图像处理技术在纺织品检测中的应用

姜雅红

姜雅红

昌邑市检验检测中心山东潍坊261399

摘要：本文基于Matlab图像处理方法对长丝图像进行滤波、锐化、二次处理采用数值处理、区域提取和圆角区域的阈值设置进行检测。该方法操作简单，节省了人力、物力，加快了检测速度，对提高纺织品的质量具有很大的实用价值。

关键词：图像处理技术；纺织品检测；应用

前言

在二十一世纪的初期，我国成功加入世界贸易组织，使得我国纺织品行业遇到了更多的机遇，与此同时，纺织品面临了更大的挑战，唯有提高产品质量，才能够在激烈竞争的市场上立于不败之地。因此，纺织品检测的重要性得以凸显，我们应对当前纺织品检测行业的发展情况进行简要回顾，并探索其未来发展趋势。

1我国纺织品检测行业的发展现状分析

首先，当前的一些机构比较分散，有一些规模比较大的综合性检测机构，也有一些企业附属的小型检测机构，缺乏统一、有效的平台，这些机构各自为政，使得检测资源无法得到集中，从而使得纺织品质量检测服务无法发挥出最大作用。其次，我国纺织检验技术与设备与国外发达国家相比，还存在着一些差距，一段时间以来，一般都进行一些传统项目的检验，不仅检验内容比较简单，并且对于精确度没有过高的要求，也缺乏行业间的沟通和交流，使得我国纺织检验技术远远落后于发达国家。再次，当前我国纺织品检测机构的运行模式和服务方法比较单一，很长时间以来都将国家拨款、中介服务和检测费用作为基本的经费和业务来源，比较习惯于听从上级部门的指挥，而没有自己开拓业务的意识，使得我国纺织品检测机构逐步陷入故步自封的程度。

2纺织品重点检测项目和检测技术分类

2.1纺织品的重点检测项目

将国家强制性的相关标准作为纺织品检测的主要依据，我国目前的纺织品检测划分出以下4个重点检测项目：

色差以及色牢度的检验：以GB/T250-2008和GB/T251-2008中所列示的灰色样卡作为检测评定的标准，对纤维以及织物进行检验，前者主要用来检测纺织品的变色情况，而后者主要用来检验纺织品的色牢度；纺织产品安全性能的检验：该检验的主要依据为GB18401-2010,该标准不仅吸收了国际上对纺织品安全性能的基本要求，还结合了国内的纺织品检测发展情况；絮用纤维制品的检测：相关标准对絮用纤维制品的安全问题提出了以下几点要求：一是絮用纤维制品中不得存在绿脓杆菌以及溶血性链球菌等一些致命病菌；而是皮肤或者黏膜接触絮用纤维制品后，不得出现过敏反应或者不良刺激；三是通过肉眼观察后，絮用纤维制品中不得发现会传播疾病的跳蚤、臭虫以及蟑螂等异物；四是絮用纤维制品不得因潮湿而出现霉臭味，以及其他的诸如煤油、鱼腥味以及动物骚味等异味；纺织品以及服装上的使用说明：根据GB/T5296.4-2012规定,纺织品以及服装上必须标明以下要点：纺织品原材料的各种成分以及含量、洗涤以及晾晒方法、生产商名称地址、产品型号、产品使用周期、标准编号以及质量等级、质量合格证明等11项。

2.2纺织品检测技术的分类

2.2.1外观检测

外观检测顾名思义，就是对纺织品的一些表面进行检测，例如纱线的粗细、坯布的光洁程度和平整性、以及条干均匀性，这些外观特性的检测对于纺织品来说是非常重要的，其一，可以对纺织品的美感进行检测。其二，外观特征是纺织品舒适度的保证，也是纺织品质量最为基本的一方面。此外，通过外观检测也可以发现纺织品是否有异味、污渍以及色差等等。外观检测是纺织品检验检测最为基础的一项，也是非常重要的一项。

2.2.2物理性能检测

物理性能，指纺织品的一些基本物理性质，例如，产品的质地、尺寸的变化、以及牢固程度等等。这些性能是纺织品能否良好使用的基础。这也是对纺织品比较大的一个考验。像产品的质地，是纺织品质量和使用舒适度的关键，通过物理性能的检测，可以淘汰掉一些物理性能不过关的纺织品。

2.2.3化学检测

化学检测主要涉及到纺织品化学性能方面的指标，这与人体健康息息相关。例如，织物及服用面料的pH值、甲醛、禁用偶氮染料、游离重金属、有机挥发物、异味、羽绒制品耗氧量及有害微生物细菌存活等。如果没有做好相应的化学检测，将对人们的使用造成非常大的影响。

2.2.4功能性检测

功能性检测也是纺织品检验检测中关键的检测指标之一。生活中，我们经常会遇到穿着一些化纤类衣物时发生静电的情况，而功能性检测就是针对这些特殊功能所进行的检测。像是纺织品的防紫外线、抗静电以及阻燃性能等。同时，随着社会的进步和人们要求的提高，一些更加特殊的功能需要进一步检测，像目前市场上比较流行的运动服饰速干衣，其对透气性的要求非常高，所以，我们在进行功能性检测时就要特别注意。

3图像处理技术在粘胶长丝毛丝自动检测中的应用

粘胶长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400um3。理想状态下，粘胶长丝原本是光滑并且是均匀的，然而丝条受伤或断裂，丝条凸处会产生毛丝，毛丝数量的多少会影响粘胶长丝的质量，进而影响后续产品的质量。传统的毛丝检测依靠人眼识别，但由于粘胶长丝很细，直径大约只有几十到几百微米，而毛丝则更小，而且成筒的丝线的毛丝一般会卷在筒子内部的，筒的表面和两个端面露出的毛丝仅仅是少数，因此纺织厂依靠人工目测检测毛丝。不仅效率低而且检测精度差。随着图像处理技术的发展，各种图像处理软件应运而生，将图像处理技术运用在粘胶长丝毛丝的检测中，提出一种便捷、低成本、易于实现的毛丝检测方案，可以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。长丝毛丝检测流程如下：

3.1拍摄长丝照片

为了减少背景、光线所带来的噪声影响，需要在拍摄长丝照片的过程中选择比较好的背景，采用合适的光线，光线太强、太暗都会给图像处理造成明显的噪声，本文使用像素为576x768的普通CCD摄像头拍摄了大量的长丝照片，并经过大量的实验，选择吸光布作为拍摄的背景，这样的长丝照片，进行处理后的背景噪声较少。

3.2长丝照片滤波处理

对图像滤波处理主要的目的是为了消除椒盐噪声的影响，椒盐噪声（salt&peppernoise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素，椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声。本文采用了邻域滤波、中值滤波以及均值滤波等处理方式，对比这些滤波的效果，发现均值滤波消除噪声的效果最好，均值滤波是指在图像上对目标像素给一个模板，以目标象素为中心的周围N个像素，构成一个滤波模板，该模板包括了其目标像素周围的临近像素，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值，即去掉目标像素本身。

3.3滤波后的长丝图片锐化处理

本文研究了不同的锐化方法(拉普拉斯锐化、梯度锐化)，发现梯度锐化能够有效的消除滤波处理对长丝图片造成的模糊，使得长丝图片的边界十分清晰，图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果，这样做的目的是便于对图片中长丝的像素点进行分析和处理。

结束语

从检测的结果可知该图像处理的方法效果较好，实施起来比较简单，检测的精度很高，但为了促进纺织业的可持续健康发展，我们还需要不断探索更先进的技术。希望以后能够探索其他的检测长丝毛丝的方式。

参考文献

[1]舒阳霞.图像处理技术在纺织中的运用[J].[J].[J].[J].纺织报告:2015(9):):):55-57.

[2]徐娜,王旸,卫佳欢.图像处理技术在纺织品检测中的应用[J].[J].[J].[J].山东化工:2016,42(10):):):76-77.