A Cusick Drape Meter készüléknél az esési tényezıt hagyományosan tömegméréssel vagy planimetrálással határozzák meg (3.1 összefüggés). Az új módszer kifejlesztésével az volt a célom, hogy az árnyékvonal manuális körberajzolásánál keletkezı hibalehetıségeket, pontatlanságokat a számítógépes képfeldolgozással kiküszöböljem és az esési tényezı mellett olyan jellemzıt adjak meg, amely komplex módon írja le a textília redızıdı képességét.
3.2.1 A Cusick-féle esési tényezı kiértékelése képfeldolgozással
Az esési tényezıt (DC%) az új módszernél a képfeldolgozással megállapított és pixelekben kifejezett területek arányaival határoztam meg:
( )
) 100
% (
1
2 ⋅
−
= −
H H
P P
P
DC P 3.2
Ahol
P1 a nem deformálódott minta pixeleinek száma PH az alátámasztási felület pixeleinek száma P2 a redızött minta pixeleinek száma
A vizsgálathoz alkalmazott Cusick-féle készüléket elıször digitális fényképezıgéppel szereltem fel. A reprodukálható mérés érdekében a berendezést kiegészítettem egy fényképezıgépet tartó állvánnyal ahhoz, hogy mindig azonos magasságból és rögzített helyzetbıl készíthessem el a fényképeket, és kiszőrjem a felesleges fényeket. A fényképezés során mindig azonos zoom-ot használtam. A villanó fényt (vaku) kikapcsoltam, és mindig a fényképezıgép által lehetséges legnagyobb képfelbontást alkalmaztam. A felesleges fények kiszőrése érdekében a készülék tetején egy áttetszı papírlapot helyeztem el. Az állványra szerelt fényképezıgép mőködtetésekor elmozdulások adódtak, ennek kiszőrésére a további méréseknél a digitális fényképezıgépet egy web kamerával helyettesítettem. (Logitech QuickCam webkamera, 1,3 megapixel). A web kamerát az éles fókuszt meghatározó, állandó távolságon rögzítettem a készülék felett.
A digitális képet a számítógépes képfeldolgozáshoz Photoshop 6.0 CE programban elıre meghatározott paraméterek alapján átalakítottam (3-13. ábra).
3-13. ábra Szürkeárnyalat beállítása
A képet szürkeárnyalatos formában, tömörítetlenül, BMP formátumban mentettem el. A szürkeárnyalatos képnél egy képponthoz tartozó információt 8 bit hordoz, így az a szürkeárnyalatok 256 féle változatát képes rögzíteni (0-255) (3-14.ábra).
3-14. ábra Redızıdés vetületi képe med.bmp formátumban
3.2.2 A redızıdés-méréshez kifejlesztett új számítógépes kiértékelı program
A redızött minta síkvetületi képének számítógépes kiértékeléséhez fontos kiindulási pont a vizsgált kör alakú minta területének középpontja, ezért annak helyét a vizsgált képen pontosan megjelöltem. Ügyeltem arra, hogy a fényképen a kontúrok minél élesebb legyenek, és felismerhetı legyen az alátámasztó tárcsa alakja is (megfelelı háttérvilágítás és pontszerő alsó megvilágítás esetén, egy papírlapon is megfelelıen átüt az árnykép).
A számítógépes program nyitóképernyıje
A program nyitóképernyıjének fı ablakában jelenik meg a betöltött és kiértékelésre váró síkvetületi kép bitmap formátumban (3-15.ábra). Jobb oldalon felül a kiértékeléshez szükséges kezelıgombok (3-3. táblázat) és segéd információk találhatók, míg az ablak alsó részében a kiértékelt adatok jelennek meg.
3-15. ábra A redızıdés kiértékelésére kifejlesztett számítógépes redızıdés-kiértékelı program nyitóképernyıje
3-3. Táblázat A kezelıgombok jelentése:
A feldolgozandó kép betöltése A kiértékelt adatsor elmentése A kiértékelı algoritmus indítása A teljes árnyékterület meghatározása A kiértékelı ablak törlése
A program mőködtetése
A képátalakító programmal kiértékelésre alkalmassá tett fényképet a „betöltés” parancs-ikon segítségével behívtam, majd megkerestem a képernyın aktívvá vált célzó kereszttel vagy egérkurzorral a síkvetületi kép középpontját a kiértékelés „bázispontjának” kiválasztásához. A kijelölés után a jelölınégyzet már inaktív, ekkor kezdi meg a program a kiértékelést. A kiértékelés során a program egy piros színő vonallal körberajzolja a képen látható alakzatot.
Amennyiben ez a görbe nem illeszkedik teljesen a vetületi kép kontúrjára, azaz nem megfelelı a görbék átfedése, a képet retusálni, vagy más bemenı paraméterekkel módosítani kell (pl. a képzaj szőrı értékének módosításával), hogy a kiértékelés elvégezhetı legyen.
Tökéletes illeszkedésnél a program meghatározza a síkvetületi kép kontúrpontjainak koordinátáit és elmenti az adatokat, amelyeket azután a Fourier sorba fejtéshez felhasználtam.
Az alakfelismerés algoritmusa
A kiértékelésénél a program meghatározott léptékenként (esetünkben φi = 1°), az elızetesen definiált középpontból kiindulva, egy képzeletbeli, sugár irányú egyenes mentén mintát vesz a kép érintett pontjainak fényességi értékeibıl. A világosságérték változásának növekvı intenzitása arra enged következtetni, hogy fény-árnyék határvonal átlépés történt. Az algoritmus elıször egy adatszőrést végez, kiszőri a véletlenszerő képhibákat (képzaj), majd a rögzített fényességi értékekbıl képzett „függvény” elsırendő deriváltja alapján felméri annak lokális maximum értékeit. A vizsgálati sugártartományon belül mért legnagyobb fényességváltozás helye lesz a mérendı síkvetületi kép határvonala. A program a mérést az óramutató járásával ellentétes irányban haladva végzi el a teljes 0-360º tartományban. Ezt követıen az eredménykijelzı ablakban elıször listázza a középpont koordinátáinak adatait pixel értékben, majd alatta a kontúrgörbe egyes középponti szögekhez tartozó, origótól mért távolságát.
A terület meghatározásának elve
Az alakfelismerést követıen értékelhetı az alakzat területe. A program képpontokban kifejezve adja meg a terület nagyságát („négyzetpixel”). A kamera és a Drape Tester közötti távolság megváltoztatása, a kamera nyílásszöge, leképzési módja és a képérzékelı felület pixelszáma befolyásolják a képfelbontás (pixelek valós mérete) értékét, ezért minden mérési sorozat megkezdése elıtt kalibráló méréseket kell végezni.
A terület meghatározásának feltétele, hogy az alakzatot a program felismerje, és a határvonalat egyértelmően a jelölı piros vonallal körberajzolja. Errıl a program egy nem megjelenített memóriaterületre másolatot készít, majd egy választott színnel kitölti az így körberajzolt alakzatot. Ezt követıen a program megszámolja a teljes képfelület összes pontjára nézve, hogy hány kiszínezett pixelt talál. Az így kapott értékbıl a 3-1. összefüggés szerint számítható az esési tényezı.
3.2.3 A készülék kalibrálása
Szabó dolgozatában [85] a redızıdés képfeldolgozással történı kiértékeléséhez több módszert is összehasonlít a vizsgálóberendezés kalibrálására. Kimutatta, hogy az általa vizsgált négy eljárás közül az iterációs megoldás a legalkalmasabb a feladat megoldására, de az analitikus geometriai és a numerikus geometriai alapú eljárások is kielégítik a ruhaipari követelményeket.
Vizsgálataimhoz próbamérést végeztem, amelynél a kalibrálás során a készülékre illesztett vonalzóval készült kép alapján számoltam vissza a pixel méretét. A mérések során beállított legnagyobb felbontású (1280 x 1024 pixel mérető) kép és a vonalzó valós, illetve látszólagos hossza (pixelben kifejezve) alapján, a torzítás elhanyagolásával a következı értéket kaptam: 1 mm = 2,51 pixel. A kalibrálást több irányban elvégezve megállapítottam, hogy a képpont X és Y kiterjedése a célkitőzésben meghatározott összehasonlító vizsgálatokhoz elhanyagolható mértékő. A pixel X-Y képtorzítása 1% alatt volt.