織物圖像處理和結構分析的研究.pdf

1、目前在紡織行業(yè)中，織物面料的分析與識別主要還是憑經(jīng)驗或借助專業(yè)工具來完成的。這種由專家人工進行織物面料組織結構參數(shù)的分析和提取雖然具有權威性，但是操作要求高，不易掌握。同時分析與識別的時間周期也相對較長且分析過程單調而乏味，因此，迫切需要尋找一種新的、更好的織物組織分析方法來代替現(xiàn)有方法。
　　 數(shù)字圖像處理和人工智能技術的快速發(fā)展和應用，在很多領域大大減少了人們的工作量，提高了工作效率并縮短了生產周期，從而提高了工作和產品的質

2、量?？椢锓治龇矫嬉残枰糜嬎銠C技術來幫助人們改進生產效率和質量。因此，有必要研制更先進的算法和技術路線，以代替人工對物面料的紗線參數(shù)、組織結構等進行有效地自動識別與分析。
　　 本文研究了利用數(shù)字圖像處理技術對織物面料進行自動參數(shù)提取和識別組織結構的方法，提出了自動識別織物面料組織結構的流程與技術路線。討論了怎樣的織物圖像的獲取與預處理才能有效的反映織物的特征信息和參數(shù)。然后分別給出提取織物參數(shù)一經(jīng)緯紗密度、織物緊度的自動提取

3、算法：即對織物數(shù)字圖像進行二值化、平滑化處理，去除織物變形和圖像錄入誤差等帶來的影響，得到反映經(jīng)、緯向紗線分布情況的二值圖像，再通過各種算法得到紗線的經(jīng)、緯密度和緊度，最后將它們的計算結果與手工測量結果進行了比較和分析。
　　 關于組織識別，本文提出了利用DFFT算法自動生成織物頻譜圖，通過分析不同織物組織頻譜圖的特點，來判別不同組織的新方法：已取得了初步的成果，可以分析較為簡單的三原組織，開辟了運用頻域分析判別織物組織的新思路