基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法

基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法

李杏容

佛山市科信达纺织检测技术服务有限公司广东省佛山市528000

摘要：本文主要针对纺织品瑕疵检测方法展开分析，思考了纺织品瑕疵检测方法之中，如何更好的采取基于相似关系的检测手段，提出了应用的具体方法和应用的措施，希望能够为今后的检测带来参考。

关键词：相似关系；纺织品；瑕疵；检测方法

前言

纺织品的瑕疵检测是非常关键的，所以，我们要进一步思考应该采取何种检测的方法来提高检测的质量，本文重要是基于相似关系进行分析，思考了基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法。

1、纺织品瑕疵检测的必要性

我国在加入WTO以后，如何通过信息化提升“中国制造”对增强我国产品的国际竞争力有着十分重要的意义。开发符合中国国情的数字化设计与制造系统是信息化产品研究开发的主要任务之一。入世以来，我国的纺织工业正在面临更大范围和更高层次的对外开放的宏观环境，将获得更多的发展机遇，迎接更艰巨的挑战。我国作为传统的纺织品生产和出口大国，纺织工业在国民经济中占有着极其重要的地位，并在相当长的时间内，仍然是重要的出口优势产业之一。保持纺织工业持续，稳定的发展对我国外贸事业乃至整个国民经济的发展都至关重要。然而，随着人民生活水平的日益提高，人类对纺织品的质量要求越来越高。因此，加强对纺织品的检测对提高我国纺织品的整体质量，增强我国纺织品的综合竞争力，促进纺织工业持续，稳定的发展具有十分重要的现实意义。然而，目前传统的纺织品缺陷检测方法是靠人工进行的，即依赖于人的眼睛去发现产品缺陷。人眼可以准确地发现纺织品的缺陷位置，但是由于检测工作本身的单调，乏味，以及人的眼睛很容易产生疲劳，随着检测时间的增加，人的眼睛越疲劳，产生的失误会迅速增加。据统计，靠人工进行纺织品缺陷检测的有效率约为70%。另外，受人眼的生理机能所限，检测工作是缓慢的，费时的，难以满足现代化纺织工业生产的快速要求。通过加强对纺织品的检测相关理论及应用技术的研究，能够有助于提高有关行业的效率，节约成本，最终提高我国产品的国际竞争力。此外，还可以促进我国在相关科技领域的发展，缩小与发达国家的差距，为尽快开发出具有自主知识产权的应用系统奠定基础。

2、纺织品瑕疵的检验内容

2.1原料疵点

引起外贸纺织品织物降等的原因很多，其中原料条干不均匀、接头过多、异性纤维、氨纶包裹丝不过关、混纺纱混合不均匀等问题都会直接影响织物的等次。这些纺织品外观质量上的问题都属于原料疵点，原料疵点造成的纺织品成品质量大幅度将等事件较为普遍，原因在于纺织品匹样确认和缸样确认时没有有效重视成品外观质量检验。针对这一问题，需要检验人员在工作过程中及时发现疵点并进行必要的处理，防止出现批次订单完成后因原料疵点而不得不进行返工的状况。必要时，检验人员也可进行一些力所能及的修补。

2.2织造疵点

无论多么高端、先进的织造设备都会产生织造疵点。产生织造疵点的原因很多，有时源于设备本身、又是源于生产工艺、也有时源于织物本身的组织结构。以机织物为例，停车痕、断经断纬、错经错纬、接头、纬纱错位、卷布轴松动等等都属于常见的织造疵点。这些疵点中，有些是可以进行修补的，而有些只能通过吊线让码等方式尽量提高产品等级。对于一些严重的、长度或面积过大的疵点，则只能进行剪开处理。

2.3前处理疵点

前处理疵点的特点与织物类型有关。全棉或涤棉漂白织物的白度是评价其是否合格的重要标准；而对于涤纶强捻织物，强度是一个重要的考量标准；烂花加工的涤棉产品，其抗强力损伤的能力十分重要。这些产品在前处理工序中的疵点在后续工序中很难被发现。如涤纶减量织物减量后出水不洁净，织物表面会出现一些黄斑，棉织物退浆不完全，染色后会出现表面的“浆头迹”，煮练不净可能在纺织物表面留下棉籽壳等。这些疵点极易被缺乏经验的检验人员当做染色疵点处理，但实际上这些都是前处理疵点。

2.4染色疵点

顾名思义，染色疵点是织物在染色过程中形成的疵点，相对于其他疵点，染色疵点更容易被发现。最常见的染色疵点无外乎色点、色斑和色迹，这些疵点按照一般的检验方法可以很快的检验出来，修复起来也相对容易。但是有时也会出现一些较难处理的疵点，如堵缸或断头产生的织物表面的“鸡爪印”，这类疵点很难处理。检验员面对此类疵点时，需要及时与染整跟单员汇报，由跟单员根据疵点严重程度决定这一批次纺织品的检验方式。

3、相似关系矩阵计算

纺织品瑕疵检测针对2种织物类型：1）结构简单，不含有复杂的图案，多为纯色的纺织品；2）具有较复杂的图案信息，图案变化具有周期变化规律。在图案含有周期变化规律的纺织品瑕疵检测中，无法避免的问题有：图案的不确定性及光照影响、图像拉伸与拍摄角度的影响、瑕疵的不确定性。由于纺织品图案具有不确定性，在拍摄过程中会受到光照影响，所以不可能采用统一的模板方法匹配所有图像。按照模板对图像分块之后，图像拉伸与拍摄角度的问题会导致相距较远的区块差异性较大，相距较近的区块差异性较小。瑕疵的不确定性会增加检测难度。由于纺织品图像存在拉伸、图像轻微旋转及拍摄角度等影响，图像分块后，相距较远的区块差距较大，而区块邻域信息高度相似。同时，由于瑕疵具有不确定性，所以很难找到一种适合所有瑕疵的方法。为此，本文提出基于邻域信息的瑕疵检测方法，通过建立一个等价关系矩阵，完成等价类的划分。

通常情况下，等价矩阵的论域内元素之间关系已经确定，即满足非此即彼的前提条件才能进行聚类操作。而本文中的相似关系由于用于衡量区块之间的相似程度，因此是模糊的，所以要得到一个等价关系矩阵，可以考虑确定一个相似关系矩阵。从相似关系出发，构造一个与之在某种意义下最近似的等价关系，使用最多的方法为求取相似关系矩阵的传递闭包。之后，对传递闭包矩阵求取λ-截矩阵，得到等价关系矩阵。在求得等价关系矩阵之后划分集合。

图1为一幅截取的包含瑕疵，并经过周期大小求取、分块操作之后的star类型纺织品图像。由图1可知，由于Part1与Part2相距较远，拉伸影响严重，两者并不相似。而在Part3中，A与B相邻，B与C相邻，相邻的无瑕区块之间差距较小，相似关系较明显。由A与B、B与C的相似关系，可以推出A与C也相似。根据上述原理，可以利用相似关系的传递性，推出图1中Part1与Part2的相似关系。而Part4显示瑕疵部分，破坏这样的相似关系。

邻域信息瑕疵检测算法核心如下：利用相似关系的传递性，最终得到集合中的一个等价关系，完成无瑕区块的聚类。

邻域信息瑕疵检测算法核心如下：利用相似关系的传递性，最终得到集合中的一个等价关系，完成无瑕区块的聚类。

图1相似关系传递效果

4、结束语

综上所述，在纺织品瑕疵检测方法的应用过程中，一定要明确纺织品瑕疵检测方法的重要性和关键性，本文总结了基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法，可供今后参考。

参考文献：

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