郭 敏, 王靜安, 郭明瑞, 高衛(wèi)東
(生態(tài)紡織教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江南大學(xué)), 江蘇 無(wú)錫 214122)
為應(yīng)對(duì)織造載荷下的拉伸、摩擦和彎曲作用,通常需對(duì)經(jīng)紗進(jìn)行上漿處理。漿紗工序除了可以使紗線增強(qiáng)外,其更重要的作用在于使紗線表面的毛羽貼伏,同時(shí)抑制其表面在織造載荷作用下形成的次生毛羽。傳統(tǒng)的漿紗性能[1-3]表征普遍關(guān)注漿紗相比于原紗的斷裂強(qiáng)力[4-5]、耐磨次數(shù)[6]、表面毛羽[7]等層面的性能提升,但較少針對(duì)漿紗抵抗次生毛羽[8]形成的能力(抗起毛性能)提出有效的表征手段。本文采用自主研制的JN-01漿紗耐磨性能測(cè)試儀[9]模擬漿紗織造載荷,采用圖像處理技術(shù)檢測(cè)織造載荷作用后的漿紗毛羽量,提出對(duì)漿紗抗起毛性能的有效表征手段,并探究次生毛羽隨織造載荷作用次數(shù)的變化規(guī)律。
現(xiàn)行的紗線毛羽檢測(cè)的方法主要有目測(cè)法、光電法和圖像法。目測(cè)法由于其測(cè)試效率低,且測(cè)試結(jié)果受人為因素影響大而較少采用;光電法的測(cè)試結(jié)果較為穩(wěn)定準(zhǔn)確,是目前采用最為廣泛的毛羽測(cè)試方法,但其所需測(cè)試樣本長(zhǎng)度通常超過(guò)100 m,無(wú)法應(yīng)用于樣本長(zhǎng)度較小的受測(cè)試紗線。相較于前2種方法,圖像法能夠精確定位并測(cè)量短片段紗線表面的毛羽,適用于漿紗織造載荷模擬設(shè)備產(chǎn)生的紗線樣本。目前,孫銀銀等[10]結(jié)合視頻顯微鏡和圖像處理技術(shù),獲得完整的紗線條干和毛羽圖像,實(shí)現(xiàn)了紗線毛羽長(zhǎng)度和根數(shù)的準(zhǔn)確檢測(cè);Wang等[11]利用鏡像圖像完成了對(duì)紗線毛羽的多角度測(cè)量;陸奕辰等[12]采用圖像處理技術(shù),統(tǒng)計(jì)了黑板毛羽圖像中毛羽像素點(diǎn)數(shù)量,對(duì)紗線黑板毛羽量進(jìn)行了檢測(cè);李忠健等[13]利用毛羽圖像的散焦程度恢復(fù)毛羽的深度信息,實(shí)現(xiàn)了二維平面下的三維長(zhǎng)度測(cè)量。根據(jù)圖像采集環(huán)境不同,各類圖像方法的適應(yīng)性亦不同,本文在JN-01漿紗耐磨性能測(cè)試儀的基礎(chǔ)上,搭建機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)模塊,針對(duì)性地構(gòu)建包括紗線主干分割、紗線毛羽分割、主摩擦區(qū)間定位、毛羽指標(biāo)提取等算法的紗線毛羽檢測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)織造載荷作用后漿紗表面次生毛羽的自動(dòng)化檢測(cè)。
當(dāng)前,漿紗在織造載荷作用下的次生毛羽的變化規(guī)律尚不明確,并未有研究提出次生毛羽相關(guān)的漿紗抗起毛性能表征手段。為此,本文在實(shí)現(xiàn)織造載荷模擬及次生毛羽自動(dòng)化檢測(cè)的基礎(chǔ)上,探究次生毛羽的變化規(guī)律,建立客觀表征漿紗抗起毛性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)。
將14.5 tex純棉紗在XSY617型片紗漿紗機(jī)(江陰祥盛紡印機(jī)械設(shè)備有限公司)上進(jìn)行上漿。將氧化淀粉、聚乙烯醇(PVA)、丙烯和蠟片按照40∶17∶4∶2.5的質(zhì)量比調(diào)漿。通過(guò)不同的漿液濃度與壓漿力配合,制備不同上漿率的漿紗,試樣編號(hào)和具體上漿工藝參數(shù)如表1所列。
表1 試樣上漿工藝參數(shù)Tab.1 Sizing process parameters of samples
采用JN-01漿紗耐磨性能測(cè)試儀模擬了紗線在織機(jī)上的開(kāi)口、打緯、送經(jīng)和卷取運(yùn)動(dòng),儀器的可調(diào)參數(shù)包括工作頻率、紗線張力、開(kāi)口動(dòng)程、筘座擺角、卷取速度以及織造載荷作用次數(shù)。為采集織造載荷反復(fù)作用后的紗線圖像,在測(cè)試儀上搭建圖像采集裝置,如圖1所示,包括JN-01漿紗耐磨性能測(cè)試儀、互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)面陣相機(jī)、LED均勻平板光源、光源控制器、支架及相應(yīng)的圖像采集和處理軟件。為獲取清晰的紗線毛羽圖像,相機(jī)通過(guò)支架固定在與紗線平行的摩擦區(qū)域正上方,采用LED面光源從紗線側(cè)面提供照明。
圖1 紗線圖像采集裝置示意圖Fig.1 Schematic diagram of yarn image acquisition device
JN-01漿紗耐磨性能測(cè)試儀的實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置為:工作頻率 180 r/min, 紗線上機(jī)張力24.7 cN/根,開(kāi)口動(dòng)程32 mm,筘座擺角12°,卷取速度3 mm/min。測(cè)試前,待測(cè)紗樣需在溫度為(20±0.5) ℃,相對(duì)濕度為(65±2)%的標(biāo)準(zhǔn)溫濕度下平衡至少24 h,并在此溫濕度環(huán)境下進(jìn)行測(cè)試。為研究紗線在織造載荷的整個(gè)作用過(guò)程中次生毛羽的形成情況,摩擦次數(shù)分別取值為0、20、40、60、80、100(約為紗線耐磨壽命的50%)。在不同的摩擦次數(shù)設(shè)置下,對(duì)每種漿紗取樣30根。相機(jī)分辨率為1280像素×800像素,曝光時(shí)間為41 ms,輸出圖像為24位bmp圖像,1幅圖像中包括測(cè)試紗線中的6根紗線。
根據(jù)所獲取的紗線圖像,提出一種雙大津閾值圖像分割算法,用以分割紗線圖像中的主干與毛羽,最終根據(jù)該測(cè)試儀對(duì)漿紗的摩擦特點(diǎn),定位主摩擦位置區(qū)間,計(jì)算毛羽總量。
本文所獲取的紗線圖像示例如圖2(a)所示,其中背景的亮度較低,紗線主干的亮度較高,紗線毛羽的亮度則與背景更為接近。由于紗線毛羽在圖像中所占像素點(diǎn)比例較低,且與背景更為接近,可初步忽略其對(duì)圖像分割的影響,直接采用大津閾值分割算法fotsu,求取使得類間方差最大的亮度t1作為閾值,分割原始紗線圖像I,獲得初步主干分割結(jié)果Ict,即
t1=fotsu(I)
(1)
(2)
式中,(x,y)為圖像中的像素點(diǎn)坐標(biāo)。初步主干分割結(jié)果Ict中,紗線主干附近存在部分因毛羽造成的毛刺邊緣,因此采用形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算,獲得紗線主干分割結(jié)果Ic,即:
Ic=(IctΘB)⊕B
(3)
式中:B為結(jié)構(gòu)元素,尺寸選擇3×3;Θ與⊕分別為形態(tài)學(xué)腐蝕與膨脹運(yùn)算。紗線主干分割結(jié)果如圖2(b)所示。
圖2 紗線主干和毛羽分割Fig.2 Segmentation of yarn evenness and yarn hairiness.(a) Original image of yarn; (b) Segmentation image of yarn evenness; (c) Enhancement image of yarn; (d) Segmentation image of yarn hairiness
如前文所述,圖像中的毛羽亮度與背景較為接近,這是由于毛羽本身是尺度極小的圓柱體對(duì)象,難以構(gòu)建能夠令其在不同方向均充分反光的照明環(huán)境,因此,毛羽在圖像中的亮度分布并不均勻,且整體亮度不高。為此,須采用圖像增強(qiáng)技術(shù),提高毛羽亮度,輔助毛羽的分割。在本文所采集的紗線圖像中,紗線主干均豎直排列,因而由紗線主干伸出的毛羽其邊緣普遍在水平方向具有較強(qiáng)的響應(yīng)。由此,本文首先采用拉普拉斯算子clap對(duì)原始紗線圖像I進(jìn)行整體增強(qiáng),再采用水平方向的Sobel算子csobel對(duì)紗線毛羽所在部分進(jìn)行針對(duì)性增強(qiáng),得到增強(qiáng)后圖像Ie。具體運(yùn)算如下:
Ie=I-I?clap-α(I?csobel)
(4)
式中,?為卷積運(yùn)算。圖像增強(qiáng)的結(jié)果如圖2(c)所示。
(5)
(6)
紗線毛羽分割的結(jié)果如圖2(d)所示。
紗線在摩擦測(cè)試中,筘座擺角為12°,磨料對(duì)紗線的摩擦長(zhǎng)度約為12 mm,考慮到紗線以3 mm/min的速度前行,取實(shí)際受到反復(fù)摩擦最為嚴(yán)重的區(qū)域?yàn)橹髂Σ羺^(qū)間,其長(zhǎng)度為6 mm,即圖像中累計(jì)毛羽總量最大的6 mm位置區(qū)間。為此,首先計(jì)算紗線毛羽分割結(jié)果If的水平投影曲線ff,計(jì)算方法如下:
(7)
式中:w為圖像像素寬度;h6為圖像中6 mm位置區(qū)間對(duì)應(yīng)的像素?cái)?shù)量。以ff取值最大的位置imax定義主摩擦區(qū)間[imax,imax+h6]。
(8)
式中:i=1,2,…,6;p為圖像中像素與毫米的換算系數(shù)。
檢測(cè)經(jīng)不同次數(shù)織造載荷作用后紗線表面的毛羽量,建立載荷作用次數(shù)-毛羽量映射模型,并以此構(gòu)建紗線抗起毛性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。
以4種紗線作為測(cè)試對(duì)象,對(duì)不同摩擦次數(shù)下每種紗線采樣30次,以前述的紗線毛羽檢測(cè)方法獲取每個(gè)樣本的毛羽量,并求取30個(gè)樣本的均值。4種紗線試樣的載荷作用次數(shù)-毛羽量檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。
圖3 載荷作用次數(shù)-毛羽量檢測(cè)結(jié)果Fig.3 Test results of loading times-hairiness
由圖3可知:1)隨載荷作用次數(shù)的增加,開(kāi)始時(shí)紗線的毛羽量快速增長(zhǎng),繼而增速減緩,最終趨于穩(wěn)定;2)紗線未受載荷時(shí)的毛羽量為初始毛羽量,反映了上漿貼伏毛羽的效果,隨著上漿率的提高,初始毛羽量下降;3)在實(shí)驗(yàn)所用的3種上漿率情形下,隨著上漿率的提高,漿紗受相同載荷次數(shù)作用后產(chǎn)生的毛羽量下降。
載荷作用次數(shù)-毛羽量變化特征符合對(duì)數(shù)函數(shù)模型,如式(9)所示。
y=aln(x+1)+b
(9)
求y的一階導(dǎo)數(shù)得
y′=a/(x+1)
(10)
式中:y為紗線毛羽量;x為載荷作用次數(shù)(摩擦次數(shù));b為紗線未受載荷作用時(shí)(x=0)的初始毛羽量,b值愈小,則紗線愈光潔;a為初始毛羽增長(zhǎng)速率,即x=0時(shí)的y的一階導(dǎo)數(shù)值,a值愈小,紗線愈不容易起毛。
以式(9)模型對(duì)摩擦次數(shù)-毛羽量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行擬合,結(jié)果如表2所示。
表2 4種紗線的模型擬合結(jié)果Tab.2 Model fitting results of four yarn samples
由表2數(shù)據(jù)可知:4種紗線擬合函數(shù)的判定系數(shù)R2均在0.90以上,表明構(gòu)建的對(duì)數(shù)函數(shù)模型的擬合效果好;當(dāng)紗線的上漿率由5.8%(2#)、8.7%(3#)增加到10.5%(4#),紗線初始毛羽量b在依次減小,分別是原紗毛羽量的42.0%、38.4%和24.7%,表明上漿率提高對(duì)貼伏毛羽具有顯著效果;同時(shí)隨著上漿率的增加,紗線初始毛羽增長(zhǎng)速率a顯著下降,分別僅為原紗的36.7%、25.6%和14.0%,表明上漿率提高對(duì)漿紗抗起毛性能提升具有顯著效果。
根據(jù)上述分析,紗線受織造載荷作用后的表面光潔度分別由受載前的初始毛羽量b及受載后毛羽增長(zhǎng)速率a決定,因此利用a和b構(gòu)建一個(gè)綜合指標(biāo)——起毛指數(shù):
c=ab
(11)
上述4種紗線的c值如表2所示,其綜合表征了織造載荷作用下的漿紗抗起毛性能,這一性能決定了經(jīng)紗經(jīng)過(guò)上漿后毛羽貼伏的效果和受織造載荷作用后起毛的程度。
針對(duì)漿紗在織造載荷下抗起毛性能的檢測(cè)與評(píng)價(jià),采用圖像技術(shù)獲取不同載荷作用次數(shù)后紗線毛羽量的變化情況,在此基礎(chǔ)上,建立了表征漿紗毛羽抗起毛性能的指標(biāo),得到如下主要結(jié)論。
1)在JN-01漿紗耐磨性能測(cè)試儀上搭建紗線圖像采集裝置,建立了紗線毛羽量的圖像檢測(cè)方法,并驗(yàn)證了方法的可行性和有效性。
2)對(duì)紗線承受織造載荷作用次數(shù)與毛羽量之間的關(guān)系采用對(duì)數(shù)函數(shù)建模,4種紗樣的擬合度R2均大于0.90,所建模型的參數(shù)為構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)提供了基礎(chǔ)保證。
3)根據(jù)紗線初始毛羽量和受織造載荷作用后毛羽量增加的速率,提出了評(píng)價(jià)漿紗抗起毛性能的指標(biāo)——起毛指數(shù)c,實(shí)現(xiàn)了漿紗抗起毛性能的客觀評(píng)價(jià)。