一种织物纤维识别系统及其识别方法与流程

本发明涉及纤维识别检测技术领域，尤其涉及一种用于对单一组分的织物纤维原料进行识别的织物纤维识别系统及其识别方法。

背景技术：

在纺织行业中，进行单一纤维的织物加工时，作为原料的织物纤维通常会因为各种原因而混入杂质纤维，这些杂质纤维在纤维织物中占得比例虽然较小，对单一纤维织物织造而成的织物的生产过程和成品质量有较大的影响，其不但在织物加工的过程中难以清除，且容易被打碎成无数细小纤维，在成织物面纱断头，影响织物加工的连续生产效率；同时也容易使织物成品产生瑕疵，影响产品质量；染色时会使着色率不均，影响产品外观，给相关企业造成巨大经济损失，因而，机织物的纤维组织结构识别是机织物组织结构参数识别的重要部分，其直接关系到机织物的性能和品质。

目前，对于纤维中的杂质纤维侧处理有人工筛选和设备筛选两种，其中，人工筛选的方法识别效率较低下，识别的准确率和效率严重依赖相关人员的个人状态、经验、技术和知识储备，且在人工识别后，将布匹组织结构各项参数进行专业记录或再输入电脑，需要大量时间，还容易出错，不利于纺织业生产与再生产的全自动化发展要求。随着图像处理的发展，数字图像处理技术已渗透入纺织业，也有使用专门的织物纤维设备进行识别筛选的，这一类设备主要以计算机图像处理技术为核心，将织物的纤维状态通过图像处理的方法进行识别和分类，其采集高分辨率机织物组织结构图像，对其进行组织点图像分割后再借助纹理信息、颜色信息或者纱线边界信息对各组织点图像或局部组织点图像集合进行识别，得到机织物组织结构类别或机织物组织图信息，这种方法所采用设备相对便宜且易于获得，且其缺点在于织物纤维的应用场景限制较高，同时操作较为复杂，在复杂场景条件下要使计算机能正确识别出完整的纤维，存在较大的难度。

技术实现要素：

本发明所解决的技术问题在于提供一种织物纤维识别系统及其识别方法，以解决上述背景技术中的缺点。

本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：

一种织物纤维识别系统，包括光线补偿单元、图像采集单元、测重单元、控制器以及筛选装置，所述光线补偿单元设置于图像采集单元外侧，而图像采集单元后端连接图像分析处理单元，并通过图像分析处理单元与控制器相连，而所述测重单元、光线补偿单元则与控制器直接相连；系统光线补偿单元将测试区域的光照条件作统一化处理，然后通过图像采集单元对织物中的不同类型的杂质纤维进行进行图像采集，图像采集完后，图像采集单元将杂质纤维图像传输至图像分析处理单元，图像分析处理单元对杂质纤维图像进行图像分辨率放大处理，然后将经过图像分辨率放大处理的杂质纤维图像进行参数提取，并将提取的织物特征参数传输至控制器，同时，测重单元对每个单位面积的织物进行称重，建立重量统计模型，控制器根据图像分析处理单元传输的杂质纤维图像特征参数与测重单元传输的每个单位面积的织物重量进行综合判断，实时启动筛选装置剔除织物中的杂质纤维。

作为进一步限定，所述图像采集单元包括工业线阵彩色ccd相机和图像采集卡，工业线阵彩色ccd相机安装在光源上方，图像采集卡用于将工业线阵彩色ccd相机采集到的图像信号转化为数字图像数据流，传输至图像分析处理单元。

作为进一步限定，所述光线补偿单元包括led光源、光栅组件以及光线散射元件。

一种织物纤维的识别方法，该方法利用织物纤维识别系统作为工具进行杂质纤维的识别和筛除，具体步骤如下：

s1、将织物进行收集，并集束成长条状，其检测单元的外轮廓线与图像采集单元的采集区域一致以方便进行图像采集，将长条织物插装入一个透明的通道中，图像采集单元安装于透明通道外侧上，并在图像采集单元外侧安装有光线补偿单元，测重单元设置在光源下方的透明通道外侧下部，长条织物经过透明通道外侧快速下落，并通过光线补偿单元进行环境光线补偿，图像采集单元拍摄棉层的图像，并将拍摄的图像传输至图像分析处理单元。

s2、图像分析处理单元对接收的拍摄图像进行特征参数提取，提取杂质纤维图像特征参数，并将杂质纤维图像特征参数传输至控制器；测重单元对每个单位长度内的织物进行称重，建立重量统计模型，并将检测的每个单位长度内的织物的重量参数传输至控制器，控制器根据杂质纤维图像特征参数与重量参数进行综合判断，实现杂质纤维的检测定位，同时启动筛选装置剔除织物中的杂质纤维，筛选装置安装在透明通道外侧上。

在本发明中，所述图像分析处理单元采用blob分析算法对长条织物进行区域标记并进行分区划分，以定位杂质纤维所在的分区。

在本发明中，所述杂质纤维图像特征参数包括几何特征和颜色特征；几何特征包括长条织物的横截面面积、长度、截面轮廓；颜色特征由红、绿、蓝三种基色组合。

在本发明中，所述测重单元包括重量传感器。

在本发明中，所述筛选装置包括设置在透明通道外侧上的喷气嘴及设置在喷气嘴对面的透明通道外侧内壁的杂质纤维回收管道，杂质纤维回收管道尾端设置有收纳袋；喷气嘴广角高压喷气嘴，并通过电磁阀与通气管连接，通气管与压缩机连接，电磁阀和压缩机分别与控制器连接。

有益效果：本发明的系统可以快速、准确地从单一纤维的长条形织物中的纤维图像中识别出不同的纤维，其检测准确度高，数据可靠，解决了纤维图像的识别问题，可广泛应用于纺织行业，降低检出成本，有利于纺织业中各种纤维产品的质量，具有良好的经济效益和社会效益，有广泛的发展前景。

附图说明

图1为本发明的系统结构示意图。

其中：1、图像采集单元；2、图像分析处理单元；3、测重单元；4、光线补偿单元；5、控制器；6、筛选装置。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示以及实施例，进一步阐述本发明。

在下述实施例中，本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语（包括技术术语和科学术语）具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

参见图1的一种织物纤维识别系统，包括图像采集单元1、图像分析处理单元2、测重单元3、光线补偿单元5、筛选装置6及控制器5，其中，图像采集单元1与图像分析处理单元2连接，并通过图像分析处理单元2对图像采集单元1采集的杂质纤维图像进行处理，利用图像分析处理单元2对杂质纤维图像进行图像分辨率放大处理，然后将经过图像分辨率放大处理的杂质纤维图像进行参数提取，并将提取的织物特征参数传输至控制器5；而在此过程中，光线补偿单元4则通过控制器5对控制场景进行光线控制，其控制方法包括利用led光源进行补光、利用光栅组件进行光线调节，利用光线散射元件减少残影。

测重单元3、图像分析处理单元2及筛选装置6分别与控制器5连接，测重单元3在图像采集单元1进行图像数据收集的同时对每个单位长度的长条织物进行称重，建立重量统计模型，控制器根据图像分析处理单元传输的杂质纤维图像特征参数与测重单元传输的每个单位长度的长条织物重量进行综合判断，实时启动筛选装置剔除长条织物中的杂质纤维；

在实施例中，利用棉条作为长条织物进行监测、识别、剔除杂质纤维时的具体步骤如下：

首先将棉花集束成为长直棉条，通过打压隐藏在长直棉条中的杂质纤维能够充分暴露，有利于图像采集，透明通道外侧为透明管道，透明通道外侧上还安装有光线补偿单元4，图像采集单元1安装在光线补偿单元4上方，测重单元3设置在光线补偿单元4下方的透明通道外侧下部，长直棉条经过透明通道外侧快速下落，采用光线补偿单元4和图像采集单元1采集杂质纤维彩色图像；图像采集单元1中的图像采集卡将工业线阵彩色ccd相机采集到的图像信号通过图像分析处理单元2进行像素放大并转化为数字图像数据流，并对数字图像数据流进行特征参数提取，采用blob分析算法对长直棉条进行区域标记并进行分区划分，以定位杂质纤维所在的分区，提取杂质纤维图像特征参数，并将杂质纤维图像特征参数传输至控制器5，杂质纤维图像特征参数包括几何特征和颜色特征；几何特征包括长直棉条面积、周长及轮廓长与宽，颜色特征由红、绿、蓝三种基色组合，同时杂质纤维颜色上的比重差异为杂质纤维识别提供参考；

同时，测重单元3对长直棉条每个单位长度上的长直棉条进行称重，建立重量统计模型，并将检测的每个单位长度中发现长直棉条异常重量的参数传输至控制器5。控制器将得到的杂质纤维图像特征参数与异常长直棉条重量参数进行综合判断，实现杂质纤维的检测定位，同时启动筛选装置6剔除长直棉条中的杂质纤维，筛选装置6安装在透明通道外侧上，杂质纤维回收管道尾端设置有收纳袋，收集棉花杂质纤维，防止杂质纤维造成污染；喷气嘴为蜂窝结构，控制器通过电磁阀开启或关闭喷气嘴，并调整喷气嘴的角度，快速吹出杂质纤维。

以上显示和描述了本发明的基本原理和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。