基于圖像處理技術的緯編單面針織物組織結構及參數(shù)的識別.pdf

1、在針織產(chǎn)品的工業(yè)設計中，對織物分析與識別需要測試密度、線圈長度、未充滿系數(shù)等參數(shù)，這些參數(shù)是影響針織物的物理機械性能的主要因素。此外，來樣加工或仿制設計通常需要分析針織物的組織結構。以往這些參數(shù)的測試和織物結構分析主要是依靠人工借助放大鏡、照布鏡等工具來完成。這種方法對技術人員的經(jīng)驗和視力要求很高。同時分析與識別的周期也相對較長且分析過程單調而乏味，因而存在不可避免的人工誤差。因此，為了解決在人工分析與測量針織物結構及參數(shù)時容易產(chǎn)生誤差

2、以及費時費力等問題，有必要研制能代替人工對各種織物面料的類別、紗線參數(shù)等進行有效自動檢測與分析的系統(tǒng)。利用圖像采集設備將已有織物的圖像采集到計算機，并利用有效的識別算法，從織物的圖像中提取出所要的織物信息并對織物及其組織結構自動檢測識別，進而能正確計算分析織物圖像，得出織物的類別、組織規(guī)律及技術參數(shù)。
　　 本文研究了利用計算機圖像處理與模式識別技術對圖像采集設備采集的針織物圖像進行自動參數(shù)提取與分析和組織結構識別的方法，提出了

3、針織物面料自動識別的流程與技術路線，討論了怎樣的織物圖像的獲取與預處理才能有效地反映織物的特征信息和參數(shù)。然后通過圖像處理算法提取出與織物參數(shù)有關的圖像特征，并通過這些特征直接或者間接的測量出針織物的密度、紗線直徑、線圈長度、面積孔隙率、未充滿系數(shù)等主要的物理指標。利用灰度和得到組織循環(huán)的波譜圖，再進行小波變換消除鋸齒狀波峰，通過差分法求得波峰位置和數(shù)量，進而計算出織物的橫縱密;利用紗線細度指標與紗線直徑的轉換關系，通過對織物圖像進行最

4、優(yōu)閾值化處理，然后計算出紗線的直徑進而計算出紗線的細度的方法，利用同樣的方法可以求得面積孔隙率;并將它們的計算結果與人工測量結果進行了比較和分析，表明該技術可以快速、準確的實現(xiàn)針織物參數(shù)的測量。
　　 對于織物組織結構的識別，本文先利用二維小波變換的預處理及其低頻、高頻信號特征的描述與提取。再利用灰度共生矩陣提取圖像中灰度的空間相關特性即角二階矩、熵、對比度、相關度，作為織物的表征參數(shù)，用于表征織物組織。然后使用LVQ學習矢量算