一种手持式选茧试验装置的研究

选茧试验是桑蚕茧质量检验的主要试验之一，同时还是开展切剖、解舒、公量、清洁洁净等试验的必要条件。目前选茧试验均是由试验人员凭借对相关标准的理解和经验等进行人工判定，由于人工判定存在受人员技术水平限制大、人员间水平差异大、人员状态波动大等缺点，试验结果的准确性、一致性和稳定性受到明显影响。

机器视觉技术在诸多行业中已得到越来越多的应用，将机器视觉技术应用到蚕茧质量检验中，可以克服人工判定的诸多弊端，并大大提高茧丝质量检验的智能化水平。近年来，国内已有学者在将机器视觉技术应用于茧丝绸行业方面做了一些研究，比如在织物瑕疵检测[1]、蚕茧自动计数[2]、生丝黑板检测系统[3]、选茧辅助检验[4]等方面。这些应用的一个共同特点是将数码相机、摄像机等作为图像采集设备，不仅对应用场所有较高要求，在可移动性和便携性等方面限制也较大。为此，本文拟以智能手机为载体、以无线网络为信息传输媒介、以MATLAB为程序开发平台，研究设计一套基于智能手机的手持式桑蚕茧选茧试验装置。

1 试验装置

1.1 研究思路

利用当前智能手机高度的普及率、优良的便携性、操作的简便性和强大的功能性获取桑蚕茧样品的图像信息，通过无线网络传输方式将采集到的数字图像便捷地传输至本地计算机或云端，借助计算机强大的运算能力，使用MATLAB软件对接收到的图像进行适当处理，提取样品的诸多图像特征后，依据GB/T 9111《桑蚕干茧试验方法》等相关标准要求自动得出检验结果。

1.2 硬件和软件

硬件包括手机（华为，KNT-AL20，Android系统）、电脑（联想启天 M6500-D756，Windows 7 操作系统），背景板（白色A4纸，中间为边长78.7mm的正方形区域）、标定物（白色A4纸，中间为边长78.7mm的正方形区域，区域内有半径13.5mm圆形图案）。软件包括MATLAB（PC版和Android版）和DroidCamX （PC版和Android版）。

1.3 程序设计

1.3.1 图像采集

在图像包含的颜色特征、形状特征、纹理特征中，根据GB/T 9111相关术语和定义，可将黄斑茧、油茧、异色茧、印头茧、霉茧、烂茧、茧色等与污斑面积有关的特征归为颜色特征，双宫茧、瘪茧、畸形茧、茧形、茧幅度等特征归为形状特征，柴印茧、绵茧、缩皱等特征可归为纹理特征。为有效提取不同样品的图像特征，根据目前国内桑蚕茧主要为白色茧的情况，确定在采集样品颜色特征时使用主要工作区域为白色的背景板，在采集形状特征和纹理特征时使用主要工作区域为黑色的背景板。

1.3.2 图像处理

使用手机作为图像采集设备在带来极大便捷性和灵活性的同时，每次采集图像时手机的方位角、仰俯角、翻滚角、物距等均为随机参数，根据近大远小的透视原理，使用手机拍摄的同一样品在不同参数下各特征会发生变化，如图1所示。因此，为还原样品的特征，首先需要将采集的图像进行透视变换以得到样品的正视图，本文中进行透视变换的主要方法为：自动确定图像中背景板中的正方形4个顶点1、2、3、4的坐标，并规定与这4个顶点一一对应的1’、2’、3’、4’4个顶点的坐标，根据透视变换矩阵，将源图像转换为正视图，透视变换示意图见图2。

图1 透视现象示意图

图2 透视变换示意图

1.3.3 特征提取

根据需要提取的桑蚕茧样品不同图像特征，经透视变换后的图像需首先经过图像转换、图像增强、噪声消除 、形态学处理、空间滤波、颜色空间转换等图像处理方式。

1.3.3.1 颜色特征

需要提取的污斑颜色通常与我国目前白色茧的整体颜色有差异。为有效提取样品的颜色特征，将透视变换后的图像转换为HSV颜色空间，并提取饱和度分量。在获得图像中污斑部分的像素数与图像总像素数的比值、背景板正方形内区域的物理尺寸后，将二者相乘可得污斑部分的物理尺寸。

1.3.3.2 形状特征

双宫茧、瘪茧、畸形茧等与上车茧在外部形状上有明显差别，通过计算图像中蚕茧样品的圆形度、曲率等指标后，与正常上车茧的相关参数进行比较并判定。茧幅度的测定为通过获取图像中每粒蚕茧的最小外接矩形，利用矩形的4个顶点坐标计算得出矩形各边的像素数，再根据透视变换后图像的像素数和物理尺寸可得到蚕茧的茧幅度指标。

1.3.3.3 纹理特征

由于熟蚕吐丝顺序有前后，先结成的茧层在干燥后，其里面紧贴的茧层在干燥收缩时会导致已干的外层产生缩皱。蚕茧的缩皱一般以细、齐、浅为好[5]，其内在质量相对较好，而柴印茧的印痕处、绵茧的整体等均与上车茧的缩皱有明显不同。利用Tamura纹理特征提取方法分别提取粗糙度、对比度和方向度3个分量，通过分析这3个分量的大小进行缩皱粗细程度的判定。

2 结果与分析

2.1 试验结果

利用上述研究方法，分别对油茧的颜色特征、双宫茧和茧幅度的形状特征、平板柴印茧的纹理特征进行试验，试验结果和试验效果同时显示在手机屏幕中。试验结果见图3至图6，试验效果见图7至图10。

图3 油茧试验结果

图4 双宫茧试验结果

图5 茧幅度试验结果

图6 柴印茧试验结果

图7 油茧试验效果

图8 双宫茧试验效果

图9 茧幅度试验效果

图10 柴印茧试验效果

2.2 试验验证

通过拍摄一组手机处于不同方位角、仰俯角、翻滚角等状态下的标定物的图像，再经过透视变换、图像转换与增强、噪声消除、形态学处理、空间滤波和颜色空间转换等方式处理后，根据对比标定物圆形图案与背景板正方形区域二者的实际物理尺寸关系、数字图像中像素数关系对本文方法进行验证。

本文中标定物面积572.56mm2，背景板工作区域正方形面积6193.69mm2，标定物与背景板工作区域面积之比为0.0924，方位角、仰俯角、翻滚角等数据来源于图像采集时获取的手机相关传感器数据。各验证图像的相关参数和验证结果见表1。

表1 验证结果

3 结语

3.1 本研究中图像处理后的标定物圆形图案与背景板正方形区域二者像素数平均比值为0.0917，与物理尺寸的比值相差为7×10-4，12幅图像标定物与背景板像素数比值的方差为1.3×10-6。本研究的准确度较高。

3.2 本研究的使用方法简单，操作人员无需进行专门培训即可轻松掌握。设备轻巧灵便，易于随身携带。使用地点灵活，有效解除或降低常规仪器设备对使用地点的限制。

3.3 本研究是利用本地计算机强大的计算能力对采集的图像进行处理，运行效率较高，如果采用连接到MathWorks Cloud的方式则运行速度会受到影响，而且不论采用何种方式，都必须在有无线网络覆盖的范围内才可使用。