用三基色图象和中枢网络评估棉花杂质和色度

在棉花分级制式中，棉花的色度和杂质都是决定可纺性和市场价格的要素。一般说来，棉花的色度是白色的。如果继续曝露在棉田里任凭风吹雨淋，在微生物作用下，棉花就会丧失明亮感而发暗。如果受到霜冻和干旱等其它灾情，棉花就会中止生长和成熟，其色度也会受污染或变黄。在美国的陆地棉分级制式中，根据彩度的不同，把陆地棉划分为白棉、淡点、活棉、点污棉、淡黄染棉和黄染棉5大类型；又根据明亮度，把每种类型划分成上级、次上级、中级、次中级、下级、次下级和平级共7个级。棉花色度的代号由两位数的数字组成，右边的数字表示5种类型之一，左边的数字表示7个级的某种（例，11表示上级白棉，61表示次下级白棉）。 棉花中的杂质由非纤维性颗粒组成，如叶屑、子壳、棉枝、尘土以及其它外来物。棉花中的杂质，根据其含量分成7个级（实际上是一个数字代号，并不是重量百分率，译注）。 许多年来，美国农业部一直由训练有素分级员用目察法分类分级，同时又用HVI系统评估棉花的色度和杂质。这种采用两种分级方法，既费钱又费力的事情。此外，目察法分级的速度比较慢，而且培训分级员同样是费时费钱的事情。 近年来，出现了许多种数字图象分析技术，用于测定纤维疵点或织物织疵，评估它们品质的研究。尤其是彩色图象技术中的每个象素，能提供R，G和B（红、绿和蓝）值等有价值的讯息，这具有很大的潜力。Xu等人已经用彩色图象和中枢网络装置，根据色度参量间的关系，对棉花分级进行了研究。认为，只凭简单的图形标志和色度参量间的关系，是不可能精确分级的。原因是，亮度级之间的色度参量值的差异非常小，并且类型之间又存在较大的交错重叠。再之，中枢网络对色度级判定的输出矢量，是以Rd和+b作依据，不能反映“红（redness）”也就是a*这个重要的色度矢量。之所以发生差异，是因为随意地选用了由分级员评定的棉样，而分级员的评定不总是可靠的。 为此，韩国汉城的汉城国立大学纤维和聚合物科学系Tae等人，进一步作了这方面的研究。他们对棉花品级实物标准（由美国农业部提供）用彩色CCD相机获得了数字彩色图象。从此种图象中，计算所有色度参量和表征杂质。再用色差方程对杂质影响色度的效应进行定量。然后用中枢网络系统，把各种色度参量都以矢量予以输出，对原棉的色度作了客观分级。 实验： 用Imascan Board把相机取得的模拟图象讯息，转换成数字讯息，使图象成为NTSC形式。分辨率为640×480×24bpp。用两只以45°投射的卤素灯作为相机的光源。为防止其它光照的影响，所有图象都在暗室中拍摄。为防止因棉样表面中间高四周低而出现阴影，棉样表面加了一块透明玻璃板，用来消除这些阴影。 美国农业部共提供15盒的品级实物标准的棉样（共3种类型：白棉、点污棉和黄染棉），每盒内均装有6块标准棉样，代表每个级的色度变异范围。 研究结果： 发现杂质的明亮度值对棉花色度值影响很大。从实物标准中移去杂质后，亮度级就会偏高。HVI测定的杂质级和Rd值，与图象法所得结果是线性相关的。3种类型之间的b*值（黄度）（原文如此，译注）差异很大。这个值是划分棉花类型的棉样，能成功地进行分级。这些棉样先前已由分级员作了分类和分级。证明人工中枢网络（可输入8种色度数据），是一种能客观自动进行棉花色度分级并有高度可靠性的有用工具。