基于圖像處理的機(jī)織物組織自動(dòng)識(shí)別的研究.pdf

1、傳統(tǒng)的織物組織的識(shí)別主要依靠人工進(jìn)行檢測(cè)分析，雖然具有一定的權(quán)威性，但是費(fèi)時(shí)費(fèi)力、效率低下，顯然無(wú)法滿足目前紡織工業(yè)自動(dòng)化，高效率的需求。將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于織物組織結(jié)構(gòu)的自動(dòng)識(shí)別，不僅能簡(jiǎn)化傳統(tǒng)紡織行業(yè)的操作流程，大大提高工作效率，而且對(duì)實(shí)現(xiàn)紡織企業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化、智能化具有重要的意義。
　　 為此，本文主要研究如何利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)機(jī)織物組織結(jié)構(gòu)的自動(dòng)識(shí)別。主要涉及以下內(nèi)容:織物圖像的自動(dòng)傾斜校正、織物經(jīng)緯紗密度的

2、自動(dòng)識(shí)別、織物組織點(diǎn)特征的提取與選擇、織物組織的自動(dòng)識(shí)別與校驗(yàn)。
　　 首先，為了提高組織識(shí)別的精度，針對(duì)機(jī)織物圖像與紗線存在的傾斜問(wèn)題，本文分別給出了圖像與紗線偏斜檢測(cè)及其校正算法。然后，利用灰度投影法實(shí)現(xiàn)織物圖像中紗線的定位，從而完成織物紗線密度的自動(dòng)檢測(cè)。
　　 為實(shí)現(xiàn)組織點(diǎn)的自動(dòng)識(shí)別，應(yīng)先提取出組織點(diǎn)圖像的特征，然后根據(jù)特征對(duì)其進(jìn)行無(wú)監(jiān)督式的聚類(lèi)識(shí)別。本文采用灰度共生矩陣來(lái)提取組織點(diǎn)圖像的紋理特征，同時(shí)為了優(yōu)化特