一种棉花质量检测方法技术

本发明专利技术提供了一种棉花质量检测方法，包括：最佳组合波段选择步骤，其基于多元统计分析检测出棉花的最佳检测厚度及最佳组合波段；图像检测步骤，其对上述最佳组合波段选择步骤的检测出的上述最佳检测厚度内的异性纤维进行图像检测，检测出棉花中的异性纤维。本发明专利技术提供的一种棉花质量检测方法可以测出棉层内部的异性纤维；并且有效区分不同种类的异性纤维；并且能够确定棉层内异性纤维的多光谱特性，为进一步利用异性纤维多光谱特性进行检测奠定理论基础；能够检测棉层内部多种异性纤维，更符合棉花加工过程中异性纤维分布的实际情况，更具实用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，尤其涉及一种棉花中的异性纤维的检测方法。
技术介绍
在棉花的收购、摊晒、运输、加工过程中，会混入大量与棉纤维外观极其相似的异性纤维，如柔软细小的塑料膜、化纤、毛发等杂质。异性纤维一旦混入棉花中，会导致布料瑕点增多及染色不均勻，成为困扰棉纺企业的棘手难题。目前绝大多数企业仍采用人工分拣， 但由于异性纤维与棉纤维的形态、色泽、外观极其相近，分拣效果不佳。因此目前棉花异性纤维的自动分拣主要采用超声波技术、传感器技术、光谱分析技术、机器视觉技术等技术。 对棉花异性纤维检测研究普遍采用彩色CXD (Charge Coupled Device)相机获取棉花表面的异性纤维图像，然后利用棉花与异性纤维的色泽差异检测异性纤维。此方法对棉花表面的有色异性纤维检测虽具有一定效果，但对与棉花颜色差别极小的异性纤维以及细小异性纤维的检测效果不太理想。目前的研究主要集中在针对棉层表面的异性纤维的检测，而在棉花的实际加工过程中异性纤维不仅仅位于皮棉表面，而是大部分位于棉层内部。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术的目的是提供，以解决棉层内部的异性纤维的检测问题。( 二 )技术方案本专利技术提供的，包括组合波段选择步骤，基于多元统计分析检测出棉花的检测厚度及组合波段；图像检测步骤，其对所述组合波段选择步骤检测出的所述检测厚度内的异性纤维进行图像检测，从而检测出棉花中的异性纤维。其中，所述组合波段选择步骤包括确定检测厚度的步骤以及确定组合波段的步骤ο其中，所述确定检测厚度的步骤包括首先，利用分光光度计分别测量纯棉花、纯异性纤维及分布于不同厚度棉层内的典型异性纤维的反射率；其次，固定波长，针对不同厚度棉花内各种异性纤维反射率的变化情况进行分析， 确定棉花厚度对各种异性纤维反射率的影响；然后，改变波长，再次分析棉花厚度对各种异性纤维反射率的影响，从而确定棉花检测厚度。其中，所述确定组合波段的步骤包括首先，在检测厚度的棉层中依次添加各种异性纤维，测量其在波长范围内的反射光谱数据；然后，将测量结果与未加异性纤维的相同厚度纯棉花的反射率进行对比，分析在棉花检测厚度的棉花中各种异性纤维与纯棉花中的反射率的最大差值和不同异性纤维之间的反射率的最大差值出现的波段，利用多元统计分析方法确定所述组合波段。其中，所述图像检测步骤包括多光谱图像采集步骤，其在所述检测厚度的棉层内分别添加各种异性纤维，分别采集k个波段的k幅灰度图像；图像处理步骤，其通过图像增强、二值化、以及目标增强对通过所述多光谱图像采集步骤得到的图像进行处理，以突出图像中目标和背景的差异；以及图像融合步骤，其对在所述图像处理步骤中处理过的图像进行融合，以便有效识别各种异性纤维。其中，所述图像融合步骤包括首先，对于所述k个波段的分辨率为M*N的图像，建立图像数据矩阵X，X = I X1X2-&It，其中Xi为第i个波段的二值图像；然后，计算所述图像数据矩阵X的协方差矩阵C， C p){Xs- p)T ,其中 S = MXNJ = ^ixO-Iκ Z=1 ·5 = 15再计算所述协方差矩阵C的特征值Xi, i = 1，2，…m，其中X1S λ 2 λω;Λ' ·/71 — _再根据所述特征值选取图像加权系数矩阵，1 ^ ‘i=l最后，将k幅所述图像加权系数相加融合，F = 。i=l(三)有益效果本专利技术的可以测出棉层内部的异性纤维；并且有效区分不同种类的异性纤维；并且能够确定棉层内异性纤维的多光谱特性；能够检棉层内部多种异性纤维，更符合棉花加工过程中异性纤维分布的实际情况，更具实用价值。附图说明图1为本专利技术的实施例的流程图；图2为本专利技术的实施例的检测棉层内部的异性纤维的图像检测步骤的流程图。具体实施例方式下面结合附图详细说明本专利技术的具体实施例。如图1所示为本专利技术提供的的流程图，包括最佳组合波段选择步骤，其基于多元统计分析检测出棉花的最佳检测厚度及最佳组合波段；图像检测步骤，其对上述最佳组合波段选择步骤的检测出的上述最佳检测厚度内的异性纤维进行图像检测，检测出棉花中的异性纤维。上述最佳组合波段选择步骤包括确定最佳检测厚度的步骤以及确定最佳组合波段的步骤。确定最佳检测厚度是首先，固定波长，针对不同厚度棉花内各种异性纤维反射率的变化情况进行分析，确定棉花厚度对各种异性纤维反射率的影响；然后，改变波长，再次分析棉花厚度对各种异性纤维反射率的影响，从而确定最佳的棉花检测厚度。具体地，可以选择几个关键的波长(例如分别选择紫外波长310nm、可见光波长390nm、450nm、650nm、近红外波长980nm、IOSOnm和IlOOnm)，然后针对于每一个波长，分析当棉层厚度变化时，各种典型异性纤维反射率随棉层厚度的变化规律，从而确定最佳棉层检测厚度。上述确定最佳组合波段的步骤是首先，在最佳检测厚度的棉层中依次添加各种异性纤维，测量其在一定波长范围内(如200nm-1800nm)的反射光谱数据；然后，将测量结果与未加异性纤维的相同厚度纯棉花的反射率进行对比，分析各种异性纤维在最佳厚度棉花中与纯棉花中的反射率的最大差值和比值出现的波段，利用多元统计分析方法确定最佳组合波段，使得所选择组合波段内不但棉花与异性纤维的反射率差异大，同时不同异性纤维间反射率差异大，以保证不但能够有效区分典型异性纤维与棉花，并能够区分不同异性纤维。上述图像检测步骤包括多光谱图像采集步骤，图像处理步骤，图像融合步骤。图2为本专利技术的实施例的检测棉层内部的异性纤维的图像检测步骤的流程图。如图1所示，首先，在上述最佳厚度的棉层内添加各种异性纤维，分别采集k个波段的k幅灰度图像。具体地，以宽光谱的白光LED作为光源，利用黑白摄像机分别加多个不同波段的窄带滤波片，构成异性纤维图像采集系统。其中窄带滤波片的波段按照最佳组合波段选择。在最佳检测厚度的棉层中添加各种典型异性纤维，分别采集k个波段的k幅灰度图像。图像处理步骤，其通过图像增强、二值化、以及目标增强对通过多光谱图像采集步骤得到的图像进行处理，以突出图像中目标和背景的差异，具体地，分析图像灰度分布直方图，确定目标灰度分布范围，对每一幅图像利用分段线性增强算法增强图像中目标与背景的灰度差，即遍历图像中每一个像素，如果像素的灰度级在指定范围内(说明是目标)，则将其压缩到一个更小灰度级内，以突出目标，否则保持不变，利用分段线性增强算法有效增大图像中目标与背景的灰度差。根据增强后的图像按照自适应Ostu方法确定二值化阈值，即遍历图像中每一个像素，如果像素的灰度小于阈值，将其灰度值设为High，否则设为 Low。对于细小的目标，在图像二值化后，容易出现断裂，为此利用改进的形态学算法连接断开的线性目标，即先利用较大的结构元对目标进行膨胀，再利用较小的结构元进行腐蚀，能够有效连接断裂的目标。通过此步骤最终得到清晰、准确的二值图像。最后，对在上述图像处理步骤中处理过的图像进行融合，以便有效识别各种异性纤维。具体的，上述图像融合步骤是首先，对于k个波段的分辨率为M*N的图像，建立图像数据矩阵Χ，Χ= |Χ^^·· |Τ，其中Xi为第i个波段的二值图像；然后，计算上述图像数据矩阵X的协方差矩阵C，权利要求1.，其特征在于，包括组合波段选择步骤，基于多元统计分析检测出棉花的检测厚度及本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种棉花质量检测方法，其特征在于，包括：组合波段选择步骤，基于多元统计分析检测出棉花的检测厚度及组合波段；图像检测步骤，其对所述组合波段选择步骤检测出的所述检测厚度内的异性纤维进行图像检测，从而检测出棉花中的异性纤维。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李道亮，冀荣华，杨文柱，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：11