马 珂 严 凯 张缓缓 景军锋 李鹏飞

（西安工程大学，陕西西安，710048）

毛羽是影响纱线质量的重要指标之一［1］，其长度、根数、面积指数等指标直接影响后续终端产品的质量及生产效率［2］。毛羽过多过长会影响纱线上浆效果；毛羽分布不均匀会造成织物产生横档，也会导致染色不均匀，形成色差，进而影响后期织物质量。目前针对纱线毛羽指标的检测方法主要包括光电法、静电法和图像法。光电法可以测量毛羽根数或毛羽H值，但是不能直观反映纱线毛羽分布情况，重复性较差，且检测结果不能重现［3-4］；静电法是毛羽在静电作用下伸展，用投影计数法达到计算长度的目的，可以解决毛羽弯曲问题，但破坏了毛羽最初的形态［5］；图像法是在采集到纱线图像的条件下，利用图像处理技术提取出清晰的毛羽图像并进行毛羽统计，能更全面准确地检测毛羽，反映毛羽分布情况，且可重现［6-7］。

近年来，随着图像处理技术及机器视觉技术的快速发展，基于图像法的毛羽检测研究越来越受到国内外学者的广泛关注。LI P F等［8］和苏泽斌等［9］提出了一种基于MRMRF算法对纱线毛羽自动检测方法，该方法以纱线条干为基准线检测纱线毛羽的长度，但对于弯曲的毛羽无法计算实际长度。孙银银等［10］提出了一种基于MOTIC视频显微镜捕获纱线静态图像的方法，以纱线上下条干为基准线，得到每根毛羽长度，但是该方法在毛羽卷曲及中断条件下，计算结果存在很大误差。王文帝等［11］提出自适应灰度增强算法，该方法可以获取毛羽与背景对比度比较高的图像，但毛羽长度在1 mm范围内，该算法在检测圈毛羽和粗节时，会导致检测结果误差偏大。……