基于数字图像处理的醋酸纤网均匀性检测*

侯文明 王 旭 侯 珏 王荣武

1.东华大学纺织学院，上海 201620；2.新疆维吾尔自治区纤维检验局，新疆 乌鲁木齐 830011

基于数字图像处理的醋酸纤网均匀性检测*

侯文明1王 旭2侯 珏1王荣武1

1.东华大学纺织学院，上海 201620；2.新疆维吾尔自治区纤维检验局，新疆 乌鲁木齐 830011

探讨醋酸纤网均匀性的表征及测定方法，通过数字图像处理获取醋酸纤网中不同区域内的纤维覆盖面积，求取纤维覆盖率，建立其与纤网均匀性的关系以表征醋酸纤网的均匀性。首先，将醋酸丝束充分展开形成醋酸纤网，并利用扫描仪采集醋酸纤网图像；其次，提取纤维边缘，将目标和背景分离；最后，通过区域划分计算目标在各区域的覆盖率的CV值，对纤维分布均匀性进行表征。结果表明，此方法计算得到的醋酸纤网均匀性与人工测评结果具有较高的一致性。在醋酸纤网生产工艺控制监测中，可利用纤维覆盖率来表征醋酸纤网中纤维分布的均匀性。

丝束，醋酸纤网，均匀性，纤维覆盖率，数字图像处理

在烟草行业，二醋酸丝束广泛应用于香烟过滤嘴的生产，其工业化生产过程主要分为醋酸丝束的生产[1]、滤棒的加工成型[2]两个部分。香烟滤棒中的纤维均匀性是影响其过滤性能的重要因素之一。然而，在醋酸丝束的并条工艺中，小丝束带合并轨道的偏移会造成丝束带中的纤维分布不均匀，这对滤棒中纤维分布的均匀性有严重的影响。按照醋酸丝束的生产工艺，并丝工序结束后的醋酸纤维集合体被称为丝束带，将直接参与丝束带并合的上一级醋酸纤维集合体称为小丝束带。在实际生产中，醋酸丝束带主要采用手工拉网和目测的方式进行评测，这种方法受检测人员的主观的影响较大。

对于较厚的醋酸纤网，其均匀性通常通过纤网的质量、强力等进行表征。根据非织造布单位面积质量的测定标准[3]，按照一定的取样方法，取最少5块 面积至少50 000 mm2的样本，称取各样本的质量，通过求取质量的CV值来表征非织造布在质量分布上的均匀性；也可以根据非织造布断裂强力和断裂伸长率的测定标准[4]，沿纤网的纵横向各取5块50 mm200 mm的试样，测量各试样的断裂强力，通过求取断裂强力的CV值来表征非织造布的力学性能均匀性。

对于较薄的醋酸纤网，其均匀性更多的是通过图像处理技术加以表征。纤网中纤维的取向也是纤网均匀性的一项重要表征。肖坤楠等[5]对静电纺纤网的电镜扫描图进行滤波、二值化等预处理后转化为二值图，然后对灰度图做不同角度的旋转，测量各旋转图中纤维的取向分布，最终得到纤网中纤维的取向；潘如如等[6]提出了一种纳米纤网均匀性的表征方式，将纳米纤网的电镜扫描图经傅里叶变换，然后按角度统计各方向的频率信号强度，并将统计结果绘制在专用图表中，以此来观察纳米纤网的均匀性，此方法适用于趋于各向同性的纤网。王荣武等[7]针对略厚的非织造材料提出了一种基于多聚焦面的图像融合方法来求取纤维取向，首先将一系列纤维聚焦面的图像融合为一个可接受的高清晰度的融合图像，然后求取向分布，将取向分为纤网中的纤维取向和纤网取向；其中，对于弯曲的纤维段，在其两端拉直线，用该直线的取向来表征该纤维段的取向。周明等[8]针对纳米纤网提出了一种孔隙率的表征方法，先对电镜扫描图进行二值化处理，再对二值图像进行面积统计，最终得出其孔隙率，在一定程度上可以间接体现纤网的均匀性。

醋酸纤网较薄且易变形，这增加了制样的难度，所以通过纤网质量来表征其均匀性在操作上十分不便。由于醋酸纤网需要充分展开，纤网中单根纤维在横向上跨度较大，采用条样法测其力学性能，制样时会切断许多纤维，严重影响条样法测试的强力，所以同样不适用通过条样法的力学性能测试来表征醋酸纤网在力学性能上的均匀性。且醋酸纤网中的纤维沿纵向分布较为明显，纤网中纤维的取向分布不足以表征醋酸纤网的均匀性。经傅里叶变换的方法也是基于纤维取向，同样不适用于醋酸纤网均匀性的检测。因此，针对醋酸丝束的均匀性测评问题，本文改进了纤网孔隙率的测评方法，采用边缘检测、二值化等图像处理技术，通过纤维覆盖率对醋酸丝束展开形成的醋酸纤网均匀性进行评价和表征。此方法可用于指导醋酸丝束的生产和工艺控制，有利于实现醋酸丝束带均匀性的机械化、智能化测评。

具体的实施方案如图1所示。

图1 实施方案

首先，通过牵网机将醋酸丝束带展开，形成纤维充分分离的纤网；然后，使用扫描仪获取醋酸纤网图像，经二值化、边缘检测等处理后，提取图像中的纤维目标边缘信息；最后，将提取的信息按纵向将醋酸纤网分为5个区域(组)，分别求取各区域(各组)中纤维的覆盖面积，计算各区域(各组)的纤维覆盖率的CV值，得到醋酸纤网的均匀性。

1 图像采集

1.1 丝束成网

在纺丝加工中，小丝束带合并成丝束带后，还要经过卷曲、打包等一系列工序，导致丝束带的外形极不规整(图2)。

由于丝束带中的纤维弯曲且互相重叠，很难直接通过丝束带的外形对其均匀性做出判断。将丝束带展开成网，尽量让纤维分离开来，通过醋酸纤网中纤维分布的均匀性来间接分析丝束带结构。本文采用机械牵拉的方式将丝束带展开成网。以单相220 V、 功率6 W的电机作为牵伸设备(图3)的动力装置，截取30 cm长的丝束带，用软口夹均匀夹住其边缘，将其附在可伸缩细针板上，在200 mm/min的定牵伸速率下拉伸6 min；然后撤掉细针板，再沿纵向施加一定张力，使丝束带尽可能充分展开，完成丝束带的横向展开而形成醋酸纤网。其中细针板的作用是保证丝束带各处以等比牵伸，使形成的醋酸纤网和原丝束带中的纤维分布情况一致。

图3 牵伸设备示意

1.2 图像采集设备的选取

丝束带经过横向牵伸展开而形成的醋酸纤网中，纤维有2种分布状态：占绝大多数的离散分布的单纤维，极少数的由几根纤维并排分布的纤维聚集体。

纤维弯曲使醋酸纤网具有一定厚度，增加成像的景深。此外，醋酸纤网的面积较大，通常有数平方米。因此，需要排除视野较小、景深较小的图像采集方案，如基于光学显微镜的图像采集。丝束带的均匀性分析主要采用离线测评的方案，同时后续的图像分析对图像清晰度、放大倍数的要求较高，因此也不采用工业相机加镜头或数码相机直接拍摄等方案。

经过反复试验，本文采用宽幅工业扫描仪采集图像的方案。宽幅工业扫描仪在视野、清晰度、放大倍数等方面都可以满足醋酸纤网中纤维分布图像分析的要求。图4为该扫描仪扫描丝束带展开后形成的醋酸纤网所获取的图像。

图4 扫描仪采集图像

1.3 图像信息的采集

采用宽幅工业扫描仪作为图像采集设备，它的核心部件是线性CCD阵列，由CCD感光二极管将采集到的物体表面的漫反射光转化为模拟电信号，再由A/D转换器转化为数字电信号，最终完成图像信息的采集[9]，原理如图5所示[10]。图像信息的采集过程：设置扫描仪的相关扫描参数；将展开的醋酸纤网置于黑色托板上；将带着醋酸纤网的黑色托板从扫描仪的喂入口喂入，开始扫描醋酸纤网；从输出口输出黑色托板及醋酸纤网，即完成扫描，输出醋酸纤网图像。

图5 扫描仪原理示意

2 图像处理

图像处理的目的是分离目标与背景，获取图像中纤维分布信息。在扫描仪获得的纤网图像中，纤维存在大量交错，因此，获取完全独立的单根纤维用于精确分析的难度较大，准确计算纤维根数和分布也非常困难。

在采集的醋酸纤网图像中，绝大多数纤维充分分离，呈现为1条近乎单像素曲线。但由于纤维经过卷曲加工，展开后纤维之间有大量交叉，很难精确区分出1根完整纤维。因此，采用区域划分、统计各区域内纤维长度总量的方法来表征醋酸纤网均匀性。图像处理流程见图6。

2.1 图像预处理

图像预处理主要包括灰度化、去噪、边缘检测、二值化，最终实现将目标与背景分离，为获得纤维的位置信息、求取纤维的覆盖率做好准备。

图6 图像处理流程

2.1.1 灰度化及去噪

扫描仪采集图像为BMP格式的彩色图像[图7(a)]，为方便图像的后续处理，需要对图像进行灰度化处理。灰度化之后还需要对图像进行去噪处理，目的是减少噪声对后续处理的干扰。去噪方式选用中值滤波法，采用3×3的小滤波窗口，以尽可能地保存图像的细节信息[11]。由于醋酸纤网图像中的黑色背景部分存在略微明显的白色噪点，采用中值滤波可以取得较好的抑制效果。

2.1.2 边缘检测

由于扫描仪采集图像中纤维的部分卷曲部位较为模糊，与背景灰度相近，所以不适用直接二值化[12]；而边缘检测对于这种细微的灰度变化则有良好的敏感度。因此，采用边缘检测强化目标再二值化的图像分割方法[13-14]。如果直接对图像二值化，则这部分纤维信息可能会丢失，如图7(b)所示。

边缘检测采用基于Canny算子的方案，但与常用的Canny算法有所区别。传统方案包括高斯滤波、求边缘梯度和方向、非极大值抑制、边缘连接4个部分[15]。针对醋酸丝束纤网的特殊性，为了最大限度地保存图像中的纤维信息，采用中值滤波代替高斯滤波。处理效果如图7(c)所示。

2.1.3 二值化

二值化的目的是将纤维目标从背景中分离出来。图像经过边缘检测处理后，可分为2个部分：白色边缘部分、黑色非边缘部分。边缘部分又分为单纤维部分、几根纤维交叉、并排分布的边缘部分。由于聚集纤维经过边缘检测只能提取其外轮廓，因此需要填充这些边缘的内部。具体处理方法：对边缘检测后得到的黑色非边缘部分求取类间方差，找出其最大值所对应的灰度值，再利用该灰度值区分背景和纤维内部。处理效果如图7(d)所示。

(a) 原图

(b) 直接二值化效果

(c) 边缘检测效果

(d) 最终提取效果

2.2 纤维分布信息提取

2.2.1 影响醋酸纤网均匀性的主要因素

醋酸纤网是由醋酸丝束带经过横向拉伸之后形成的，而醋酸丝束带是由更小的丝束带合并、卷曲形成的。正是因为卷曲加工使丝束带中纤维之间发生相互纠缠，在横向拉伸时才能够形成纤网。在实际生产中，影响醋酸纤网均匀性的因素主要是小丝束带的偏移。小丝束带在合并过程中偏离预定合并轨道，造成丝束带的横向不均匀。其中，小丝束带合并轨道的偏移有3种情况：左偏、右偏、蛇形波动。下面以右偏为例进行说明：

丝束带由5条小丝束带合并形成。将丝束带分成如图8所示的5个部分。在正常情况下，5条小丝束带应在预定合并轨道A、B、C、D、E上。当C轨道上的小丝束带发生右移时，则破坏了丝束带的均匀性，使D轨道上的小丝束带条数大于1，而C轨道上的小丝束带条数小于1。将丝束带沿横向拉开形成醋酸纤网的过程相当于将丝束带放大的过程，在醋酸纤网上表现为D轨道的左侧纤维较密集、C轨道的左侧纤维较稀疏。

图8 小丝束带偏移示意

2.2.2 醋酸纤网纵向区域纤维分布量的提取

丝束带由5条小丝束带合并形成，根据这一关系，将纤网图像按纵向等宽度地分为5个区域，分别求各区域内的目标部分(即纤维)分布，并计算其覆盖率，然后比较各区域的纤维覆盖率。具体操作方案：将纤网图像按宽度划分为相等大小的5个区域，分别标为A、B、C、D、E；在各区域，累计提取的目标部分所对应的像素点个数，作为纤维在各区域的分布量。

3 图像数据分析和结果

3.1 醋酸纤网均匀性表征

针对小丝束带偏移引起的醋酸纤网不均匀，以纵向不同区域内的纤维覆盖率作为表征醋酸纤网整体均匀度的指标。

3.1.1 纤维覆盖率的可行性分析

充分展开的醋酸纤网中的纤维，绝大多数为离散分布的纤维，另外存在少数几根纤维并排分布的情况，重叠分布的纤维极少出现。因此，对于醋酸纤网中离散分布的纤维、几根并排分布的纤维，它们在醋酸纤网中的覆盖率是其直径、长度的综合考量。而这两种分布形态的纤维为醋酸纤网的主体，所以醋酸纤网均匀性可以采用纤维覆盖率进行表征。

3.1.2 算法分析

醋酸纤网是由丝束带横向拉伸而形成的，纤网中的纤维总体上沿纵向分布，且每一根纤维在纵向贯穿整张醋酸纤网。因此，纤网横向上的纤维总根数在不同的纵向位置相同。若不考虑每根纤维的直径在纵向上的差异，则可以认为醋酸纤网横向上a～e 区域之间(划分方式同纵向)的均匀度相同。在没有发生小丝束带偏移的情况下，同样可以认为醋酸纤网纵向上A～E区域之间的均匀度相同。当小丝束带发生偏移时，会引起醋酸纤网纵向上A～E区域之间的不均匀。因此，采用将醋酸纤网沿纵向分区域的方式，计算各区域的纤维覆盖率并进行比较，再计算出各区域的纤维覆盖率的CV值，进而判断是否发生小丝束带偏移。

3.2 处理结果分析

分别对醋酸纤网纵向区域和横向区域的纤维覆盖率的CV值进行分析，得出纤网横向均匀性的稳定值，以及纤网纵向不同均匀性的CV值范围，以此来表征醋酸纤网及丝束带的均匀性。

3.2.1 醋酸纤网均匀性测试结果分析

统计醋酸纤网测试结果发现：对于均匀醋酸纤网，其横向覆盖率的CV值一般在8.0%以内、纵向覆盖率的CV值也在8.0%以内；对于不均匀醋酸纤网，其横向覆盖率的CV值一般在8.0%以内、纵向覆盖率的CV值则一般在8.0%以上。经统计发现，当醋酸纤网成网失败时，其横向覆盖率的CV值大于8.0%、纵向覆盖率的CV值分布无明显规律，此时CV值测试结果无参考价值。理论上，醋酸纤网横向的不同区域的总纤维根数相同，其对应的纤维覆盖率也应该相同。但由于图像采集的精确性、拉网过程中纤维断裂、图像处理过程中部分纤维信息丢失等原因，醋酸纤网横向的不同区域的纤维覆盖率的CV值不在5.0%以内，通过试验发现它实际上在8.0%以内。而这个值刚好与纵向纤维覆盖率CV值符合。

表1是随机选取的20个试验样本的测试数据，经统计发现：对于成网较好的醋酸纤网(即其横向覆盖率CV值在8.0%以内)，其纵向覆盖率CV值分布在1.0%～35.0%之间。覆盖率CV值之所以存在分布极值，是由试验样本决定的。这些样本是由某醋纤厂提供的，由于该厂的醋纤生产工艺较为成熟，对醋纤丝束带均匀性的控制较好，几乎不存在非常严重的不均匀。结合醋酸纤网不均匀性的程度及人工测试的均匀度等级划分，将纤网纵向覆盖率CV值的8.0%～ 35.0%分为3组：8.0%～16.0%为轻度不均匀；17.0%～ 25.0%为中度不均匀；26.0%～35.0%为重度不均匀。

表1 纤维覆盖率CV值

3.2.2 纤维覆盖率法与人工测试方法的纤网均匀性测试结果对比

人工测试方法的精确性虽然可以满足目前工厂的技术需求，但是其存在明显的缺陷：对经验丰富的技术工人的依赖性强，测试结果的稳定性差。为了弥补人工测试方法的测试结果的稳定性差的缺陷，使其更好地验证纤维覆盖率法的测试结果的正确性，采取措施：由5位经验丰富的技术工人分别对同一试样进行均匀性评价，取其判断结果中出现比例最高者作为最终测试结果，并将该测试结果与纤维覆盖率法测试结果进行对比。随机选取20个醋酸纤网试样，包含均匀纤网和不均匀纤网。分别采用纤维覆盖率法和人工测试方法测试醋酸纤网均匀性，测试结果如图9所示，图中纵坐标0、1、2、3、4依次对应无意义、均匀、轻度不均匀、中度不均匀、重度不均匀。

图9 纤维覆盖率法和人工测试方法测试结果对比

为了使2种测试方法的测试结果的对比效果更加明显，图9将表1中的精确测试结果放在一个均匀性判断区间内。观察图9可发现，2种测试方法得到的测试结果中，只有19#试样存在差异，因此认为2种测试方法的测试结果基本一致。

4 结论

相对于传统的人工测试方法，基于数字图像处理、通过纤维覆盖率来表征醋酸纤网均匀性的测试方法的主要优点在于减少了人为因素对测试结果的干扰，这体现在2个方面：

(1) 在丝束成网方面，人工测试方法采用手工拉网，而纤维覆盖率法采用机械成网，减少了手工操作对于成网的影响；

(2) 在均匀性表征方面，人工测试方法通过测试人员目测来进行，而本文采用一种稳定的算法来计算醋酸纤网均匀性，所以减少了测试人员的视力、经验、情感等人为因素对测试结果的影响。

此外，本文提出的测试方法利用纤维覆盖率来表征醋酸纤网均匀性，还存在一定的不足。本文中的覆盖率只包含纤维的直径、长度信息，所以无法体现出纤维质量分布的均匀性情况。今后可以尝试建立纤维直径与其质量的关系，通过这种对应关系来表征纤维质量分布的均匀性，使表征更加综合、全面。经过工厂的实际测试，纤维覆盖率法可以满足测试要求，具有较高的实用价值。

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Measurement for the uniformity of acetate fiber webs based on digital image processing

HouWenming1,WangXu2,HouJue1,WangRongwu1

1. College of Textiles, Donghua University, Shanghai 201620, China;2. Fiber Inspection Bureau of Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 830011, China

The characterization and determination method of the uniformity of acetate fiber webs were discussed. The fibers’ covering area of different areas in acetate fiber webs was obtained by the digital image process, and the coverage rate of fibers was calculated. Then the relationship between the coverage rate of fibers and the uniformity of fiber webs was established to charactirize the uniformity of acetate fiber webs. First, the acetate tow was fully spread out, and a scanner was used to collect the images of the fiber webs. Then, the edge of fiber was extracted to separate the target and the background. Finally, theCVvalue of coverage rates of fibers in different areas was calculated to characterize the uniformity of fibers’ distribution. The results showed that there was a high consistency between the calculated result by this method and the artificial evaluation. In the production process control testing of acetate fiber webs, the coverage rate of fibers could be utilized to characterize the uniformity of fibers’ distribution in acetate fiber webs.

tow, acetate fiber web, uniformity, coverage rate of fiber, digital image process

*2011年国家自然基金项目(61172119)

2016-10-13

侯文明，男，1989年生，在读硕士研究生，主要研究方向为图像检测

王荣武，Email：wrw@dhu.edu.cn

TS151.9

A

1004-7093(2017)02-0037-08