基于图像处理技术的粘胶长丝毛丝检测方法与流程

本发明涉及黏胶长丝工艺技术领域，具体的说是基于图像处理技术的粘胶长丝毛丝检测方法。

背景技术：

粘胶长丝俗称人造丝，是粘胶纤维的一种，是由几十条细丝绕制而成的，直径最大约为400μm。理想状态下，粘胶长丝原本是光滑并且是均匀的，然而在现实生产中的粘胶长丝会由于受伤呈毛绒状或单丝断裂、丝头凸出于复丝表面的现象，从而形成毛丝。毛丝数目会对整经、纺织以及纤维染色等方面都会有很大的影响，会直接决定后续产品的质量。在评价粘胶长丝的几个质量指标中，绝大部分可以通过提升工人的操作能力以及管理人员的监管力度来得到保证，但毛丝问题无法仅依靠人工来克服。目前在化纤厂一般是通过肉眼来观察成筒粘胶长丝表面和端面的毛丝数目来决定成筒粘胶长丝的等级，但这样是很不科学的。因为绝大多数的毛丝还是卷绕在筒子内部，露在表面和端面的只占整筒丝的极少部分。因此粘胶长丝厂商总会受到用户的投诉，指责其产品内在质量与标称等级不符合。另一方面，可能由于少量密集毛丝的出现使整筒丝被划为等外品，引起厂家的利益大幅下滑。现有的国内粘胶长丝毛丝检测方法中，主要的毛丝检测方法是基于高精度线阵CCD图像传感器的检测法和激光衍射法。其中，基于高精度线阵CCD图像传感器的检测方法是一种直接测量的方法，可以通过高精度CCD传感器来直接对粘胶长丝进行测量，可以将粘胶长丝和毛丝很好的区分开来。此方案中使用了高精度线阵CCD，这就非常昂贵，虽然能得到很高的测量精度，但由于化纤厂的络丝机台数、绽数很多，若要实行于实际生产，成本就过于敏感，于是此方案不能使用在大规模的工业生产中。激光衍射是一种非接触式的毛丝检测方法，通过观察粘胶长丝的激光衍射现象来鉴定毛丝的存在性。由于此方案的关键就是光电传感器，光电传感器性能的优劣在很大程度上影响了鉴别毛丝的难易。在该方案中采用的是面阵CCD作为接收器，显然对CCD精度要求高，CCD精度越高成本就越高，且在现有的设备上，给激光器和接收器的空间非常有限，要求其尺寸尽可能小，于是这类研究成果得不到应用和推广。

基于以上原因，需要新的基于图像处理技术的粘胶长丝毛丝检测方法被设计出来，通过以黑色背景板作为背景，用CCD摄像机进行拍摄，得到粘胶长丝图片。由于图片中除了背景板就是粘胶长丝，且若存在毛丝则在粘胶长丝的主干外会出现分叉等现象，再将图片进行一系列图像处理，然后计算出图片中毛丝部分（分叉部分）所对应的白色像素点的个数N，再通过对多张粘胶长丝图片的N值进行统计与分析后，就能够得到一个判定毛丝存在与否的阈值，进而达到毛丝检测的目的，即基于图像处理技术的粘胶长丝毛丝检测方法。

技术实现要素：

为了解决上述现有粘胶长丝工艺存在的技术问题，本发明提供基于图像处理技术的粘胶长丝毛丝检测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

基于图像处理技术的粘胶长丝毛丝检测方法，包括如下工艺：

1）粘胶长丝以及毛丝图片的采集；

2）粘胶长丝图像减去其背景的图像；

3）彩色图像转化为灰度图像后二值化；

4）图像去噪；

5）算出粘胶长丝的毛丝对应的像素点为白点的个数；

6）对多组数据进行分析得到白点数的阈值；

7）判断是否存在毛丝。

进一步地，本发明方案是对粘胶长丝直接进行拍摄，获取其图像；然后对获得的图像进行一系列图像处理；再计算出处理后的图像中毛丝部分白色像素点的个数N，并通过对多张图片的N值进行数据分析，确定一个判定毛丝存在与否的阈值，若N大于或等于该阈值则说明存在毛丝，反之则不存在毛丝，因此实现了毛丝检测的目的。对于拍摄装置，本方案使用的是CCD摄像头，像素为576×768；对于拍摄背景，选用的是表面平整的黑色背景板作为背景；在数字图像处理过程中，我们使用了去除背景、图像二值化、图像去噪等图像处理手段，此外对粘胶长丝主线周围的像素点进行赋值1或者0，从而将粘胶长丝主线均匀化，便于计算毛丝部分对应的白点数。

进一步地，本方案的关键点是对粘胶长丝的图像处理，将得到的存在毛丝的粘胶长丝图片经过去除背景、去噪、二值化后，在MATLAB中用imtool观察像素点的情况，参照附图，在主线周围存在凹凸不平、粗细不均等现象，这是由于粘胶长丝出现了毛丝、在拍摄时可能未处于时刻紧绷的状态、拍摄设备精度不够高、传输过程中引入噪声等原因导致。且粘胶长丝的图片在经过滤波处理之后背景仍然会有白噪声存在，则这些白噪声也将影响判断。但理想状态下的粘胶长丝的像素情况，参照附图。

进一步地，本发明方案中采集照片的工具是CCD摄像头，也可以选用其他任何能够采集图像的工具。图像处理的工具很多，包括很多不同的编程语言。图像传输、信号传输可以是USB线，也可以通过有线和无线网络传输。根据算出的白点数来判断毛丝存在与否也可以采用不同的方法，如神经网络等。

本发明的有益效果是：本发明是通过以黑色背景板作为背景，用CCD摄像机进行拍摄，得到粘胶长丝图片。由于图片中除了背景板就是粘胶长丝，且若存在毛丝则在粘胶长丝的主干外会出现分叉等现象，再将图片进行一系列图像处理，然后计算出图片中毛丝部分（分叉部分）所对应的白色像素点的个数N，再通过对多张粘胶长丝图片的N值进行统计与分析后，就能够得到一个判定毛丝存在与否的阈值，进而达到毛丝检测的目的；项目实施后，该毛丝检测方法可以代替目前化纤厂的人工检测，不仅减少了人工检测的繁琐程度，且提高了对毛丝检测的精度；该项目安全可靠，整个系统是由硬件设备和软件系统构成的，不采用任何化学试剂，不会造成任何环境污染；项目实施后，大大提高化纤企业效益和产品质量，从而创造更好的经济效益。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的结构原理图；

图2是本发明中存在毛丝粘胶长丝的像素点情况示意图；

图3是本发明中理想状态下粘胶长丝的像素点情况示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1-图3所示，本发明所述的基于图像处理技术的粘胶长丝毛丝检测方法，包括如下工艺：

1）粘胶长丝以及毛丝图片的采集；

2）粘胶长丝图像减去其背景的图像；

3）彩色图像转化为灰度图像后二值化；

4）图像去噪；

5）算出粘胶长丝的毛丝对应的像素点为白点的个数；

6）对多组数据进行分析得到白点数的阈值；

7）判断是否存在毛丝。

进一步地，本发明方案中采集照片的工具是CCD摄像头，也可以选用其他任何能够采集图像的工具。图像处理的工具很多，包括很多不同的编程语言。图像传输、信号传输可以是USB线，也可以通过有线和无线网络传输。根据算出的白点数来判断毛丝存在与否也可以采用不同的额方法，如神经网络等。

作为本发明一个较佳的实施例，本发明是通过以黑色背景板作为背景，用CCD摄像机进行拍摄，得到粘胶长丝图片。由于图片中除了背景板就是粘胶长丝，且若存在毛丝则在粘胶长丝的主干外会出现分叉等现象，再将图片进行一系列图像处理，然后计算出图片中毛丝部分（分叉部分）所对应的白色像素点的个数N，再通过对多张粘胶长丝图片的N值进行统计与分析后，就能够得到一个判定毛丝存在与否的阈值，进而达到毛丝检测的目的；本发明方案是对粘胶长丝直接进行拍摄，获取其图像；然后对获得的图像进行一系列图像处理；再计算出处理后的图像中毛丝部分白色像素点的个数N，并通过对多张图片的N值进行数据分析，确定一个判定毛丝存在与否的阈值，若N大于或等于该阈值则说明存在毛丝，反之则不存在毛丝，因此实现了毛丝检测的目的。对于拍摄装置，本方案使用的是CCD摄像头，像素为576×768；对于拍摄背景，选用的是表面平整的黑色背景板作为背景；在数字图像处理过程中，我们使用了去除背景、图像二值化、图像去噪等图像处理手段，此外对粘胶长丝主线周围的像素点进行赋值1或者0，从而将粘胶长丝主线均匀化，便于计算毛丝部分对应的白点数。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。