第２１卷第１ｌ期 武汉科技学 院学报 、７ｂＩ．２１ Ｎｏ．１１ ２００８年１１月 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＷＵＨＡＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ Ｎｏｖ．２００８ 山羊绒形态特征的统计规律 石先军刘翠翠 （武汉科技学院，湖北武汉，４３００７３） 摘要：鳞片的模式特征是辨识动物纤维的主要依据，本文研究了光学显微镜下羊绒鳞片的模式特 征。通过图像技术我们提取了描述羊绒鳞片形状特征的四个基本指标，并由此导出了四个相对特征 指标。对这些指标的统计分析结果表明，羊绒鳞片的四个基本形状参数的分布特征是有差异的，不 完全是正态分布，与其相对关的相对特征也是类似。 关键词：山羊绒：形态特征：光学显微镜：统计分析 中图分类号：ＴＰ３９３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１ｏｏ９—５１６Ｏ（２ＯＯ８）一ｏ０２５一Ｏ４ １．前言 统受到了更多的关注，但由于业界对光学显微镜 下羊绒鳞片的模式特征仍未有清晰定量的描述， 山羊绒属珍稀的动物纤维，取自山羊身上的 致使其自动检测仍未实现，羊绒纤维的辨别多依 一层细绒毛，简称羊绒。羊绒纤维细长均匀、柔 靠专家的经验。但毫无疑问，准确定量的描述光 软，用其制成的纺织品具有轻、柔、滑、暖的风 学显微镜下羊绒纤维鳞片的模式特征具有极大的 格，是制作高档服装面料的首选。由于羊绒的产 实用价值，可为该类纤维的自动检测鉴别提供标 量非常稀少（全世界羊绒产量仅为羊毛产量的１ 准，并为此类仪器的研发奠定理论基础。 ％、动物纤维总产量的０．２％） ，所以其价格非 本文基于光学显微镜来研究羊绒纤维鳞片的 常昂贵，是羊毛的十几倍。工业上，为了降低成 模式特征。首先，我们通过显微摄像系统获取山 本，企业常将不同比例的山羊绒与细羊毛混纺生 羊绒纤维的图片，然后使用图像处理技术提取了 产。由于山羊绒与细羊毛同属天然蛋白质纤维， 描述纤维鳞片模式的几个基本形状特征，并分析 其间结构、形态、理化性能都非常接近，造成在 了它们的统计规律。 实用中两者区别的困难 。 当前，对于两类纤维的鉴别主要以人工为主， ２．实验方法 专家通过显微镜观察两类纤维表面鳞片，依据纤 ２．１实验材料及样品制备 维的鳞片形态特征来来区分纤维。由于两类纤维 同属于蛋白质纤维，它们鳞片的形态特征存在很 实验用山羊绒为蒙古羊绒，由上海纤维检验 大的相似性，要想得到较高的准确度需要领域专 所提供。根据国标山羊绒、绵羊毛及其混合纤维 家的参与以及对大量纤维的观察，整个鉴别过程 定量分析方法（ＧＢ／Ｔ１６９８８—１９９７）的规定，抽取 耗时、耗力。多年以来，许多学者致力于两类纤 山羊绒纤维样品，将试样洗净，用双面刀片切成 维的辨识标准的研究，并取得了一定的成果。在 ０．４ｍｍ左右长的片断并全部放置于载波片上，滴 这些标准中，可信度较高的是使用鳞片的边缘高 入适量的浸没液，用镊子搅拌，使之均匀分散然 度值 （ｃｕｔｉｃｌｅ ｓｃａｌｅ ｈｅｉｇｈｔ）来区别羊绒羊 后盖上盖波片。 毛，其中羊毛表面鳞片的边缘高度值大于 ２．２纤维图像的获取 ０．６ ｍ，羊绒表面鳞片的边缘高度值小于 纤维样品在物镜放大倍数为４０×的偏光显 ０．５胛。此标准较好的解决了两类纤维的鉴别问 微镜下观察，其图像由海鸥牌ＣＣＤ获取，通过ＵＳＢ 题，准确度在９０ ９２％。但遗憾的是该标准是基于 接口输入计算机后以ＢＭＰ形式保存为数字图像， 扫描电镜的，以此标准建立起来的纤维自动识别 图像的分辨率为６４０×４８０，色彩为真彩色。图像 系统成本较高，不具有推广性。鉴于光学显微镜 获取系统见图１。 具有较低的成本，基于其的羊绒纤维自动识别系 作者简介：石先军（１９７２一），男，研究方向：纺织品检测及其标准的研究与开发 武 汉 科 技 学 院 学 报 ２００８年 了更好的了解羊绒纤维鳞片的模式特征，我们还 提取了纤维鳞片的一些相对特征，包括径高比 （Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｒｖａｌ／Ｄｉａｍｅｔｅｒ），相对周长（Ｓｃａｌｅ Ｓａｍｐｌｅ叶《 伽。一Ｓｌｉｄｅ ● Ｐｅｒｉｍｅｔｅｒ／Ｄｉａｍｅｔｅｒ） ，相对面积（Ｓｃａｌｅ Ａｒｅａ／Ｄｉａｍｅｔｅｒ２），圆形度（４Ⅱ木Ｓｃａｌｅ Ａｒｅａ／ Ｓｃａｌｅ Ｐｅｒｉｍｅｔｅｒ）等等。 Ｉｍａｇｅｏ．ｐｍＣａｒｄ ＿呻 ３．结果与讨论 实验中，共测量了７０根纤维，每根纤维上 图１图像获取系统 ２．３纤维图像的处理 为便于提取纤维的鳞片特征，我们首先从纤 维图像中截取一个清晰的片断，纤维片断图像的 大小为：宽约１５０￣２００个像素，高约１６０￣２００ 个像素（见图２（ａ））。首先将上述获取的片断图 像转化为灰度图像，再对图像进行预处理：用３ ×３的中值滤波器对图像降噪，再对降噪后的图 像进行对比度拉伸变换，扩大图像灰度动态范围， 增强图像的对比度，最后采用局部阈值与全局阈 值相结合的方法对图像进行分割。分割以后就可 以得到展示纤维鳞片特征的二值图。对此二值图 先手工适当修补，然后再对其进行一系列的形态 学操作，包括区域填充、闭运算以及细化运算 ［４，５］，最终得到如图２（ｂ）所示的单像素宽度的 纤维二值图。 （ｂ） 图２纤维片断图像（ａ）与单像素宽度的纤维二值图（ｂ） ２．４纤维鳞片模式特征的提取 事实上，对于毛纤维的鳞片模式特征可以用 许多形状参数描绘，比如说纤维直径、鳞片边缘 高度、鳞片方向、鳞片周长等等。但通过观察很 容易发现，利用四个简单的形状参数可以大致的 描述纤维鳞片的基本形状。它们是：纤维直径 （Ｄｉａｍｅｔｅｒ）、鳞片高度（Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｒｖａ１）、鳞 片周长（Ｓｃａｌｅ Ｐｅｒｉｍｅｔｅｒ）及鳞片面积（Ｓｃａｌｅ Ａｒｅａ）。在这四个指标中，纤维直径与鳞片高度刻 画了纤维鳞片的形状轮廓，而鳞片周长与鳞片面 积则反映了纤维鳞片的形状细节。在本文中，为 的鳞片数在５ １０个之间。对于每根纤维，我们首 先在纤维体边缘上等间隔的选取５个点，测量该 点的直径并将５个点处的均值作为纤维直径；然 后再测量该纤维上每个鳞片的其他形状参数并计 算出它们的平均值。以此四个平均数据为基础建 立羊绒鳞片模式的基本数据库以进行统计分析。 对于羊绒纤维鳞片的形状参数，从测量的７０根纤 维来看，大多数纤维的直径在ｌ５ １７ ｕ ｍ之间， 鳞片高度在１４ １６ ｕ ｍ之间，鳞片周长在３２ ４２ ｕ ｍ 之间，鳞片面积在１０５ １１５ ｕ ｍ２之间。其分布特 征见图３，考虑到参数的取值范围，为了更准确 的了解它们的分布特征，我们将图３中（ａ）与（ｂ） 的步长取为２ ｕ ｍ，（Ｃ）的步长取为５ ｐ ｍ，而（ｄ） 的步长则取为２０ｕ ｍ２。从图３可以看出，事实上 纤维四个基本形状参数的分布是很不相同的，并 非一些文献所描述简单的服从正态分布［６］。实际 上，当我们以２ ｕ ｍ为步长来分析羊绒纤维直径与 鳞片高度分布的时候（见图３（ａ）与（ｂ）），虽 然这二者都呈现出单峰的特征，但纤维直径接近 于对数正态分布，而其鳞片高度则更接近于极值 型分布。四者当中，只有纤维鳞片面积较接近于 正态分布（见图３（ｄ））。另外，从图３（Ｃ）和（ｄ） 中可以看出，羊绒纤维的鳞片周长与面积分布范 围较宽，其主要原因是羊绒鳞片的形状很不规则 的。实验中观察到羊绒鳞片形状多呈环状覆盖， 少数呈斜环形，还有少量锯齿形，因此造成了周长 与面积具有较大的不确定性。 第１１期 石先军：山羊绒形态特征的统计规律 ２７ （ｂ） ■ｉ － ｒ■ （ｃ） 由于使用绝对形状参数来描述纤维鳞片的模式特 征时，纤维的直径对鳞片的模式特征有很大的影 响。显然，纤维越粗，其鳞片的周长和面积回越 大。所以为了更准确的描述纤维鳞片的模式特征， 减少纤维直径的不同对鳞片形态数据的干扰，我 Ｏａ ＾ｍ Ｃ… ¨０∞Ｉ＝Ｇ— ＥｑＬ刚∞： Ｃ州 ０ （Ｐ ）） ＊纠ｌ 嘲～ ｗ Ｍ ｙ №ｗ，ｇ ａｔ ｏ鸵啪 ：ｏ∞ ∞ ３０１７０４ ±Ｏ笛峨 ｌＯ６∞６５３ ±ｎ５６“４ ｗ ２ｇ．９２ｏ￣ ±１１７６１２ Ａ ９１７．２６０￣６ ±４０，２０１８ ＩＩ一 ／ ＿、、、 Ｉｉ■ 鳞片面积（Ｌ埘 ） （ｄ） 图３羊绒纤维形状参数分布图： （ａ）纤维直径； （ｂ）鳞片高度； （Ｃ）鳞片周长； （ｄ）鳞片面积 表１羊绒纤维一片的相对特征 径高比 相对面积 相对周长 圆形度 最大值 ２．３２８ １３．３８１ ５．１３１ １．８９４ 最小值 Ｏ．７ｌ２ ３．７５７ １．５０４ ０．２６６ 平均值 １．１４ｌ ７．３０６ ２．６１Ｏ １．０１３ １４ １２ １０ ｊ四 ８ 丑 ６ ４ ２ ０ ０ ５ １０ １５ ２０ ２５ ３Ｏ ３５ ４０ ４５ ５０ ５５ ６０ ６５ ７０ 样本数 图４羊绒纤维鳞片的相对模式特征 们也有必要了解一下纤维的相对特征的统计规 律。这里，我们展示了羊绒纤维的四个相对特征 的统计规律，见图４ 从图中可以看出，对于羊绒纤维而言，其鳞 片的径高比波动幅度最小，其值多位于１ １．５之 间。而其相对面积的波动幅度最大，鳞片的该项 值多在５ １０之间。其余两个相对参数的波动幅度 基于此二者之间。详细的结果见表１。 ４．结论与展望 本文研究了光学显微镜下羊绒鳞片的模式 特征，对其基本形状参数的绝对特征与相对特征 行了统计分析，并指出了它们的规律。当然，由 于分析的纤维数量有限，这些结论的一般性还有 待于在以后的工作中进 步验证。 参考文献： １．倪广菊．张毅．细羊毛与羊绒纤维的鉴别．现代纺织技术，２００４， ２．Ｓｈｏｕｅｉ Ｆ，Ｙｕｋｉｅ Ｋ．Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｃａｓｈｍｅｒｅ ａｎｄ Ｍｅｒｉｎｏ Ｗｏｏｌ Ｆｉｂｅｒｓ［Ｊ］．Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｊｏｕｒｎａｌ，１９９７，６７（８）：６１９－６２０． ３．Ｗｏｒｔｍａｎｎ，Ｆ．Ｊ．，Ａｒｎｓ，Ｗ．，Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｆｉｂｒｅ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ．Ｐａｒｔ Ｉ：Ｂｌｅｎｄｓ ｏｆ Ｍａｈａｉｒ ａｎｄ Ｃａｓｈｍｅｒｅ Ｗｉｔｈ Ｓｈｅｅｐ’Ｓ Ｗｏｏｌ，Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｒｅｓ． Ｊ．，１９８６，５６（７）：４４２—４４６． ４．石先军，于伟东，袁子厚，基于贝叶斯方法的山羊绒与细羊毛的 鉴别，纺织学报，２００８，２９（１）：２６—２８，３３． ５．阮秋琦，阮宇智等译．数字图像处理［Ｍ］．２版．北京：电子工业 出版社，２００３：４３２－４４１． ６．孙梅，沈淦清，王柏华，赵红东，山羊绒形态结构的统计，纺织 学报，２００３，２４（１）：４８—５０． ２８ 武 汉 科 技 学 院 学 报 ２００８年 Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｓｈａｐｅ Ｐａｔｔｅｒｎ ｆｏｒ Ｃａｓｈｍｅｒｅ ＳＨＩ Ｘｉａｎ－ｊｕｎ，ＬＩＵ Ｃｕｉ—ｃｕｉ （Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｗｕｈａｎ Ｈｕｂｃｉ ４３００７３） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｃａｌｅ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆａｎｉｍａｌｆｉｂｅｒｉｓ ａｍａｊｏｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇｔｈｅｍｆｒｏｍ ｅａｃｈ ｏｔｈｅｒ．Ｉｎｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｓｃａｌｅ ｐａｔ￣ｍ ｏｆ ｃａｓｈｍｅｒｅｉｓ ｓｕｄｉｔｅｄ ｕｎｄｅｒ ｌｉｇｈｔ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ．Ｆｏｕｒ ｓｈａｐｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｓｃａｌｅ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ ｃａｓｈｍｅｒｅ ｆｉｂｅｒ ａｒｃ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｂｙ ｉｍａｇｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｆｏｕｒ ｍｌａｔｏｄ ｉｔｅｍ ａｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｆｒｏｍ ｈｅｍ．Ｔｈｅ ｔｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｓｔａｔｉｓｉｃａｔｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｈｏｗ ｈａｔ ｔｈｅ ｔｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｉｓｔｄｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｓ ｎｏｔ ａｌｗａｙｓ ｎｏｒｍａｌ ｉｓｔｄｒｉｂｕｔｉｏｎ ｆｏｒ ｆｏｕｒ ｓｈａｐｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ ｉｓ ｓｉｍｉｌａｒ ｆｏｒ ｈｔｅ ｆｏｕｒ ｉｔｅｍｓ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ ｏｆｕｒ ｓｈａｐｅ ｐａｒａｍａｔｅｒｓ・ Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃａｓｈｍｅｒｅ，ｓｈａｐｅ ｐａｔｔｅｍ，ｌｉｇｈｔ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ，ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ
