基于近红外成像技术的棉花异纤检测
原文刊自：2021年4月
第49卷（总第594期）
探讨基于近红外成像技术的棉花异纤检测方法。在近红外波段对混有 12 种异纤样本的棉花进行扫描成像并用线阵 CCD 相机获取图像，采用 OpenCV 图像算法进行处理，实现异纤检测；并对检测结果和异纤灰度特性进行分析。结果表明：有色异纤样本在各波长下与背景有较为明显的灰度差异，其中只有头发在905 nm 波长下未被检测到，而其他有色异纤都可以被检测出来；白色或透明异纤样本在 808 nm 波长下检测效果较好，检测出了 7 种异纤样本中的 5 种，未出现错误检测。认为：在近红外波段检测白色或透明异纤是可行的，具有较好的检测效果。
异性纤维；棉花；近红外成像技术；检测；图像处理
棉花是重要的农产品和纺织工业的主要原料，其质量关系到国计民生。棉花中一旦混入各类异纤，必将严重影响棉纺织品的质量，给企业造成经济损失。异纤是指混入棉花中的非棉纤维和非本色棉纤维，比如毛发、麻绳、塑料薄膜、编织袋丝等。异纤在棉花加工过程中容易被打碎成无数细小的纤维，难以进行分拣和清除，这使得纺纱时易造成棉纱断头，织布时增加了断经、吊 经、经缩等疵点的出现，染色时因不同纤维着色性能不同而形成各种色疵，严重影响棉纺织品的质量，降低了企业的效益。所以，高效且全面地将异纤从棉花中挑拣出来是当下亟待解决的问题，其对于提高棉纺织品的质量具有重要意义。目前，多数棉纺织企业普遍采用人工挑拣方式，费时费力，效率低下，且挑拣的效果也不够理想，容易产生漏检与误检。而一些现有异纤检测设备主要在可见光和紫外光下检测有色异纤，但白色或透明异纤检测效果不好。此外有些设备还结合了超声波技术，可以检测到部分白色或透明异纤，但对细小的异纤检测效果不好。通过查阅相关文献资料可知，在近红外波段可以对部分白色或透明异纤实现较好的检测效果，此方法仍处在原理研究及验证阶段，需要继续进行深入探索。本研究选择棉花中常见的 12 种异纤样本作为主要研究对象，基于近红外成像、图像处理与分析 方 法 ，选 用 实 验 室 现 有 处 于 近 红 外 波 段 的808 nm 和 905 nm 的滤光片展开试验验证研究，在400 nm~1 000 nm、808 nm、905 nm 波长下对棉花中异纤的检测进行研究，并对比分析不同波长下异纤样本的成像特点以及检测结果。
1 棉花异纤图像采集
1. 1 成像系统
根据实验室现有条件和设备，按照如图 1 所示的成像系统整体结构示意图，在实验室搭建如图 2 所示的成像系统，进行近红外成像异纤检测的验证研究。整个系统主要由线阵 CCD 相机、镜 头、光源、棉花移动平台、计算机等组成。
相机选用高速线阵CCD 相机 ，像元数为2048 pixel，最高行频为 65 kHz，波 长 范 围 为400 nm~1 000 nm；镜头选用焦距为 50 mm 尼康镜头，光源为 LED 灯。为了能够采集到清晰的棉花和异纤图像，在实验室搭建的成像系统工作距离 440 mm，幅宽 180 mm。
1. 2 图像获取
在实验室采集图像时，将充分开松的棉花铺成厚度为 5 mm 左右的均匀棉层放置在棉花移动平台上。12 种棉花中常见的异纤样本如图 3 所 示 。将 异 纤 样 本 裁 剪 成 条 状 或 丝 状（长 度 为20 mm 左右，宽度不大于 5 mm），随机散落在棉层表面，以便采集混有异纤的棉花图像。接着分别在 400 nm~1 000 nm、808 nm、905 nm 波长下进行图像采集，做对比试验，由于异纤与棉花的材质不同，具有不同的光谱特性，在图像上表现为不同的灰度差异。在试验中，选择滤光片型的分光技术，即在靠近线阵相机端分别安装 中 心 波 长为 808 nm、905 nm 的窄带滤光片，从而实现这两个波长下的图像采集。
在成像系统中采用线阵相机获取图像，线阵相机每次只能采集一行图像，因此在对混有异纤的棉花进行图像采集时，需要通过移动平台让异纤和棉花处于运动状态，才能扫描得到一幅二维图像。二维图像是由多次扫描得到的每行图像按时间顺序组合而成的。所采集到的图像如图 4所示。
7 种白色或透明异纤在图像上的第 1 排，从左到右依次是白纸、白色缝纫线、地膜、棉布条、泡沫塑料、塑料绳、白色编织袋丝；5 种有色异纤在图像上的第 2 排，从左到右依次是紫色编织袋丝、蓝色编织袋丝、红色缝纫线、棕色缝纫线、头发。
2 棉花异纤图像处理与分析
采用 OpenCV 图像算法对采集的图像进行相应的处理与分析，最终实现异纤检测。图像处理与分析的流程如图 5 所示。将采集到的 3 幅图像分别按照图 5 所示的流程图进行处理，在每一步的处理中依次采用中值滤波和底帽变换实现图像预处理，采用最大类间方差法实现阈值分割，采用 Canny 算子实现边缘检测，对得到的异纤边缘进行后续处理，从而获得较为完整的异纤轮廓，接着确定异纤在图像 中的位置 ，并使用矩形框在原图像上标出。图 6~ 图 8 分别是3 幅图像处理过程中的效果图。
3 异纤检测结果与灰度特性分析
3. 1 检测结果
从异纤目标检测的结果来看，可以分为已检测、未检测和错误检测 3种情况。其中已检测是指能检测到异纤长度的 10% 及以上，未检测是指检测到异纤长度的 10% 以下，错误检测是指将不是异纤的部分错认为异纤。7种白色或透明异纤和 5种有色异纤的检测结果统计情况见表 1。其中，√表示已检测，○表示未检测，×表示错误检测。
3. 2 异纤在不同波长下的灰度特性分析
对 在 400 nm~1 000 nm、808 nm、905 nm 波长下采集的图像进行灰度特性分析。从采集的图像来看，7 种白色或透明异纤在图像上的亮暗程度不一样 ，它们中的大多数与背景的对比不明显。而 5 种有色异纤在不同波长成像时，它们与背景相比均较暗，与背景有明显的对比。
图 9 是经计算得出的 7 种白色或透明异纤在不同波长与背景的灰度差曲线。可以看出，波长对灰度差的影响不大，其中地膜在不同波长与背景均有较大差异，所以它在不同波长均可以被较为完整地检测出来。而其他异纤与背景有的差异大，有的差异小，所以出现了较多的异纤不能被检测到，甚至还出现错误检测的情况。综合观察曲线可以得出，白纸、白色缝纫线、棉布条、塑料绳、白色编织袋丝均在 400 nm~1 000 nm 波段下与背景差值最大，地膜和泡沫塑料在 808 nm 波长下与背景差值最大。
图 10 是经计算得出的 5 种有色异纤在不同波长与背景的灰度差曲线。可以看出，波长对灰度差是 有 影 响 的 ，5 种有色异纤均在400 nm~1 000 nm 波段下与背景差值最大。在单波长下，紫色编织袋丝、蓝色编织袋丝、红色缝纫线、棕色缝纫线均在 905 nm 波长下与背景差值最大，而头发在 808 nm 波长下与背景差值最大。
4 结语
本研究利用高速线阵相机 ，在 400 nm~1 000 nm、808 nm、905 nm 波长下对棉花和 12 种异纤样本进行了扫描成像，采用 OpenCV 图像算法进行了处理，并分析了有色异纤和白色或透明异纤的检测结果以及灰度特性。有色异纤在各波长下与背景均有较为明显的灰度差异，其中只有头发在 905 nm 波长下出现了未检测情况，而其他有色异纤都可以被检测出来。白色或透明异纤在各波长下大多数与背景的灰度差异不明显，出现了较多的未检测情况，甚至还有错误检测。7 种白色或透明异纤样本在 400 nm~1 000 nm 波段检测出 5 种，未检测 1 种，错误检测 1 种；在 808 nm波长下检测出 5 种，未检测 2 种，无错误检测；在905 nm 波长下检测出 2 种，未检测 5 种，无错误检测。综合来看，白色或透明异纤在 808 nm 波长下检测效果是比较好的，能够检测出大部分异纤，并且没有出现错误检测，这表明在近红外波段检测白色或透明异纤是切实可行的，且具有较好的检测效果，为进一步检测此类异纤提供了依据。
资料来源：《棉纺织技术》
轮值编辑：沙沙