混紡織物不同纖維的圖像識別與定量分析.pdf

1、數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于工業(yè)測量等領(lǐng)域。在紡織工業(yè)中，運用數(shù)字圖像處理技術(shù)并開發(fā)相應(yīng)的自動化檢測設(shè)備以代替耗時的人工檢測，既可提高工作效率，也可提高檢測精度。本文將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于織物經(jīng)緯密度和纖維混紡比的檢測，具體研究內(nèi)容包括以方面：
　　 1.針對織物經(jīng)緯密度的檢測，基于圖像識別技術(shù)提出了一種快速可靠的檢測方法。首先在織物彩色圖像上提取若干條經(jīng)向/緯向的RGB彩色信號，并對其進行灰度化、背景扣除等預(yù)處理；然后對

2、這些信號曲線進行分組，組內(nèi)信號曲線進行首尾相連；最后將各組信號曲線歸一化并進行傅里葉變換，選取信噪比最高的若干條幅頻曲線進行曲線周期的計算，并結(jié)合織物的組織結(jié)構(gòu)，最終計算出織物的經(jīng)緯密度。實驗結(jié)果表明該方法具有較高的測量精度，且快速可靠。
　　 2.對于混紡織物，基于其纖維縱向顯微圖像，研究了纖維的自動識別方法。該方法主要包括纖維圖像預(yù)處理、纖維輪廓提取、纖維特征提取與選擇、纖維的識別等四部分。纖維圖像的預(yù)處理由中值濾波去噪、圖

3、像背景校正、圖像二值化等組成；纖維輪廓提取則是先對二值圖像進行去噪處理，然后結(jié)合數(shù)學形態(tài)學閉運算和背景區(qū)域生長等方法獲得纖維個體的輪廓，進而得到單根纖維的區(qū)域圖和二值圖。
　　 3.獲取纖維骨架垂直方向上的區(qū)域圖、二值圖以及二值圖的細化圖，并分別得到這3幅圖像的垂直積分投影序列，然后提取這3條序列各自的變異系數(shù)CV值和平均值共計6個參數(shù)。經(jīng)分析后選取其中的5個參數(shù)作為用于區(qū)分棉纖維和亞麻纖維的特征參數(shù)?；谝陨?個特征，分別訓(xùn)練