CC BY
2
УДК 677.027.11
В.Е. УВАРОВА, СО. РОЖКОВ
Херсонський нацюнальний техшчний ушверситет
АВТОМАТИЗОВАНА ОЦ1НКА ГЕОМЕТРИЧНИХ ПАРАМЕТР1В РОСЛИННИХ ВОЛОКОН
В cmammi запропоновано метод i алгоритм для контролю структурних napaMempie кототзованого лляного волокна. Алгоритм обробки цифрового зображення зpiзу льону придатний для використання у CKmdi автоматизованоi системи контролю якосmi.
Ключовi слова: автоматизащя, яюсть, волокно льону, пол^он.
V. UVAROVA, S. ROZHKOV
Kherson National Technical University
AUTOMATED ASSESSMENT OF GEOMETRICAL PARAMETERS OF PLANT FIBERS
Annotation
This article proposes method and algorithm to monitor geometric parameters of cottonised flax fiber. Much attention is given to the design of algorithm of digital processing image offlax. It should be stressed that this algorithm is suitable for automated quality assessment system.
Keywords: automation, quality, fiber flax, polygon.
Постановка проблеми. Сучасний стан розвитку текстильних виробництв Укра!ни передбачае швидку зм^ технолопчних процеав i асортименту продукцп та своечасну адаптацш технолопчного обладнання до умов випуску продукцп. Нагальною потребою у подальшому розвитку сучасно! текстильно! промисловосп стае пошук альтернативних шлях1в iз створення та переробки текстильних матерiалiв вiдповiдно до сучасних еколопчних вимог, визначення критерив ухвалення ршень iз застосуванням вiдповiдних к1льк1сних i як1сних показник1в.
Останнiм часом запропоновано рiзнi способи отримання та переробки модифжованого лляного волокна, як1 дозволяють по-новому будувати асортимент виробiв для легко! промисловосп [1]. Засоби автоматизованого контролю, яш застосовуються на рiзних етапах виробництва у текстильнiй та переробнш галузях Укра!ни часто не тдтримуються ввдповвдними нормативними документами (ДСТУ).
Автоматизоване керування технологiчними процесами потребуе одержання моделей взаемозв'язку якостi сировини та концевого продукту. Для цього необхвдно оцiнити вплив якостi сировини на властивостi отримуваного продукту, яких вiн набувае в процесi переробки та параметрiв настроювання обладнання, установити яюсш або кiлькiснi взаемовiдношення мiж комплексом причинно -наслiдкових зв'язшв, що притаманнi дослiджуваному об'екту.
Формулювання мети дослiдження. Метою дослщження е розробка методу для ощнювання якосп натуральних волокон за допомогою системи обробки зображень у складi автоматизовано! системи.
Викладення основного матерiалу дослщження. Конкурентоспроможнiсть виробiв та сировини текстильно! промисловосп визначаеться вщповвдшстю !! яшсних фiзико-механiчних показник1в вимогам, установленим в юнуючих нормативно-технiчних документах.
Процес моделювання взаемозв'язку якостi сировини та шнцевого продукту дозволяе здiйснювати циклiчний пошук ршення, при цьому критерi! якосп можуть уточнюватися. Послвдовно визначають основш параметри та характеристики сировини зпдно [1] та модель, за якою моделюють результати зовнiшнiх впливiв. Важливим е знаходження зв'язку мiж двома випадковими величинами X i У, де у багатьох випадках одна зi змiнних, наприклад Х, може бути невипадковою, у той час як друга змшна Y мае випадковi флуктуацi!, як1 обумовленi помилками вимiрювань цiе! змiнно! або шшими причинами [1, 4]. Модель розробляеться на основi апрiорних вiдомостей про об'ект та за результатами спостережень вхщних характеристик i вихвдних параметрiв об'екта.
Для формування iнформацiйно! бази яшсних параметрiв лляних волокон можна використовувати сучаснi методи цифрово! обробки зображень та регулювати сшввщношення сигнал/шум, статистичш характеристики шуму, градацi!, спектральш (колiрними) характеристики, iнтервали дискретизацi! тощо.
Контраст е одним з основних параметрiв, що обумовлюють як1сть зображень. Зображення мае складний сюжетний характер, тому необхщно використовувати контраст його окремих комбшацш. При цьому ва елементи вважаються iдентичними, i контраст кожно! !хньо! пари обчислюеться за формулою:
^ Ь -11
с - ^ <■>
де Ь, Ьу - яскравосп елеменпв сюжетного зображення.
На зображенш наявнi перекручування в певних локальних зонах, обумовленi дифракцieю свила, недолiками оптичних систем або Гх розфокусуванням, тому використовуеться метод перетворення локальних контрастiв[3]. Це спричиняе необхщшсть виконання локальних перетворень. Для обраного елемента Ь(г, ]) iз координатами (г, Л) вихiдного зображення Ь,Ь(г, Л) е Ь локальний контраст елемента
АО, у) - ¿20', у) С(г, у) = =-=—
ц.а, у)+Ь2(г, у)
(2)
де т = 3 • п, п > 1.
(3)
_ 1 _ л
¿1(1,У) = — ЕЬ(г,у), Ь2(г, Л) = — £Ь(г, Л)
п (г,У)е^1 т (г,])еШ2
Зони W i ^2 являють собою змiннi вiкна у виглядi квадрата iз центром в елеменп з координатами (г, Л). При змiнному розмщенш вiкна Wl усерединi змiнного вiкна ^2 слад враховувати
оптимальну апертуру вжна. Локальний контраст пiдсилюють зпдно (2) i ввдновлюють елемент
*
зображення з координатами (г, Л) та коректують за допомогою контрасту С (г, Л) :
*
С (г, Л) = ф[С(г, Л)\, (4)
де ф[С(г, ЛУ\ - нелшшна функщя, яка монотонно зростае i визначена на вiдрiзку [0,1], що вiдповiдае умовам:
С(г, Л) е [0,1\, ф[С(1, Л)\ > С(1, Л), ф[С(1, Л)\е[0,1\. (5)
Розрахунок за (2 - 6) виконують для кожного елемента зображення Ь. Але недолжами цього шдходу е розмипсть результуючого зображення. Тому для його усунення замiсть усередненого значення
Ьл(г, Л) необхвдно використати значення центрального елемента Ь(г, Л), при цьому зона W
вироджуеться в центральний елемент Ь(г, Л) та набувае розмiри п = 1.
С (г, Л) =
\ь(г, л) - Ь2(г, л)\ Ь(г, Л)+Ыг, Л) ,
Ь* (г, Л) Н
- .. .1 - С (г,л) Ь2(г, Л)-^^ при
Ь2(1, Л)
1 + С (г, Л)
*
1 + С (г, Л)
*
1 - С (г, Л)
при
Ц(г, Л) < Ь2(г, Л) к(г, Л) > Ь(г, Л)
(6)
(7)
Узагальнений алгоритм, який було розроблено та реалiзовано в системi контролю структурних показнишв лляного волокна, наведено в [3]. Зпдно з даним методом пропонуеться визначати структурш характеристики лляних волокон за Гх зображенням iз виконанням нижчезазначених етапiв:
1. Приготування зразка за юнуючими стандартами [ 1].
2. Одержання цифрового зображення зразка (сканування, цифрове фото).
3. Обробка зображення в програмному середовищi MATLAB [5].
4. Обробка зображення виконуеться в два етапи: попередня та шнцева обробка.
Пiсля первинноГ обробки зображення обраноГ дiлянки лляного зрiзу в МА^АВ, отриманi результати показанi на рис. 1 та рис. 2.
Попередня обробка полягае у виконанш алгоршшв полшшення зображення та видшенш границь об'ектiв. Щд час шнцевоГ обробки знаходять границi об'ектiв i визначають Гх геометричнi характеристики. На зображенш зрiзу зразка льону (рис. 1, а) показано чотири области 1 - кора, 2 - лубоволокнисп пучки, 3 - деревина, 4 - порожнина.
а)
б)
в)
г)
Рис. 1. Результати обробки зображення зр1зу льону: а) анатом1чна будова льону; б) обрана д1лянка для детального розгляду (деревина); в) зб1льшення контрастносп зображення; г) вид1лення областей.
а)
б )1
в)
Рис. 2. Результати обробки зображення зр1зу льону: а) обрана дшянка для детального розгляду (лубоволокнисп пучки); б) зб1льшення контрастносп зображення; в) вид1лення областей.
На рис. 1 (б - г), рис. 2 (а - в) показано результати обробки зображення зрiзу льону. Помггао, що при обробщ зображень рiзних дiлянок згiдно одного алгоритму, отримано рiзнi текстури. При подальшш обробцi необх1дно застосовувати рiзнi алгоритми для обчислення статистичних парамегрiв об'eктiв зображення та визначення площi видiлених фiгур.
Пiсля обробки зображення одним iз важливих завдань е визначення площi видiлених дiлянок зрiзу льону. 1снуе ряд взаемопов'язаних мiж собою методiв, для вирiшення таких задач. Наприклад метод еквiвалентних елшав, метод Монте-Карло, метод полiгонiв, методи водорозпод^ та порогово! обробки зображень та ш. Однак, перш шж порiвнювати !х, необхiдно зазначити, що на зображення зразка волокна необхщно помютити масштабний коефiцiент або маркер. Ним може бути будь-який елемент, ведомого кольору та геометричних параметрiв.
При застосуваннi методу еквiвалентних елшсш [5], необхвдно знайти пару точок (А i С) на периметрi зображення, вiдстань м1ж якими по прямш максимальна. Проведена через них пряма л1шя поеднуеться з вюсю абсцис шляхом повороту зображення. У середиш вiдрiзка АС будуеться перпендикуляр до прямо!, поеднаний з вюсю ординат, на якш знаходяться верхня (В) i нижня (В) точки перетину з периметром зображення. Попм будуеться "екивалентний елшс", для якого довжина АС задае величину велико! осп, а Ш) - мало! (рис. 3).
Рис. 3. Побудова еквшалентного елшса Обчислюеться ексцентриситет е екивалентного елiпса, що характеризуе стутнь його витягнутостi (0 < е <1).
е =.
1 -
Ьу - <у
сх - ах
2
(8)
Для оцшки точносп апроксимацi! пучка елшсом пропонуеться знаходити рiзницю площ зрiзу реального пучка i еквiвалентного елшса
к =
V — V °пучка °
£
де к - ступiнь ввдхилення площi; 5 еквiвалентного елiпса, пiксель.
пучка
площа волокнистого пучка, пiкселi;
5
(9)
- площа
Виходячи з вищевказаного, недолшэм даного методу е невелика точнiсть, осшльки досить часто форма шукано! фнури вигнута i еквiвалентний елiпс захоплюе лиш невелику И частину.
Використовуючи метод полготв можна визначити критерш форми або iнтегральну характеристику форми фцур ку [6, 7]
*к
L
(10)
де йъ - лiнiйний елемент контуру област (рис. 4 ); к - висота опущена з полюса, взятого всередиш область на дотичну до змшно! точщ контуру; Ь - периметр облает!
а) б)
Рис. 4. Побудова фгур екювалентно!' форми Для областей з полжональним контуром вираз (10) прийме вигляд
к/а - Ты ^ - Ты (с(ёа1 + ) - Ты (с(8а' + -1)
в)
(11)
де ¡1, Аг- - довжина /-о! сторони багатокутника i висота, опущена з полюса на /-у сторону (рис. 4 а, б); i - кути, прилет до i - сторони i обмежеш вiдрiзками прямих, проведеними з полюса в кути полжону; п - шльшсть сторiн багатокутника.
Довжина межi дiлянки оцiнюеться шляхом шдсумовування оцшочного вкладу кожно! комбшацп з чотирьох точок меж1
к к2х + к2у (12)
де кх и к у - розмiри пiкселiв уздовж ввдповвдних осей; к - довжина дiагоналi пiкселя. На рис. 5
зображеш вклади кожно! комбшацп для кожного виду конфцураци.
Внески ввдповвдають довжинам сегментiв границi багатокутника, яким апроксимуеться форма шукано! дшянки. Видiленi квадрати (рис.5) представляють тксели всерединi шукано! дiлянки, бiлi -
зовшшш пiксели. Оцiночний внесок кожно! конф^раци: (а) - ^ ; (Ь1), (Ь2) - к ; (с) - ку ; (ф - кх; (е) -
к.
2 . Випадки (Ь1) i (Ь2) вiдрiзняються тiльки формою сегменпв-багатокутнишв, оцiночнi довжини поверхнi однаковi.
Площа дiлянки, пiсля визначення базису, ощнюеться як розмiр точно тако! ж фжури, верхня поверхня яко! використовувалася для розрахунку площi поверхнi. Слад зазначити, що для площi, обмежено! багатогранником, метод еквiвалентний класичному двовимiрному методу iнтегрування за допомогою трапецш. Далi площу фiгури можна розраховувати тд маскою з центрами на гранях фнури. Тому !х внесок в штеграл розподiлений так, як показано на рис. 6.
Щоб виокремити необхвдш дiлянки, можна використовувати прост пороговi алгоритми. При пороговш обробцi необхвдно якомога точнiше визначити пороговий рiвень [5]: роздшом двох основних максимумiв на пстограш яскравостi, усередненням функцi! яскравостi, методами водорозподшу та iн. Цi ироцедури можуть бути дуже ефективш для а налпу дия но к на площиш.
1 5 1
96 48 96
1 13 1
48 24 48
1 5 1
96 48 96
1 ДОВЖИНЭ
_ _ _ ....... . Рис. 6. Вклад окремих п1ксел1в в об'ем одного
Рис. 5. Вклад конфпуращи ткселш в оц1нювану довжину поверхн1
ткселя
Але для складних текстур ефективнiсть порогових алгоритмiв може виявитися досить поганою. Для б№ш ефективного видшення (волокон льону) або необх1дних дмнок, можливо застосування
алгоритму водорозпод^ або статистичних методiв [6]. Осшльки проблема визначення положения об'екту контролю (волокон) може зводитися до проблеми знаходження локальних екстремумiв на поверхиi, алгоритм водорозподулу можна використовувати для потреб под^ та видшення необхвдних дiлянок. При сегментацп водорозподiлом використовуеться функцiя перетворення ввдсгаш [5]: ввдстань вiд кожного тксела до найближчого пiкселя з ненульовим значенням.
При використаннi модуля гращента, пiкселi зображення градiента з великими значеннями розташовують поблизу меж об'екпв, а iншим дiлянкам вiдповiдають нульовi значення пiкселiв. Пiсля такого перетворення можна отримати лшп водорозподiлу уздовж меж об'екпв. Такий метод не е ефективним, вш призводить до надлишково! сегментацп, яка викликана шумами сигналу зображення або iншими локальними неоднорщностями на градiентному зображеннi. Надлишкова сегментацiя може бути значною, що робить результат обробки малозначущим.
Лггература
1. Кузьмiна Т.О. Новiтнi технологи одержання целюлозовмiсних матерiалiв з льону. Монографiя / Т.О.Кузьмiна, Л.А.Чурсiна, Г.А.^хосова, Г.В.Рудакова. Щд ред. Л.А. Чурсшо!. - Херсон: Олди-плюс, 2013. - 450 с.
2. Котошзоване льоноволокно. Технiчнi умови: ТУ У 05495816.005-2000 [Чинний ввд 2000-25-02]. -Старий Самбiр, 2000. - 6 с.
3. Рожков С.О. Контроль геометричних параметрiв текстильних волокон засобами комп'ютерно! технiки / С.О.Рожков, Г.В.Рудакова, Т.О.Кузьмша // Вiсник Кшвського нацюнального унiверситету технологй' та дизайну. - 2008. - №5 (43). - С. 321 - 324.
4. Рудакова А.В. Моделирование алгоритмов анализа изображений для контроля геометрических параметров волокон в среде MATLAB/ А.В. Рудакова, И.В. Саратовцева, Т.О. Кузьмина // Вестник Херсонского национального технического университета. - 2007. - № 28. - С. 314-318.
5. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эдднс // Монография. - Москва: Техносфера, 2006. - 616 с.
6. Руководство пользователя Gwyddion. [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://gwyddion.net/documentation/user-guide-ru/grain-analysis.html.
7. Фетисова М. А. Коэффициент формы как геометрическая характеристика [Текст] / М. А. Фетисова, С. С. Володин // Молодой ученый. - 2011. - №5. Т.1. - С. 105-107.
