基于图像处理的熔喷超细纤维直径测试方法研究

摘要

熔喷超细纤维作为一种高品质、高技术含量的纺织原料，其具有直径小、比表面积大、空隙率高、吸附性强、过滤性能好等优良特性。熔喷材料可广泛地应用于过滤材料，其中超细纤维直径及分布对材料的过滤性能有着重要的影响。传统的熔喷超细纤维直径测量方法，主要依靠人工对电镜图片进行测量。这种测量方法效率低，劳动强度大，操作人员容易疲劳而影响测量准确性，且测得数据不方便进行处理分析。因此，需要一种准确、客观的熔喷材料超细纤维直径测量方法，这正是本课题研究的主要方向，探索基于图像处理的熔喷超细纤维直径的快速、自动、准确的测量方法。
　　 本研究从光学显微镜及扫描电镜图片着手，系统地探讨熔喷超细纤维的直径测量方法。首先在不同型号的光学显微镜上采集多种面密度熔喷材料的大量图像，在实验过程中发现，由于熔喷超细纤维直径很小，且相互之间纠缠重叠，熔喷材料又具有一定的厚度，光学显微镜光线透过后发生散射，导致成像时存在非常严重的多焦面现象，因而拍得图像都较为模糊。对这些图像进行大量实验，利用大律法全局阈值，LOG、CANNY算子边缘检测，以及边缘检测基础上的阈值进行处理，均未取得较好的效果，证明光学显微镜下熔喷材料的自动图像分析难以实现。针对熔喷材料电镜图像，纤维纵横交错，测试难度大，本课题提出了一种新的算法用于熔喷SEM图像自动测试：首先采用边缘检测结合迭代阈值的分割方法使目标纤维与图像背景区分开，之后利用细化提取纤维的边缘线骨架，运用线段提取及连接后得到目标纤维的边缘线，最后经矩形配对及直径计算获得到纤维的直径数值。
　　 本文设计了全幅和区域两类的取样方法，其中，区域取样方法还包括有四种不同的取样方案，分别地对12种熔喷材料试样的SEM图像进行处理之后，获取到了大量的纤维直径数据。同时，以人工测量的方法，采用改进的手工测量软件对SEM图像进行测量，进而对测得的数据进行准确性及稳定性分析，最终得到标准数据，用于评价图像处理所获得的数据。
　　 本文还对算法的有效性、再现性和稳定性进行了相关的测试，测试结果表明该方法对熔喷材料的SEM图像处理效果较好，所得数据准确，具有较好的有效性、再现性和稳定性，能真实的反映实验材料中纤维直径的情况。
　　 本文最后对算法存在的问题逐个进行了讨论，并分析了问题所出现的原因，以及可能的解决方法。在总结该套算法的特点之后，本文对算法改进及应用前景作了展望。