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文檔簡介
1、傳統(tǒng)的織物組織的識別主要依靠人工進行檢測分析,雖然具有一定的權威性,但是費時費力、效率低下,顯然無法滿足目前紡織工業(yè)自動化,高效率的需求。將數(shù)字圖像處理技術應用于織物組織結構的自動識別,不僅能簡化傳統(tǒng)紡織行業(yè)的操作流程,大大提高工作效率,而且對實現(xiàn)紡織企業(yè)生產自動化、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,以實現(xiàn)機織物組織結構的自動識別。主要涉及以下內容:織物圖像的自動傾斜校正、織物經(jīng)緯紗密度的
2、自動識別、織物組織點特征的提取與選擇、織物組織的自動識別與校驗。
首先,為了提高組織識別的精度,針對機織物圖像與紗線存在的傾斜問題,本文分別給出了圖像與紗線偏斜檢測及其校正算法。然后,利用灰度投影法實現(xiàn)織物圖像中紗線的定位,從而完成織物紗線密度的自動檢測。
為實現(xiàn)組織點的自動識別,應先提取出組織點圖像的特征,然后根據(jù)特征對其進行無監(jiān)督式的聚類識別。本文采用灰度共生矩陣來提取組織點圖像的紋理特征,同時為了優(yōu)化特
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