基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的紙漿纖維形態(tài)參數(shù)檢測研究.pdf

1、紙漿纖維的長度和卷曲對(duì)于抗張強(qiáng)度和撕裂強(qiáng)度等成紙性能具有十分重要的影響。實(shí)現(xiàn)對(duì)長度和卷曲等紙漿纖維形態(tài)參數(shù)的自動(dòng)檢測，準(zhǔn)確快速地獲得測量結(jié)果，以便用其指導(dǎo)生產(chǎn)過程，提高成紙質(zhì)量，具有重要的理論指導(dǎo)意義和廣闊的應(yīng)用前景。 紙漿纖維形態(tài)參數(shù)的傳統(tǒng)檢測方法主要是通過顯微鏡或光學(xué)投影儀進(jìn)行，但由于檢測周期長，測量結(jié)果的誤差和可重復(fù)性差，所以，通常用于纖維原料的測評(píng)，而很少用于生產(chǎn)過程的控制?，F(xiàn)階段，國內(nèi)少數(shù)有實(shí)力的造紙企業(yè)采用的是纖維質(zhì)

2、量分析儀FQA(FiberQualityAnalyzer)，但其昂貴的價(jià)格阻礙了它的廣泛應(yīng)用。由于國外技術(shù)的保密，同時(shí)，國內(nèi)沒有用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)纖維形態(tài)參數(shù)進(jìn)行檢測的研究成果。因此，本文對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀做了廣泛的研究和對(duì)比，并結(jié)合纖維自身的特點(diǎn)，逐步確立了適合于紙漿纖維的數(shù)字圖像處理方法。本文的主要工作如下： 1.介紹了系統(tǒng)檢測的硬件平臺(tái)； 2.對(duì)圖像預(yù)處理方法作了詳細(xì)的介紹，分析了各自的特點(diǎn)和適用范圍，

3、預(yù)處理后圖像的噪聲得到抑制，圖像得到增強(qiáng)，為圖像的后續(xù)處理做好了準(zhǔn)備。 3.分析了圖像輪廓提取和邊界跟蹤的具體算法，對(duì)兩者的處理效果做了對(duì)比；對(duì)現(xiàn)有的種子填充算法做了改進(jìn)，提出了綜合填充算法和種子自定位填充算法。 4.引入了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理方法，結(jié)合本課題研究的需要，用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對(duì)預(yù)處理后的紙漿圖像進(jìn)行進(jìn)一步的處理，取得了不錯(cuò)的效果。分析了細(xì)化算法的處理效果，對(duì)圖像細(xì)化短枝的去除提出了一種新的算法。 5.成