以及试样的选取时，都要考虑样本容量大小的问题。以纤维素类 纤维混纺产品的混纺比检测为例，首先从一批产品中进行产品抽样，而后从抽出 的产品取做实验使用的纱线，制作载波片在显微镜下对不同种类的纤维进行计数 和直径或横截面面积的测量，最后计算出混纺比。在此过程中，产品抽样的数量 和载波片上纤维的计数量都是样本容量。对于检测试验中的样本容量在有的文献 中也叫试验次数。关于样本容量大小的确定方法许多学者都在进行研究，但究其 根源大都是以简单随机抽样中抽样量的确定方法为依据的。 在对试验样本容量进行研究时所用到的公式的形式虽然各不相同，但是它们 2a 2 都可以转化为同一公式以= 芝( 式中：f 是在所要求的置信水平下的学生氏f 表 r 2x 。 值；s 是测量的总标准偏差；x 为测试量平均值；r 是平均值可接受的相对百分 偏差( 平均值的相对误差) ) 【1 9 】。 美国统计学家w i l l i 锄g c o c h r a n f 2 0 】给出了多种情况下简单随机抽样的样本 东华火学研究生毕业论文 容量的计算斌b m w m i 础i 】把觯随机抽样公式挖= 降卜拓为确定样 本容量的方法，式中：刀为最小样本容量；z 为分位数；仃为总体的标准偏差； 李晓峰【2 2 】利用公式门= 唔垡( 式中：，z 为样本容量；f 为分位数；c y 为 时，计算公式为：垂式中：为要求计算得到的样品个数；仃为总体的方 k ? 引刀= 器热棚一叭数； 是积总体的情况下，用，z = ( 等) 2 计算取样数量。 赵秽用公式刀= ( 等) 2 ( 式中：以为取样数量，只或包；r 为分位数 为总体的标准差系数，；d 为保证误差率，) 计算进口涤纶的品质检验时的 取样数量。 日本纤维性能评价研究委员会编纺织测试手册中试验次数的确定方法【2 6 】 为，z ：旦。式中，孑为标准差，f 为信度的系数，p 为测定值的精度。日本工 东华大学研究生毕业论文 业标准中规定，当母样的标准差为未知数时，可进行2 0 次以上的试验求得标准 差，有变异系数和必要的精度，试验次数按下式来决定刀= k 毳( 譬 2 。式中，锄 是当区间计算的置信度为( 1 一口) 时，与标准常态分布曲线一侧的或然率相对 应的或然率变数。d = 兰1 0 0 ，对母样平均甜所得的万( 万= x 一“) 的百分比 来表示。速藤拾雄【2 7 】制作了“试验次数计算表”，并用它来确定测定次数，并且讨 论了c y 值与测定次数的关系。日本纤维学会编写的缄维便髡中给出了根据 母样平均值确定试验次数的方法【2 8 】。 此外，姜城等人【2 9 1 利用，2 ：掣( 式中玎为取样数量，f 表示显著性水平 相对应的标准正态偏差，跏为样本标准差，拈样本平均值相对误差( ) ) 做了土壤养分变异与合理取样数量的研究。h e l e n az h e v e l e v ，p a r i e n t es a r a l l l 3 0 1 作 了土壤取样方法的研究。m y k i m ，n d u b i n 【3 1 】在环境污染的调查取样方法方面 做了研究。筒井茂羲等【3 2 1 做了遗传学研究取样方法的研究。贾超和刘宁用随 机取样方法研究了岩土材料试验次数的概率估计方法。孙凯等人也利用随机取 样方法对墒情监测取样方法的进行了研究。以上学者的研究为本文奠定了理论基 础。 1 2 4 纤维图像处理自动识别技术的取样方法 目前，在鉴别纺织品的成分含量时采用的取样方法( 以服装面料成份检验为 例) 一般是，在一批商品中按照国家标准中规定的抽样方法来抽取一定件数的服 装，再从一件服装上取一块面料用来代表这件服装整体。然后从该块面料中随机 抽取一根或数根纱线用来代表该面料，从纵向或横截面利用人工方法对纱线的成 分含量进行分析，而分析得到的结果就代表了这批纺织品的成分含量。 对于图像处理技术鉴定纤维素类纤维混纺比，主要是利用纤维的纵向特征和 横截面的特征来区别不同的纤维种类，通过对一定范围内不同种类的纤维根数的 测定和纤维截面积的测量，最后计算出样品的混纺比。但是由于计算机在识别纤 维种类和计数纤维根数时，对识别的对象要求较高。因此，在取样和制样时与人 工检测相比其要求更高。 r 东华人学研究生毕业论文 1 3 本课题的研究内容和研究方法 ， 1 3 1 研究背景 入世后，给我国纺织品和服装的出口带来前所未有的机遇。目前中国大陆是 世晃最大的纺织品贸易国，深深影响全球纺织品服装贸易动向，据统计2 0 0 5 年 全年，中国纺织品和服装进出口总值为1 3 4 6 3 4 亿美元，占全国外贸进出口总值 的9 4 7 。 对于纺织品和服装的出口，各国基本上均将纤维的成分及其标签作为市场准 入的必要技术法规，各国海关也将纺织品和服装的纤维成分及含量作为入境时的 关税征收依据( 如美国的f t c 规定的“纺织品成分法案”t h et e x t i l e p r o d u c t si d e n t i f i c a t i o n a c t ) 。我国也在强制性国家标准g b5 2 9 6 4 纺 织品和服装的使用说明中明确规定：凡“在国内销售的纺织品和服装”，“应标 明产品采用原料的成分和含量”。这些足以说明无论是纺织品和服装的出境和入 ：境，纤维成分和含量是必须的检测内容。 ：二 肇：长期以来，我国的纤维素类纺织品和服装的纤维成分和含量均采用传统的显 戥投影仪法进行检测，即采用普通的切片技术( 火棉胶涂纤维) ，在放大倍数为 5 0 0 倍的光学显微镜和投影仪下对纤维素类纤维行人工判定、直径测量和记数再 计算；混纺纱线不论纵向或截面取样均随机取样，没有考虑纱线的结构、纺纱方 法、织物的加工、服装的使用等因素。因此，在检验时效、检验结果的准确性、 检验方法适应性及检测成本方面均存在一系列问题。 1 现有方法比较费时：由于该方法均采用人工观察、测量和记数，特别费时。 如检验棉麻纤维成分，一般来说，在暗室里，需要两个检测人员至少判定 15 0 0 4 0 0 0 根纤维，需要一个上午仅能完成一两个试样。这很难满足大批量出口 和日常的贸易检验快速的要求。 2 检验的结果的准确性存在问题：虽然检验人员必须经过专业培训，具有一定 的实践经验和操作熟练程度，即使如此，检验人员也受主观情绪和长时间工作 的视觉疲劳影响，造成检验结果的误差。对检验结果的重现性和再现性产生影 响。还有，做纤维截面切片时，目前的切片方法是用火棉胶涂抹纤维，作为包 埋介质。由于该包埋介质的强度不够，导致在切片时，不可避免对纤维产生挤 东华大学研究生毕业论文 压，造成纤维的截面变形，检验时不能真实反映纤维的截面形状，因而，带来 - 纤维的截面的测量的较大误差。由于随机性( 取样次数和部位) ，可能会造成由 于对纤维在混纺纱线中的转移和分布规律不了解，而造成取样的确误差，因而 造成检测结果的误差。 3 现有的方法检测成本较高：由于现有的检验方法费时，进而人工成本较高； 更为难以估计的是，由于检测周期较长和结果的可能误差，会造成贸易的交货 期变长，客户因结果的差异发生退货、索赔所造成的经济损失。 4 现有的检测方法对经染色的纤维素类纤维混纺纺织品和服装、对层出不穷的 新的纤维素类纤维( l y o c e l l ，m o d a l ，竹浆纤维等) 或传统的纤维经改性处理后， 均存在方法不能适应等问题。 5 由于现有方法的局限性，对纤维在加工过程中的混合效果评价只能采用间接 方法；对纤维在加工过程中的形态变化评定也比较困难，难以用于实践；对纤 维形态与纤维集合体性能之间的关系亦无法深入研究。 由于检测的周期长、检测费用高而降低竞争力，很大程度上对我国出口的纤 维素类纺织品和服装的出口产生影响；对纤维形态与纤维性能以及加工工艺之间 的关系研究甚少，无法用于指导生产。 虽然，人们采用计算机技术对以上项目的检测作了一定的探索，但在商业 化方面却没有大的突破。寻找一种自动、快速、准确检验方法替代该传统的方 法是检验检疫部门、研究机构、生产企业迫切需要解决的问题。检验方法进入 商业化的关键，是检测技术必须自动化或尽可能地减少人工干预。随着计算机 技术和计算机图像处理理论的不断发展，为采用计算机对纤维素类纤维及相互 间的区别及自动识别和检测提供了技术的可能。基于以上问题的存在，课题组 获得教育部和质检总局的支助开展此方面的系统研究，本文主要研究基于计算 机图像处理技术的纤维素类纤维混纺产品成分分析的取制样方法及试样样本最 小容量。 1 3 2 研究内容 在纤维素类纤维混纺产品成分图像处理自动识别取样时由于随机性( 取样次 数和部位) ，可能由二j ：对纤维在混纺纱线中的转移和分布规律不了解，而造成取 东牛大学研究生毕业论文 样的误差，因而造成检测结果的误差。本课题主要根据前入对取样方法的研究成 - 果和应用情况，改进取样和制样的方法。通过研究纱线横截面和纵向切断载玻片 上纤维根数和混纺比分布，来确定纤维素类纤维混纺纱线成分图像处理自动识别 的取样方法和试验次数。运用数理统计的取样理论确定试验最小样本容量的计算 方法，并通过实际试验进行验证。确立合理的取样方法以便于进行纤维种类和纤 维素纤维混纺纱线混纺比的图像处理自动识别。 1 3 ，3 研究方法 1 收集不同种类和混纺比纤维素类纤维混纺纱线，并根据研究需要进行分类。 2 根据已有的研究在理论上确定合理的取样方法和试验最小样本容量的计算 方法。研究现有的纵向混纺比检测方法f z t3 0 0 0 3 2 0 、s n t0 7 5 6 1 9 9 9 和一 a a t c c2 0 2 0 0 2 ，并通过实验来比较不同制样方法的效果。针对现行检测方法中 存在的取制样问题，对取制样方法进行改进。 3 利用树脂包埋超薄切片技术制作混纺纱线的横截面切片，按照不同的取样方 法进行分组实验，分析实验数据，研究纤维素类纤维混纺纱线横截面内纤维混纺 比的变化规律。最终确定横向混纺比检测时的取样方法。 4 根据最小样本容量统计理论公式( 船：! 嬖，式中：f 是在所要求的置信水 尺2 x 平下的学生氏f 表值；s 是测量的总标准偏差；x 为测试量平均值；尺是平均值 可接受的相对百分偏差( 平均值的相对误差) ) 讨论影响样本容量的因素。分别 用纵向和横向检测方法，对不同种类纤维的混纺产品，以及同种成分不同混纺比 的混纺产品进行研究。得到混纺比的标准偏差与纤维种类、混纺比的关系。由混 纺比的变化规律得出其标准偏差，从而根据最小样本容量计算的公式确定合理的 试样样本容量。 东华人学研究生毕业论文 参考文献： 1 】丁雪荣，宋广礼计算机图像处理技术在纺织品测试中的应用 j 】上海纺织 科技，2 0 0 5 ，( 6 ) ：5 9 6 1 2 】李学佳，杨建忠图像处理技术在纺织工业中的研究应用及不足【j 新纺织， 2 0 0 2 ，( 1 2 ) ：3 7 3 9 3 】王彦霞，栾文彦采用数字图像处理技术测量羊绒细度研究【j 】激光与红外， 2 0 0 2 t ( 2 ) ：1 2 l 1 2 3 4 】陈海峰，康健，吴大诚。羊毛细伎的计算机自动检测系统的研究 j 纺织学 报，1 9 9 9 ：6 0 6 2 【5 】杨建忠，王荣武羊绒与羊毛纤维表面形态的图像处理与识别 j 】毛纺科技， 2 0 0 2 ，( 5 ) ：1 2 1 5 6 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