[发明专利]纤维宽度精确测量方法

说明书

本发明公开了纤维宽度精确测量方法，主要步骤为：1)对原始纤维图片进行二值化处理，从而初步确定纤维轮廓；2)对纤维原始图片进行纵向采样，并将采样得到的原始像素数据输入到低通滤波器中，保留低频原始像素数据，并获取低频原始像素数据的特征信号；3)基于纵向采样数据的特征信号，确定纤维边界；4)计算采样点的纤维宽度，即纤维上边界和下边界距离；5)利用K‑Means方法对采样点的纤维宽度进行评估，得到纤维的有效采样宽度。本发明能够在显微镜获取纤维图片失焦的情况下，精确测量纤维宽度。

技术领域

本发明涉及纺织品成分检测领域，具体是纤维宽度精确测量方法。

背景技术

目前，传统的纺织品成分检测中显微镜观察法主要由人工实施。显微镜观察法主要通过显微镜获取采样玻片中的形态，人工根据规定的标准进行识别，并测量纤维的宽度。在显微镜观察法中，由于显微镜的景深较浅，导致部分纤维边界模糊难以界定。在传统的方法中，人工将重新对焦以获得清晰的纤维边界。综上所述，亟需研究能够精确测量模糊边界得纤维宽度测量方法。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的问题。

为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，纤维宽度精确测量方法，主要包括以下步骤：

1)获取电子显微镜拍摄的原始纤维图片。

2)对原始纤维图片进行二值化处理，从而初步确定纤维轮廓，主要步骤如下：

2.1)对原始纤维图片进行卷积处理，获取原始纤维图片中心像素与相邻像素的关系，并绘制特征图。

2.2)计算不同特征图中同一位置的差异情况，得到中心像素的梯度变化情况，并绘制纤维梯度图，

2.3)对特征图进行亮度矫正。

进一步，对特征图进行亮度矫正的方法为Gamma图片亮度校正方法。

亮度矫正后，像素点亮度O(r,c)如下所示：

式中，I_max为特征图中的最大梯度。I(r,c)为当前像素点对应梯度。γ为设定的校正值。

2.4)根据亮度矫正之后的像素梯度进行二值化处理，得到纤维二值图片。

2.5)对纤维二值图片进行形态学膨胀和腐蚀，消除纤维轮廓边缘的斑点，得到纤维的轮廓图片。

3)对纤维原始图片进行纵向采样，并将采样得到的原始像素数据输入到低通滤波器中，保留低频原始像素数据，并获取低频原始像素数据的特征信号。

4)基于纵向采样数据的特征信号，确定纤维边界，主要步骤如下：

4.1)计算低频原始像素数据的特征信号的一阶导数，获取特征信号梯度。

4.2)确定特征信号梯度中的极大值和极小值。以具有最小坐标的采样位置的极小值对应的y轴位置为纤维的上边界，具有最大坐标的采样位置的极小值对应的y轴位置为纤维的下边界。所述具有最小坐标的采样位置和具有最大坐标的采样位置的像素小于阈值ε。

4.3)基于纤维边界区分有效采样点和无效采样点，主要步骤如下：

4.3.1)对采样位置前后进行采样，测量纤维宽度。

4.3.2)若采样位置x、采样位置x+1和采样位置x-1分析得到的纤维上边界和下边界位于范围区间[y_min，y_max]，则采样位置x为有效采样点，反之，采样位置x为无效采样点。

4.3.3)判断采样位置x是否在纤维内部，若是，则采样位置x为有效采样点，若否，则采样位置x为无效采样点。