織物防水性能計(jì)算機(jī)自動(dòng)評(píng)判系統(tǒng)中潤濕邊界域識(shí)別及等級(jí)評(píng)定研究畢業(yè)論文

1、<p>　　浙 江 理 工 大 學(xué)</p><p>　　信 息 電 子 學(xué) 院</p><p>　　畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))誠信聲明</p><p>　　我謹(jǐn)在此保證：本人所寫的畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))，凡引用他人的研究成果均已在參考文獻(xiàn)或注釋中列出。論文(設(shè)計(jì))主體均由本人獨(dú)立完成，沒有抄襲、剽竊他人已經(jīng)發(fā)表或未發(fā)表的研究成果行為。如出現(xiàn)以上違反知識(shí)

2、產(chǎn)權(quán)的情況，本人愿意承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任。</p><p><b>　　聲明人(簽名)：</b></p><p><b>　　年 月</b></p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　防水透濕性織物的用途很廣，比如雨衣、防護(hù)衣、軍用服裝、消防服等等，所以對(duì)織

3、物防水性能的檢測(cè)與評(píng)定顯得十分重要的。</p><p>　　目前防水性能的評(píng)定主要依賴于人工進(jìn)行，費(fèi)工、費(fèi)時(shí)，勞動(dòng)強(qiáng)度大，并容易受人的生理、心理和社會(huì)環(huán)境等因素的影響，導(dǎo)致評(píng)定的結(jié)果偏差較大，一致性不理想，所以尋找客觀的評(píng)定方法顯得十分重要。</p><p>　　本課題采用計(jì)算機(jī)處理技術(shù)，對(duì)檢測(cè)樣本的數(shù)碼圖片進(jìn)行圖像處理，并采用了邊緣檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)測(cè)試區(qū)域和潤濕區(qū)域，面對(duì)本項(xiàng)目最大的難題——

4、對(duì)有反光、色彩不勻、潤濕區(qū)域反差不大的圖片，本文運(yùn)用了大津法(Otsu)和Canny算子邊緣檢測(cè)相結(jié)合的算法實(shí)現(xiàn)了測(cè)試區(qū)域和潤濕區(qū)域邊緣的自動(dòng)檢測(cè)功能。為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)評(píng)級(jí)分等，本文根據(jù)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)圖建立了潤濕比(即潤濕區(qū)域面積和檢測(cè)區(qū)域面積之比)與等級(jí)、分值的關(guān)系曲線，實(shí)現(xiàn)了將用文字、圖片描述的標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字化。測(cè)試時(shí)只需根據(jù)檢測(cè)結(jié)果計(jì)算潤濕比，即可根據(jù)潤濕比與等級(jí)、分值的關(guān)系曲線求出等級(jí)和分值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)織物潤濕邊緣的快速識(shí)別和對(duì)織物防水性能的自

5、動(dòng)評(píng)定。</p><p>　　利用計(jì)算機(jī)的自動(dòng)評(píng)定技術(shù)，不僅實(shí)現(xiàn)了客觀的評(píng)定，同時(shí)也提高了檢測(cè)效率，所以本課題的研究很有實(shí)際的意義。</p><p>　　關(guān)鍵詞：織物防水性能；Hough變換；Canny算法；等級(jí)評(píng)定；自動(dòng)檢測(cè)；AATCC標(biāo)準(zhǔn)</p><p><b>　　ABSTRACT</b></p><p>　　Th

6、e use of waterproof and moisture-penetrable fabric is very broad, such as raincoats, protective clothing, military clothing, fire service, etc. So the assessment of waterproof fabric is very important. </p><p&

7、gt;　　Currently, the assessments of waterproof performance mainly rely on manual. These methods are time-consuming and the labor intensity is too big, and they are very susceptible to the physical, psychological and socia

8、l factors, which would lead to the error and undesirable consistency, so looking for an objective assessment method is very important. </p><p>　　The subject uses computer technology, processes the sample’s d

9、igital photographs through digital image processing methods, takes the edge detection technology to detect the testing area and the wetting areal. Facing with this issues’s biggest problem -- the reflective, uneven colo

10、r, the contrast between the testing area and wetting area of the pictures, we combine Otsu algorithm and Canny operator edge detection algorithm, complete the testing area and the wetting area edge automatic detection.&l

11、t;/p><p>　　The using of computer assessment technology, not only can achieve objective assessment, but also can improve the efficiency of detection. Therefore, the research of this subject have a great practica

12、l significance.</p><p>　　Keywords: waterproof fabric performance; hough transform; Canny algorithm; grading evaluation; automatic detection; AATCC standards</p><p><b>　　目 錄</b></

13、p><p><b>　　摘要</b></p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　1 課題研究的目的、意義和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀1</p><p>　　1.1 織物防水性測(cè)試常用方法2</p><p>　　1.2 AATCC紡織標(biāo)準(zhǔn)的介紹2<

14、/p><p>　　1.3 國外研究現(xiàn)狀4</p><p>　　1.4 國內(nèi)現(xiàn)狀7</p><p>　　2 圖像的預(yù)處理和形態(tài)學(xué)的處理11</p><p>　　2.1 圖像的灰度化11</p><p>　　2.2 直方圖均衡化12</p><p>　　2.3 濾波處理12</p>

15、;<p>　　2.4 邊緣檢測(cè)13</p><p>　　2.5 圖像的膨脹14</p><p>　　2.6 細(xì)化(提取骨架)15</p><p>　　3 織物測(cè)試區(qū)域(圓輪廓)提取的研究及實(shí)現(xiàn)17</p><p>　　4 潤濕部分輪廓的提取20</p><p>　　4.1 傳統(tǒng)的Canny算法

16、20</p><p>　　4.2改進(jìn)的Canny算法22</p><p>　　4.2.1 值的選擇22</p><p>　　4.2.2 高低閾值的自動(dòng)選取問題22</p><p>　　4.3 填充封閉區(qū)域24</p><p>　　4.4潤濕邊界的提取24</p><p>　　4.4.

17、1 圖像的腐蝕24</p><p>　　4.4.2 邊緣檢測(cè)26</p><p>　　5 織物防水等級(jí)評(píng)定27</p><p>　　6 結(jié)論與展望29</p><p><b>　　6.1 結(jié)論29</b></p><p><b>　　6.2 展望29</b><

18、;/p><p><b>　　參考文獻(xiàn)31</b></p><p><b>　　致 謝33</b></p><p><b>　　附錄</b></p><p>　　1 課題研究的目的、意義和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀</p><p>　　所謂防水性能是指織物外側(cè)的水

19、不會(huì)穿透織物，浸到內(nèi)側(cè)，也即通常所說的表面抗?jié)裥浴７浪笣窦徔椘肥切滦透邫n面料中較重要的一類，近年來發(fā)展迅速，廣受歡迎[1~2]。同時(shí)，由于其較高的附加值受到各面料生產(chǎn)廠家的重視[3]，新產(chǎn)品、新技術(shù)不斷面世。</p><p>　　防水透濕性織物的用途很廣[2]，比如戶外衣著有外套、棉襖、夾克、風(fēng)衣、雪衣、休閑服、防寒抗?jié)穹?；家飾布類有桌巾、椅套、沙發(fā)布料、窗簾、浴簾等；雨具布有雨衣、雨傘布、雨棚布；特種服裝有

20、醫(yī)護(hù)人員的工作服、手術(shù)服、化學(xué)防護(hù)衣、軍用服裝、消防服、浸水作業(yè)服、農(nóng)藥作業(yè)防護(hù)服、酸堿防護(hù)服等等;此外還有露天貨站或汽運(yùn)用篷蓋布、鐵路敞篷車用篷蓋布等等。</p><p>　　防水透濕性織物的用途如此大，國內(nèi)制造商競(jìng)相加入開發(fā)研制的行列，防水透濕織物勢(shì)必從高成本、高價(jià)位向高性能、普及化方向發(fā)展，并且應(yīng)用范圍也會(huì)日益廣泛[4~5]。因此研制出防水透濕性能好的織物是紡織領(lǐng)域的熱門之一，同時(shí)為了檢測(cè)研制的防水織物的性

21、能好壞，研究織物防水性能自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是極其重要的。</p><p>　　在織物防水性能等級(jí)評(píng)定時(shí)，傳統(tǒng)的評(píng)定方法是評(píng)定者在一定的光照條件下通過人眼來對(duì)比實(shí)驗(yàn)樣品和標(biāo)準(zhǔn)樣品照片而得出結(jié)論。這種方法受評(píng)定者心理狀態(tài)和生理狀況的影響太大，而且主觀因素會(huì)使判別產(chǎn)生偏差，并且容易因疲勞而產(chǎn)生誤檢，因此評(píng)定誤差大，一致性不好而且效率不高。為了克服主觀因素的干擾，尋找一種客觀有效的評(píng)定方法顯得尤為重要。</p>

22、<p>　　紡織品的定量檢測(cè)，許多都是色度、形狀、位置、分布等表現(xiàn)參數(shù)的測(cè)定，因此非常適合采用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)[6]。其成功應(yīng)用的有：色度的檢測(cè)、織物疵點(diǎn)的檢測(cè)、紗線的均勻度檢測(cè)、混紡比的測(cè)定還有織物密度的測(cè)試等等。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)具有很多優(yōu)點(diǎn)，但目前在紡織品定量檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用還不多，主要的原因有專業(yè)開發(fā)人員由于不了解紡織品檢測(cè)的實(shí)際狀況，往往只注意高、精、尖的實(shí)時(shí)在線檢測(cè)項(xiàng)目，而忽略了常用的、大量的、相對(duì)簡單的非實(shí)時(shí)離線

23、實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)項(xiàng)目的開發(fā)，還有紡織品檢測(cè)人員對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)認(rèn)識(shí)不多等等。近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、模式識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入研究和廣泛應(yīng)用，使得基于圖像處理和計(jì)算機(jī)平臺(tái)的織物防水性能自動(dòng)檢測(cè)成為可能。在評(píng)級(jí)過程中排除了人為的主觀影響，而直接輸出織物防水性的分?jǐn)?shù)并給出等級(jí)評(píng)定。從而使檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確和客觀，同時(shí)也節(jié)省了勞動(dòng)力，降低了成本，在一定程度上為研制防水性能更好的織物提供了依據(jù)和參考。因此本課題的目的就是研制出一種利用計(jì)算機(jī)圖像處理的方

24、法來評(píng)價(jià)織物防水性能等級(jí)的自動(dòng)識(shí)別算法，并最后形成一套識(shí)別系統(tǒng)。</p><p>　　1.1 織物防水性測(cè)試常用方法</p><p>　　織物的防水性測(cè)試，大體分為實(shí)地測(cè)試、模擬測(cè)試和實(shí)驗(yàn)室測(cè)試3類[7]。</p><p>　　實(shí)地測(cè)試：其花費(fèi)較大，時(shí)間較長，一般需花費(fèi)半年到一年或更長的時(shí)間。實(shí)驗(yàn)期間，定期測(cè)試織物的防水性，從而得出其實(shí)用性，數(shù)據(jù)一般比較準(zhǔn)確。<

25、;/p><p>　　模擬測(cè)試：環(huán)境控制室則成為必不可少的條件，用來模擬各種天氣環(huán)境和人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，測(cè)試防水性。環(huán)境控制室中裝有人工雨塔，可把水從10m高處以450L/m·h的流量如暴雨般地泄向人體模型，直徑約為5mm的水滴從頂部2000個(gè)孔中噴出，其速度約為40km/h，這種測(cè)試手段與前者相比一般時(shí)間較短，但花費(fèi)很高。</p><p>　　實(shí)驗(yàn)室測(cè)試：花費(fèi)少，時(shí)間短，能夠得到相對(duì)結(jié)果

26、，較為實(shí)用。其主要方法包括靜水壓測(cè)試、噴淋試驗(yàn)和吸水性實(shí)驗(yàn)。靜水壓實(shí)驗(yàn)[8]是一種由里向外的實(shí)驗(yàn)方法，就是將織物固定在密閉容器的一面，在標(biāo)準(zhǔn)大氣壓的條件下充水并持續(xù)恒加水壓。觀察并記錄在多大的水壓下織物的背面滲出水珠，此時(shí)測(cè)得的水的壓力就是靜水壓，織物所承受的靜水壓值越大其防水性能就越好；噴淋試驗(yàn)是一種由外向內(nèi)的實(shí)驗(yàn)方法，就是從一定的高度和角度向待測(cè)織物連續(xù)噴水，測(cè)定浸透時(shí)間或吸收的水量或觀察試樣的水漬形態(tài)等，通過五個(gè)級(jí)別的評(píng)定，確定防

27、水效率；吸水性實(shí)驗(yàn)就是測(cè)定織物在水中浸漬一定時(shí)間后的增重率，這種測(cè)試方法比較簡單、方便。</p><p>　　本課題研究的主要是織物防水性能的實(shí)驗(yàn)室測(cè)試方法。</p><p>　　織物的防水性等級(jí)是衡量織物優(yōu)劣的其中一項(xiàng)準(zhǔn)則，目前國內(nèi)外織物防水性能的標(biāo)準(zhǔn)很多，而織物防水性能的檢測(cè)中，現(xiàn)普遍應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)是AATCC標(biāo)準(zhǔn)。本課題就是建立在AATCC標(biāo)準(zhǔn)上，通過織物的噴淋試驗(yàn)，獲取數(shù)字圖像并對(duì)其進(jìn)

28、行處理，最后評(píng)定織物的防水等級(jí)。</p><p>　　1.2 AATCC紡織標(biāo)準(zhǔn)的介紹</p><p>　　AATCC(American Association of Textile Chemists and Colorists美國紡織化學(xué)家與染色家協(xié)會(huì))是辨別與分析紡織品的色牢度、物理性能和生物性能的非官方機(jī)構(gòu)。最初是由美國140多位紡織業(yè)巨頭于1921年11月3日在波士頓發(fā)起成立的地區(qū)

29、標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)構(gòu)，其工作領(lǐng)域?yàn)?制訂試驗(yàn)方法標(biāo)準(zhǔn)、信息發(fā)布、教育培訓(xùn)及技術(shù)交流。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，AATCC不僅擁有先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)室，專門用于制訂和改進(jìn)試驗(yàn)方法標(biāo)準(zhǔn)的研究，而且已經(jīng)成為當(dāng)今世界紡織領(lǐng)域具有國際權(quán)威的標(biāo)準(zhǔn)化組織，是對(duì)許多國家紡織品出口檢測(cè)影響較大的標(biāo)準(zhǔn)之一[9~10]。</p><p>　　在WTO的框架下，從2005年1月1日開始，全球的紡織品服裝貿(mào)易將取消所有的配額，實(shí)現(xiàn)完全的自由化，傳統(tǒng)的貿(mào)易壁壘將被更

30、嚴(yán)格的貿(mào)易技術(shù)壁壘所取代[7]。</p><p>　　如何在新的形式下，鞏固和提高我國的紡織品服裝生產(chǎn)和出口大國的地位，除了進(jìn)一步提高我國紡織業(yè)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新能力之外，改革我國現(xiàn)有的紡織品標(biāo)準(zhǔn)化體制、逐步建立與國際接軌的紡織產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)體系、通過強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)化工作全面提升我國紡織產(chǎn)品的品質(zhì)，從而跨越各種愈演愈烈的貿(mào)易技術(shù)壁壘，就顯得十分重要和緊迫。我國大陸地區(qū)紡織產(chǎn)品出口的市場(chǎng)主要集中在香港特區(qū)、日本和歐美等地。

31、因此引進(jìn)和采用美國的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)是必需的。在織物防水性能的檢測(cè)中，現(xiàn)普遍應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)是AATCC標(biāo)準(zhǔn)。因此研究和開發(fā)應(yīng)用AATCC標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)織物防水性能的系統(tǒng)是很有意義和重要的。</p><p>　　目前國內(nèi)外織物防水性能的標(biāo)準(zhǔn)主要有以下幾種[11~12]:</p><p><b>　　中國國家標(biāo)準(zhǔn)：</b></p><p>　　GB/T 4745-1

32、997《紡織織物表面抗?jié)裥詼y(cè)定 沾水試驗(yàn)》</p><p>　　GB/T 4744-1997《紡織織物抗?jié)B水性測(cè)定 靜水壓試驗(yàn)》</p><p>　　GB/T 14577-1997《紡織拒水性測(cè)定 邦迪斯門淋雨法》</p><p><b>　　中國行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)：</b></p><p>　　FZ/T01004-1991《涂層

33、織物抗?jié)B水性試驗(yàn)方法(靜水壓試驗(yàn))》</p><p><b>　　國際標(biāo)準(zhǔn)：</b></p><p>　　ISO 4920:1981《紡織織物表面抗?jié)裥詼y(cè)定 噴淋試驗(yàn)》</p><p>　　ISO 811:1981《紡織織物抗?jié)B水性測(cè)定 靜水壓試驗(yàn)》</p><p>　　ISO 1420:1987《橡膠和塑料涂層織物抗?jié)B

34、水性測(cè)定 靜水壓試驗(yàn)》</p><p><b>　　日本標(biāo)準(zhǔn)：</b></p><p>　　JIS L-1092《紡織品抗水性靜水壓實(shí)驗(yàn) A》</p><p>　　美國紡織化學(xué)家和染色家協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)：</p><p>　　AATCC21-83《拒水性 靜態(tài)法吸水測(cè)試》</p><p>　　AATCC7

35、6-83《拒水性 動(dòng)態(tài)法吸水測(cè)試》</p><p>　　AATCC-22: 1996《紡織織物防水性試驗(yàn)：噴淋試驗(yàn)》</p><p>　　AATCC22-2001《防水性：(沾水、淋水試驗(yàn))》</p><p>　　AATCC35-2000《防水性：防止雨水測(cè)試》</p><p>　　AATCC42-2000《防水性：滲透作用測(cè)試》</p

36、><p>　　AATCC127-2003《織物防水性 靜水壓》</p><p><b>　　美國標(biāo)準(zhǔn)：</b></p><p>　　ASTM D751-95《涂層織物 抗水性測(cè)定》</p><p>　　ASTM D3393《涂層織物防水性標(biāo)準(zhǔn)說明》</p><p><b>　　德國標(biāo)準(zhǔn)：&l

37、t;/b></p><p>　　DIN 53888《織物拒水性測(cè)定 邦迪斯門淋雨法》</p><p>　　EN 20811-1992《紡織纖維-耐水滲透性的測(cè)定.靜水壓試驗(yàn)》</p><p>　　EN 24920-1992《紡織品.織物耐表面浸濕性的測(cè)定(噴霧試驗(yàn))》</p><p>　　但是按照這些標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試方法都是靠人工來完成的。&

38、lt;/p><p>　　1.3 國外研究現(xiàn)狀</p><p>　　防水性織物的開發(fā)、使用在歐美和日本等先進(jìn)國家已有二十多年的歷史了。隨著人們對(duì)織物功能的要求越來越高，同時(shí)也因?yàn)槿祟惿姝h(huán)境的不斷變化，使得這一類織物更具有遠(yuǎn)大的開發(fā)潛力。因其市場(chǎng)廣闊，西方發(fā)達(dá)國家已把其列為面向21世紀(jì)的高科技產(chǎn)品，并已投入大量的物力、財(cái)力競(jìng)相開發(fā)研究。在開發(fā)研究防水性織物的同時(shí)，也帶動(dòng)了防水性能測(cè)試的研究和開發(fā)

39、。</p><p>　　按照實(shí)驗(yàn)室測(cè)試的靜水壓方法進(jìn)行織物的防水性能的測(cè)試，國外一般按照能承受的靜水壓值的大小分為靜壓頭實(shí)驗(yàn)儀和牧林水壓實(shí)驗(yàn)儀[13]。</p><p>　　美國SCHMD有限公司按照ASTMD751-95《涂層織物標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試方法靜態(tài)抗水性程序B上升水柱測(cè)試儀器》的要求制造了織物抗水性的儀器Model TEXTTEST FX3000。結(jié)構(gòu)示意圖如圖1.1所示。</p&g

40、t;<p>　　美國Standex有限公司按照ASTMD751-95《涂層織物標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試方法靜態(tài)抗水性A牧林類測(cè)試儀器》的要求，制造了手動(dòng)操作的牧林水壓測(cè)試儀—HJ型。結(jié)構(gòu)示意圖如圖1.2所示。</p><p>　　圖1.1靜壓頭測(cè)試儀結(jié)構(gòu) 圖1.2手動(dòng)式牧林水壓測(cè)試儀結(jié)構(gòu)</p><p>　　噴淋方法采用AATCC標(biāo)準(zhǔn)。下面介紹一下噴淋試驗(yàn)的測(cè)

41、試流程和方法[14~15]：</p><p><b>　　原理</b></p><p>　　在特定條件下將水噴灑在織物繃緊的表面，從而產(chǎn)生與織物防水防潤濕相關(guān)聯(lián)的潤濕痕跡，通過比較潤濕痕跡與標(biāo)準(zhǔn)圖片，評(píng)估織物的防水能力。</p><p>　　器材和設(shè)備(見圖1.3)</p><p><b>　　AATCC噴灑器

42、</b></p><p><b>　　燒杯(大口杯)</b></p><p><b>　　去離子水</b></p><p><b>　　測(cè)試樣本</b></p><p>　　樣本必須具有180×180mm(7×7inch)的尺寸，測(cè)試前必須在21

43、±1°C，RH(相對(duì)濕度) 65±2%條件下放置4小時(shí)。</p><p><b>　　操作步驟</b></p><p>　　用一個(gè)直徑為152mm(6inch)的金屬框?qū)颖舅┰跇颖竟潭ㄆ魃?，使樣本產(chǎn)生一個(gè)平滑無皺紋的待測(cè)表面。</p><p>　　將裝有樣本的樣本固定器放置在測(cè)試器上，調(diào)節(jié)其位置使噴水形成的痕跡與

44、金屬框的中間一致，對(duì)斜紋，斜紋類華達(dá)呢，珠地，和類似棱紋的布類，紋路的方向與水流出樣本的方向斜向交叉。</p><p>　　在燒杯不觸動(dòng)噴水裝置的情況下將250ml，溫度為27±1°C的去離子水用25-30秒時(shí)間噴灑在樣本上，若噴水時(shí)間過長或較短.，都需檢查噴水嘴是否堵塞及擴(kuò)大。</p><p>　　噴完水后用手握著金屬框的一端，用小錘敲圈的另一端一次，旋轉(zhuǎn)180

45、76;再重復(fù)一次。</p><p>　　圖1.3 淋水實(shí)驗(yàn)臺(tái) 圖1.4 AATCC標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)圖表</p><p><b>　　評(píng)估定級(jí)</b></p><p>　　敲完后立即與標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)圖比較，評(píng)估被水沾濕的痕跡，與之最接近的標(biāo)準(zhǔn)圖表的級(jí)數(shù)就是其相應(yīng)的級(jí)數(shù)。居間的級(jí)數(shù)可用其間的50%或更高級(jí)數(shù)，對(duì)松散梭織物

46、、多孔性織物(如薄紗等)，任何水通過織物敞開部份的通道不能看做是潤濕的部份。AATCC標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)圖表見圖1.4。</p><p>　　AATCC-22:1996《紡織織物防水性試驗(yàn)：噴淋試驗(yàn)》防水標(biāo)準(zhǔn)見表1-1。</p><p>　　表1-1 AATCC-22:1996織物防水性能判定標(biāo)準(zhǔn)</p><p>　　隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，和人們對(duì)檢測(cè)精度和效率的要求。T

47、.Noda[16]等人提出了采用圖像處理的方法來評(píng)定服裝面料的防水性能，他們采用的標(biāo)準(zhǔn)是JISL 1092。方法就是所有樣品都根據(jù)JISL 1092法，用這臺(tái)設(shè)備作噴灑試驗(yàn)來進(jìn)行評(píng)定。將這些樣品通過圖像數(shù)據(jù)計(jì)算出水滴數(shù)量、水滴面積以及面積的平均值和最大值等統(tǒng)計(jì)值，然后與JISL 1092的標(biāo)準(zhǔn)噴灑試驗(yàn)值圖表進(jìn)行對(duì)比，其值為5~1。為了識(shí)別水滴他采用“中國白”溶液來識(shí)別。其圖像處理系統(tǒng)如圖1.5所示。</p><p&g

48、t;　　圖1.5 圖像處理系統(tǒng)</p><p>　　由結(jié)構(gòu)圖可以看到，JISL 1092法的圖像攝取設(shè)備是一個(gè)封閉的，而噴淋實(shí)驗(yàn)是在開放的空間內(nèi)進(jìn)行的；T.Noda采用了“中國白”溶液，而噴淋實(shí)驗(yàn)采用的是去離子水；同時(shí)JISL 1092方法比較古老，設(shè)備龐大，費(fèi)用較高等等，因此此方法不符合本課題的要求也不符合經(jīng)濟(jì)要求。</p><p><b>　　1.4 國內(nèi)現(xiàn)狀</b&g

49、t;</p><p>　　我國對(duì)防水性能織物的研究起步較晚。盡管目前防水性織物屢有出現(xiàn)，但我國產(chǎn)品與國際上先進(jìn)水平還有差距。目前織物防水性能檢測(cè)方法及實(shí)驗(yàn)臺(tái)也有成功的研究。但利用計(jì)算機(jī)及圖像處理技術(shù)來識(shí)別織物的防水性的等級(jí)國內(nèi)的相關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道卻很少，而且成功的識(shí)別系統(tǒng)幾乎還沒有出現(xiàn)。目前，國內(nèi)對(duì)織物防水性能在圖像處理方面進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)的研究尚處于起步階段，織物防水性能檢測(cè)的算法尚未成熟。 </p>&l

50、t;p>　　按照實(shí)驗(yàn)室測(cè)試的靜水壓方法進(jìn)行織物的防水性能的測(cè)試，國內(nèi)按照GB4744-1984標(biāo)準(zhǔn)制造了YG812型水壓儀[12]來測(cè)試防水指標(biāo)。隨著科技的進(jìn)步、技術(shù)的提高和人們更高的要求，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)GB/T4744-1997《紡織品 抗?jié)B水性測(cè)定-靜水壓試驗(yàn)》和FZT01004-91 《涂層織物 抗?jié)B水性測(cè)定-靜水壓試驗(yàn)》又制造了國產(chǎn)YG(B)812D-20型數(shù)字式滲水性測(cè)試儀，如圖1.6所示。</p><p&

51、gt;　　該儀器用于測(cè)定經(jīng)過防水處理的各種織物的抗?jié)B水性，如帆布、油布、帳篷布、苫布、防雨服裝布及土工布材料等。測(cè)試范圍為500pa~2000kpa。靜壓法通過測(cè)試在多少壓力下有水滲入來測(cè)試織物的防水性，而淋水實(shí)驗(yàn)是通過測(cè)試干、濕面積比來測(cè)試織物的防水性的，而且YG(B)812D-20型數(shù)字式滲水性測(cè)試儀沒有利用圖像處理的方法。雖然該儀器是數(shù)字式的，但和本課題的要求是不同的。</p><p>　　由于我國的測(cè)試標(biāo)

52、準(zhǔn)引進(jìn)了AATCC的標(biāo)準(zhǔn)，因此基于AATCC噴淋試驗(yàn)的織物防水等級(jí)的評(píng)定方法是和國外一致的。但同時(shí)我國也制定了自己的標(biāo)準(zhǔn)。如GB/T 4745-1997《紡織織物表面抗?jié)裥詼y(cè)定 沾水試驗(yàn)》。GB/T 4745-1997標(biāo)準(zhǔn)和ISO 4920：1981標(biāo)準(zhǔn)是等價(jià)的。它們的測(cè)試方法和原理等同于AATCC標(biāo)準(zhǔn)，這里不再贅述。我國標(biāo)準(zhǔn)的缺點(diǎn)是對(duì)于深色織物來說，圖片標(biāo)準(zhǔn)不是十分令人滿意的，因此主要依據(jù)文字描述來評(píng)級(jí)。</p><

53、;p>　　GB/T 4745-1997標(biāo)準(zhǔn)的沾水等級(jí)描述為：</p><p>　　1級(jí)——受淋表面全部潤濕。</p><p>　　2級(jí)——受淋表面有一半潤濕，這通常是指小塊不連接的潤濕面積的總和。</p><p>　　3級(jí)——受淋表面僅有不連接的小面積潤濕。</p><p>　　4級(jí)——受淋表面沒有潤濕，但在表面沾有小水珠。</p

54、><p>　　5級(jí)——受淋表面沒有潤濕，在表面也未沾有小水珠。</p><p>　　ISO 4920：1981標(biāo)準(zhǔn)的沾水等級(jí)描述為：</p><p>　　ISO 5——上層表面沒有沾水或潤濕。</p><p>　　ISO 4——上層表面有少量的不規(guī)則的沾水或潤濕。</p><p>　　ISO 3——上層表面受淋處有潤濕。&

55、lt;/p><p>　　ISO 2——全部上層表面有部分潤濕。</p><p>　　ISO 1——全部上層表面完全潤濕。</p><p>　　三種標(biāo)準(zhǔn)所對(duì)應(yīng)的關(guān)系如下：</p><p>　　GB 5＝ISO 5＝AATCC 100</p><p>　　GB 4＝ISO 4＝AATCC 90</p><p

56、>　　GB 3＝ISO 3＝AATCC 80</p><p>　　GB 2 = ISO 2＝AATCC 70</p><p>　　GB 1＝ISO 1＝AATCC 50</p><p>　　三種標(biāo)準(zhǔn)是相容和相似的，只是我國標(biāo)準(zhǔn)只有1~5五個(gè)等級(jí)，沒有0級(jí)。</p><p>　　目前我國根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)研制了很多測(cè)試儀器，但其原理和方法是一樣的，

57、都是需要人工來操作和完成的，沒有實(shí)現(xiàn)測(cè)試的自動(dòng)化。本課題要研究的就是在測(cè)試時(shí)不需要人為的干預(yù)，實(shí)現(xiàn)測(cè)試的自動(dòng)化。</p><p>　　隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像處理技術(shù)等的迅速發(fā)展，以及人們對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)的進(jìn)一步認(rèn)識(shí)，開始有研究人員把圖像處理技術(shù)應(yīng)用到了目前檢測(cè)手段繁瑣、精度低的項(xiàng)目上，如織物防水性能的檢測(cè)領(lǐng)域。</p><p>　　如王曉紅[17]等人提出了利用模糊

58、聚類分割算法來評(píng)定織物淋水等級(jí)。他們應(yīng)用基于二維直方圖的圖像分割模糊聚類方法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)織物淋水試驗(yàn)等級(jí)的圖像進(jìn)行分割處理，即利用模糊C—均值(FCM)聚類算法得到像素點(diǎn)的隸屬度集合，并由各像素點(diǎn)的隸屬度實(shí)現(xiàn)圖像分割，完成圖像的二值化。然后計(jì)算二值化后的圖像上黑區(qū)域(物體)面積百分率，此值即為織物上的沾水面積百分率。實(shí)際評(píng)定織物淋水等級(jí)時(shí)，采用歐氏距離計(jì)算實(shí)驗(yàn)樣品與標(biāo)準(zhǔn)樣品淋水面積的貼近度來確定其淋水等級(jí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1.7所示。</p

59、><p>　　圖a 采用FCM算法分割的圖像 圖b 標(biāo)準(zhǔn)織物淋水等級(jí)的原始圖像</p><p><b>　　圖1.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果</b></p><p>　　從效果上來看，實(shí)現(xiàn)了評(píng)定織物防水等級(jí)的功能，但他們利用參考等級(jí)圖片不是基于AATCC標(biāo)準(zhǔn)的，因此對(duì)利用AATCC標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試織物來說，此方法不適用，需要研究新的計(jì)算

60、機(jī)圖像處理的方法。</p><p>　　圖像的邊緣是指圖像局部區(qū)域亮度變化顯著的部分，該區(qū)域的灰度剖面一般可以看作是一個(gè)階躍，既從一個(gè)灰度值在很小的緩沖區(qū)域內(nèi)急劇變化到另一個(gè)灰度相差較大的灰度值。圖像的邊緣部分集中了圖像的大部分信息，圖像邊緣的確定與提取對(duì)于整個(gè)圖像場(chǎng)景的識(shí)別與理解是非常重要的，同時(shí)也是圖像分割所依賴的重要特征，邊緣檢測(cè)主要是圖像的灰度變化的度量、檢測(cè)和定位，自從1959提出邊緣檢測(cè)以來，經(jīng)過五十

61、多年的發(fā)展，已有許多中不同的邊緣檢測(cè)方法。在我們常用的幾種用于邊緣檢測(cè)的算子中Laplace算子常常會(huì)產(chǎn)生雙邊界；而其他一些算子如Sobel算子又往往會(huì)形成不閉合區(qū)域。而最優(yōu)的階梯型邊緣檢測(cè)算法[18](Canny邊緣檢測(cè))能解決前面的問題，是一種很好的邊緣檢測(cè)算法, 同時(shí)模糊邊緣檢測(cè)算法也是一種比較好的算法[19]。 </p><p>　　霍夫變換(Hough變換[20])是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基

62、本方法之一，應(yīng)用很廣泛，也有很多改進(jìn)算法。最基本的霍夫變換是從黑白圖像中檢測(cè)直線(線段)。</p><p>　　我們可以運(yùn)用霍夫變換檢測(cè)出圓來，計(jì)算其半徑和圓心位置?；舴蜃儞Q有許多改進(jìn)方法，用處都很大。</p><p>　　由于原來的評(píng)判大都在人工的條件下進(jìn)行，這些方法費(fèi)工時(shí)，勞動(dòng)強(qiáng)度大，而且很容易受人的生理、心理狀態(tài)和社會(huì)環(huán)境等因素的影響，導(dǎo)致評(píng)定的誤差比較大，一致性很不理想。但由一寫方

63、法是基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的，但那些方法不是建立在AATCC等級(jí)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)之上，所以尋找一項(xiàng)客觀的和AATCC評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)相結(jié)合的評(píng)判方法顯得十分重要。</p><p>　　2 圖像的預(yù)處理和形態(tài)學(xué)的處理</p><p><b>　　圖2.1檢測(cè)樣本圖</b></p><p>　　本課題的淋水試驗(yàn)是在圖1.3所示的淋水實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行的，圖像的獲取采用數(shù)碼像機(jī)，本

64、課題所得的待檢測(cè)的圖像如圖2.1所示。本課題所要做的研究是通過圖像檢測(cè)技術(shù)來求潤濕部分的面積和金屬框框住部分的圓面積(即測(cè)試區(qū)域面積)，并求出潤濕部分的面積和金屬框框住部分的面積之比(本文稱潤濕比，用小數(shù)或百分比表示，下同)，最后用數(shù)字化后的AATCC標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)定防水等級(jí)。</p><p>　　對(duì)獲得的防水性檢測(cè)結(jié)果圖像首先要進(jìn)行圖像預(yù)處理。因?yàn)榛叶葓D是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像，為了更方便地處理圖像，需要

65、把圖像灰度化。灰度化后由于圖像反差比較小，可進(jìn)行直方圖均衡化，使圖像的細(xì)節(jié)更清楚。同時(shí)為了去除圖像本身帶有的和環(huán)境引入的噪聲，可采用濾波處理。經(jīng)圖像預(yù)處理后的圖像可對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步處理。</p><p>　　2.1 圖像的灰度化</p><p>　　通常經(jīng)輸入系統(tǒng)獲取的圖像信息中含有各種各樣的噪聲和畸變，例如室外光照度不夠會(huì)造成圖像灰度過于集中。在對(duì)圖像進(jìn)行分析之前必須要對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行改善。

66、目前在圖像改善方面主要有灰度化、圖像的銳化、圖像的細(xì)化、噪聲的去除、色彩變換等等。本系統(tǒng)采用灰度化來降低處理信息量，減少處理工作量。</p><p>　　一般情況下彩色圖像每個(gè)像素用三個(gè)字節(jié)表示，每個(gè)字節(jié)對(duì)應(yīng)著R、G、B分量的亮度(紅、綠、藍(lán))，轉(zhuǎn)換后的黑白圖像的一個(gè)像素用一個(gè)字節(jié)表示該點(diǎn)灰度值，它的值在0~255之間，數(shù)值越大，該點(diǎn)越白，即越亮，越小則越黑。轉(zhuǎn)換公式為：</p><p>

67、<b>　　(2-1)</b></p><p>　　其中為轉(zhuǎn)換后的黑白圖像在點(diǎn)處的灰度值，R、G、B分別為紅色、綠色和藍(lán)色分量值。</p><p>　　(a)原圖 (b)灰度圖</p><p><b>　　圖2.2 灰度轉(zhuǎn)換</b></p><p>　　2.

68、2 直方圖均衡化</p><p>　　由于灰度變化后的圖片的反差不是很大，為了提高圖像的反差，增強(qiáng)圖片邊緣清晰度，使圖像的細(xì)節(jié)更清楚以便處理，需對(duì)灰度化后的圖像進(jìn)行灰度分布的均衡化。直方圖均衡化方法的基本思想是對(duì)在圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度級(jí)進(jìn)行展寬，而對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度進(jìn)行縮減，從而得到清晰圖像。</p><p>　　若像素點(diǎn)的灰度為R，變化后的灰度為S，需要注意的是R、S是歸一化后的灰度值

69、，其灰度變換函數(shù)T()為：</p><p><b>　　(2-2)</b></p><p>　　式中，是第級(jí)灰度值的概率，是圖像中級(jí)灰度的像素總數(shù)，是圖像中灰度的總數(shù)目，是圖像中像素的總數(shù)。對(duì)變換后的值取最靠近的一個(gè)灰度級(jí)的值，建立灰度變換表，將原圖像變換為直方圖均衡的圖像(見圖2.3)。</p><p>　　圖2.3 均衡化后的圖像</

70、p><p><b>　　2.3 濾波處理</b></p><p>　　一幅由掃描儀掃入或來自攝像機(jī)的圖像不可避免的會(huì)有一些噪聲出現(xiàn)，圖像本身也會(huì)帶有隨機(jī)噪聲和高斯噪聲，噪聲的存在會(huì)干擾正常的圖像處理，故必須除去，特別是個(gè)別灰度值有突變的更要去除。平均濾波往往不僅去除了噪聲，還常使圖像的邊緣模糊，因而造成視覺上的失真。為了很好地保持圖像邊緣，實(shí)驗(yàn)證明中值濾波是比較好的選擇。

71、中值濾波是一種非線性的處理方法，與其對(duì)應(yīng)的中值濾波器也是一種非線性的濾波器。中值濾波是在1971年由JwJukey首先提出并應(yīng)用在一維信號(hào)處理技術(shù)中，后來被二維圖像信號(hào)處理技術(shù)所應(yīng)用。它在一定的條件下，可以克服線性濾波器如最小均方濾波、平均值濾波等所帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊，而且對(duì)濾波脈沖干擾及圖像掃描噪聲更加有效。特別適合用在有很強(qiáng)的胡椒粉式或脈沖式的干擾時(shí)，因?yàn)檫@些干擾值與其鄰近像素的灰度值有很大的差異，因此經(jīng)排序后取中值的結(jié)果是強(qiáng)迫將此

72、干擾變成與鄰近的某些像素的灰度值一樣，達(dá)到去除干擾的效果。在實(shí)際運(yùn)算過程中并不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特征，這也帶來不少方便，但是對(duì)一些細(xì)節(jié)特別多，特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不宜才用中值濾波方法。(圖像經(jīng)中值濾波處理后的結(jié)果如圖2.4所示)。</p><p>　　圖2.4 中值濾波后的圖像</p><p><b>　　2.4 邊緣檢測(cè)</b></p><

73、p>　　邊緣檢測(cè)是圖像識(shí)別中抽取圖像特征的重要屬性。從本質(zhì)上說，圖像邊緣是圖像局部特征不連續(xù)的反映，它標(biāo)志著一個(gè)區(qū)域的終結(jié)和另一個(gè)區(qū)域的開始。</p><p>　　本課題需要提取出兩類邊緣：金屬框框住部分的測(cè)試區(qū)域邊界(本課題的測(cè)試區(qū)域?yàn)閳A形區(qū)域)和織物經(jīng)水噴淋后產(chǎn)生的潤濕區(qū)域邊界。</p><p>　　邊緣提取首先要檢出圖像局部特征的不連續(xù)性，然后再將這些不連續(xù)性的邊緣像素連接成完

74、備的邊界。邊緣的特征是沿邊緣走向的像素變化平緩，而垂直于邊緣方向的像素變化劇烈。所以，提取邊緣的算法就是檢出符合邊緣像素的數(shù)學(xué)算子。</p><p>　　邊緣檢測(cè)算子檢查每個(gè)像素的鄰域并對(duì)灰度變化率進(jìn)行量化，通常包括方向的確定。</p><p>　　經(jīng)過幾次試驗(yàn)后，本課題使用的算子是Sobel邊緣檢測(cè)算子。</p><p>　　在邊緣檢測(cè)中，常用的一種模板是Sobe

75、l算子。Sobel算子有兩個(gè)，一個(gè)是檢測(cè)水平邊緣的；另一個(gè)是檢測(cè)垂直邊緣的。與和相比，Sobel算子對(duì)于像素的位置的影響做了加權(quán)，因此效果更好。</p><p>　　Sobel算子另一種形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有兩個(gè)，一個(gè)是檢測(cè)水平邊緣的，另一個(gè)是檢測(cè)垂直邊緣的。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比，它的位置加權(quán)系數(shù)更為準(zhǔn)確，在檢測(cè)不同方向的邊沿時(shí)梯度的幅度一致

76、。</p><p>　　經(jīng)Sobel算子邊緣檢測(cè)后的結(jié)果如圖2.5所示，圓形的金屬框十分明顯，但織物潤濕邊緣就不怎么明顯了。所以對(duì)不同的邊緣需尋找不同的算法來進(jìn)行檢測(cè)。</p><p>　　圖2.5 Sobel算子邊緣檢測(cè)后的圖像</p><p><b>　　2.5 圖像的膨脹</b></p><p>　　由于邊緣檢測(cè)后

77、圖像中的邊緣有斷點(diǎn)(如圖2.5所示)，必須把圖像的斷點(diǎn)連接起來，以進(jìn)行下一步的處理，可以對(duì)圖像進(jìn)行膨脹處理來連接這些斷點(diǎn)。</p><p>　　膨脹(dilation)可以看作是腐蝕的對(duì)偶運(yùn)算，其定義是：把結(jié)構(gòu)元素B平移a后得到Ba，若Ba擊中X，記下這個(gè)a點(diǎn)。所有滿足上述條件的a點(diǎn)組成的集合稱作X被B膨脹的結(jié)果。用公式表示為：D(X)={a|Ba↑X}=XB(如圖2.6所示)。圖2.6中X是被處理的對(duì)象，B是結(jié)

78、構(gòu)元素，不難知道，對(duì)于任意一個(gè)在陰影部分的點(diǎn)a，Ba擊中X，所以X被B膨脹的結(jié)果就是那個(gè)陰影部分。陰影部分包括X的所有范圍，就像X膨脹了一圈似的，這就是為什么叫膨脹的原因。</p><p>　　圖2.6 膨脹原理圖</p><p>　　讓我們來看看實(shí)際上是怎樣進(jìn)行膨脹運(yùn)算的。在圖2.7中，左邊是被處理的圖像X(二值圖象，我們針對(duì)的是黑點(diǎn))，中間是結(jié)構(gòu)元素B。膨脹的方法是，拿B的中心點(diǎn)和X上

79、的點(diǎn)及X周圍的點(diǎn)一個(gè)一個(gè)地對(duì)，如果B上有一個(gè)點(diǎn)落在X的范圍內(nèi)，則該點(diǎn)就為黑；右邊是膨脹后的結(jié)果。可以看出，它包括X的所有范圍，就像X膨脹了一圈似的。</p><p>　　圖2.7 膨脹運(yùn)算示意圖</p><p>　　圖像膨脹結(jié)果如圖2.8所示。</p><p>　　圖2.8圖像膨脹后的結(jié)果</p><p>　　2.6 細(xì)化(提取骨架)<

80、/p><p>　　圖像進(jìn)行膨脹后，由于邊緣變粗，會(huì)造成計(jì)算測(cè)試區(qū)域面積計(jì)算誤差，故必須提取圖像的骨架，即以邊緣的中心作為真正的邊緣。這里就用到了細(xì)化算法。</p><p>　　細(xì)化(thinning)算法有很多，本文在這里介紹的是一種簡單而且效果很好的算法，用它就能夠?qū)崿F(xiàn)從圖像輪廓中抽取骨架的功能。</p><p>　　所謂細(xì)化，就是從原來的圖中去掉一些點(diǎn)，但仍要保持原

81、來的形狀。實(shí)際上，是保持原圖的骨架。所謂骨架，可以理解為圖像的中軸，例如一個(gè)長方形的骨架是它的長方向上的中軸線；正方形的骨架是它的中心點(diǎn)；圓的骨架是它的圓心，直線的骨架是它自身，孤立點(diǎn)的骨架也是自身。</p><p><b>　　算法如下描述：</b></p><p>　　1、分配跟圖像一樣大小的內(nèi)存空間，并清零用于計(jì)算。</p><p>　　

82、2、掃描整幅圖像，如果遇到目標(biāo)點(diǎn)(白色點(diǎn))，判斷它周圍(8個(gè)方向)是不是都是目標(biāo)點(diǎn)。如過不是，對(duì)應(yīng)點(diǎn)的位置的計(jì)數(shù)器不變。如果周圍(8個(gè)方向)都是目標(biāo)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)點(diǎn)的位置的計(jì)數(shù)器加1。</p><p>　　3、一次掃描完以后將計(jì)數(shù)器為零對(duì)應(yīng)原圖上的點(diǎn)變成背景(黑色)。</p><p>　　4、一直重復(fù)掃描到原圖的像素都沒有發(fā)生改變。</p><p><b>　　

83、5、釋放內(nèi)存空間。</b></p><p>　　最終結(jié)果如圖2.9所示：</p><p>　　圖2.9圖像細(xì)化結(jié)果</p><p>　　提取出金屬框的骨架后，為下一步提取織物的測(cè)試區(qū)域(圓輪廓)的提取做好了準(zhǔn)備。</p><p>　　3 織物測(cè)試區(qū)域(圓輪廓)提取的研究及實(shí)現(xiàn)</p><p>　　由于測(cè)試區(qū)

84、域在金屬框(圓形)的內(nèi)部。所以必須提取金屬框的位置及大小。經(jīng)典的圓的檢測(cè)算法有很多種，其中最為著名的是Hough變換的圓檢測(cè)方法以及在其基礎(chǔ)上的改進(jìn)算法。</p><p>　　應(yīng)用隨機(jī)Hough變換，先去除檢測(cè)圓時(shí)產(chǎn)生的隨機(jī)采樣的大量無效累積，即判斷隨機(jī)采樣到的三點(diǎn)或兩點(diǎn)是否滿足一定的條件，如果滿足則相應(yīng)的累加器進(jìn)行增值，否則進(jìn)行下一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)組的選取。關(guān)鍵是條件的確定和選擇。</p><p&g

85、t;　　文獻(xiàn)[21]中的算法，變換了圓的方程形式為</p><p><b>　　(3-1)</b></p><p>　　使方程組的冪為1次，便于計(jì)算，同時(shí)也提高了計(jì)算速度。在圓周上任意選取3個(gè)點(diǎn)，滿足條件后，代入方程式，計(jì)算出a, b, c三個(gè)參數(shù)，用兩個(gè)累加器A(-a, -b)和B((a2+b2-c)1/2)來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可能的圓心和半徑。此方法三個(gè)點(diǎn)的選擇方法是在邊緣

86、圖像上按掃描方式逐個(gè)選擇第一個(gè)像素p1，然后依據(jù)該點(diǎn)的方向，向?qū)γ嫠阉鲗?duì)應(yīng)弧線上的一點(diǎn)作為第二點(diǎn)p2，(p2點(diǎn)在p1點(diǎn)的對(duì)面位置，且方向滿足對(duì)面圓弧所規(guī)定的方向)；而在同一方向上的另一個(gè)區(qū)域?qū)ふ业谌c(diǎn)p3。</p><p>　　文獻(xiàn)[22]中的算法，見圖3.1所示，隨機(jī)取3個(gè)點(diǎn)，滿足條件后，利用A，B，C點(diǎn)的坐標(biāo)值求出AB和BC兩線段的中點(diǎn)坐標(biāo)值(x1, y1)，(x2, y2)即：</p><

87、;p>　　圖3.1 已知三點(diǎn)求圓心</p><p><b>　　(3-2)</b></p><p><b>　　(3-3)</b></p><p><b>　　(3-4)</b></p><p><b>　　(3-5)</b></p>

88、<p>　　求出通過這兩點(diǎn)的法線方程:</p><p><b>　　(3-6)</b></p><p><b>　　(3-7)</b></p><p>　　解此方程組可得出兩直線的交點(diǎn)，在與圖像映像的二維累加器中對(duì)與該交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的單元進(jìn)行增值操作。在對(duì)各直線均完成此類操作后，統(tǒng)計(jì)累加器中各存儲(chǔ)單元的累加值。累加值最

89、大的即為圓心坐標(biāo)(x0, y0)。</p><p>　　各點(diǎn)到圓心坐標(biāo)距離的均值為r。即: </p><p><b>　　(3-8)</b></p><p>　　文獻(xiàn)[23]中的算法。利用“圓的任一弦的垂直平分線必通過圓心”的性質(zhì)。隨機(jī)取兩個(gè)點(diǎn)，滿足條件后，根據(jù)兩點(diǎn)的坐標(biāo)算出過這兩點(diǎn)的弦直線方程L1，然后算出該弦的垂直平分線的方程L2。將平面上

90、的每個(gè)點(diǎn)作為一個(gè)累加器A1(x0, y0)，L2經(jīng)過的各點(diǎn)加1，變換結(jié)束后尋找累加器的最大值，最大的就是圓心所在的位置。圓心確定了以后，然后，再定義一個(gè)累加器A2(r)來確定半徑。平面上為1的各個(gè)點(diǎn)，計(jì)算到圓心的距離，每得到一個(gè)半徑，相應(yīng)的累加器進(jìn)行加1操作。變換結(jié)束后尋找個(gè)累加器的最大值，最大的就是半徑的大小。</p><p>　　由于以上算法具有一定的隨機(jī)性，為了提高提取精確度，本課題在該基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)。由

91、于在拍攝圖片時(shí)，圓心的大致位置是可以確定的。可以在圓內(nèi)取一正方形，就是圓心位置所在區(qū)域，為了求圓心，我們不妨把正方行內(nèi)所有的點(diǎn)看成“圓心”，然后和邊緣上的點(diǎn)求半徑。如果不是真正的圓心，該點(diǎn)到邊框上的距離肯定不相等。如果是圓心，距離就一定是相等的，可以根據(jù)這一原理設(shè)計(jì)算法。</p><p><b>　　具體如下：</b></p><p>　　先確定圓心所在的大致區(qū)域(簡

92、稱R1)。</p><p>　　設(shè)置一個(gè)計(jì)數(shù)器(大小和R1中點(diǎn)的個(gè)數(shù)相等)。</p><p>　　保存圖像上所有的目標(biāo)點(diǎn)(簡稱為CPoint)。</p><p>　　每一次在R1中取一個(gè)點(diǎn)、在CPoint中取三個(gè)點(diǎn)進(jìn)行距離(半徑)計(jì)算。如果算得的距離都相等(或者在誤差范圍內(nèi))則讓計(jì)數(shù)器加1，直到取便CPoint中所有的目標(biāo)點(diǎn)(白點(diǎn))的個(gè)數(shù)。</p>&

93、lt;p>　　在R1中取下一個(gè)點(diǎn)。重復(fù)步驟4，直到取遍R1中所有的點(diǎn)。</p><p>　　計(jì)數(shù)器最大的為圓心。</p><p>　　提取出圓的效果圖，如圖 3.2所示。</p><p>　　(a)原圖 (b) 提取出的檢測(cè)區(qū)域</p><p>　　圖3.2 提取出圓的效果圖</p&g

94、t;<p>　　到現(xiàn)在為止我們已經(jīng)把織物測(cè)試區(qū)域提取出，下一步就是在這一步的基礎(chǔ)上檢測(cè)測(cè)試區(qū)域內(nèi)的潤濕的區(qū)域并將其提取出來。</p><p>　　4 潤濕部分輪廓的提取</p><p>　　為了提取潤濕區(qū)域，必須檢測(cè)到潤濕區(qū)域的邊緣。由于實(shí)驗(yàn)圖像在不同時(shí)間的開放環(huán)境中拍攝的，又由于受到天氣和光線的影響，因此拍攝的圖像，亮度極不均勻。因此尋找有效的自動(dòng)分割方法是織物防水性能自動(dòng)

95、判別中的要解決的核心問題。 </p><p>　　(a)圖像的反光潤濕區(qū)居中 (b)圖像潤濕區(qū)靠近邊緣</p><p>　　圖4.1不同背景下獲取的測(cè)試結(jié)果圖像</p><p>　　一個(gè)好的邊緣檢測(cè)算法應(yīng)具備三個(gè)指標(biāo)：</p><p>　　低失誤率，既要少將真正的邊緣丟失，也要少將非邊緣判為邊緣；</p

96、><p>　　高定位精度，檢測(cè)出的邊緣應(yīng)在真正的邊緣位置上；</p><p>　　對(duì)每有個(gè)邊緣有唯一的響應(yīng)。</p><p>　　根據(jù)對(duì)各個(gè)邊緣檢測(cè)算子的比較，發(fā)現(xiàn)用Canny邊緣檢測(cè)[24]的效果最好。</p><p>　　Canny算法的流程圖如4.2所示。</p><p>　　圖4.2Canny基本流程</p&

97、gt;<p>　　4.1 傳統(tǒng)的Canny算法</p><p>　　傳統(tǒng)的Canny算步驟：</p><p>　　(1)高斯濾波器平滑圖像(抑制噪聲)</p><p>　　Canny算子首先用二維高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，地圖像進(jìn)行平滑，設(shè)二維高斯函數(shù)為：</p><p><b>　　(4-1)</b></

98、p><p>　　常用的Gaussian濾波器為(=1.4)。為高斯濾波器的參數(shù)，它控制著平滑程度。對(duì)于小的濾波器，雖然定位精度高，但是信噪比高，大的情況相反。</p><p>　　(2)有限差分近似偏微分計(jì)算梯度的幅度和方向(邊緣增強(qiáng))</p><p>　　Canny算子計(jì)算g(x, y))的梯度，首先得到對(duì)于x和y的偏微分值p(x, y)和Q(x, y)。計(jì)算方程為：

99、</p><p><b>　　(4-2)</b></p><p><b>　　(4-3)</b></p><p>　　通過計(jì)算2×2鄰域矩陣的平均有限差分，并作為x和y的偏微分，得到圖像梯度的幅度和方向分別為：</p><p><b>　　(4-4)</b></

100、p><p><b>　　(4-5) </b></p><p>　　(3)“非最大抑制”處理梯度幅度</p><p>　　給定梯度幅度圖像矩陣以后，就可以利用給予梯度模式的門限操作得到邊緣像素點(diǎn)的輪廓。但Canny算子采用一個(gè)更加高級(jí)的方法處理這個(gè)問題。在Canny方法中，邊緣點(diǎn)定義為在梯度方向上局部強(qiáng)度最大的點(diǎn)。這是一個(gè)比較強(qiáng)的約束，可以使得通過門

101、限法得到目標(biāo)邊緣的細(xì)化。非最大抑制的目的是找到所有可能的邊緣點(diǎn)。其基本思想是根據(jù)當(dāng)前點(diǎn)周圍8個(gè)方向上相鄰像素的梯度值來判斷當(dāng)前點(diǎn)是否具有局部最大梯度值，如果是，則將其判定為可能的邊緣點(diǎn)，否則非邊緣點(diǎn)。</p><p>　　(4)雙門限算法檢測(cè)和連接目標(biāo)邊緣</p><p>　　Canny算法實(shí)際采用雙門限方法實(shí)現(xiàn)邊緣的提取，其中兩個(gè)門限分別為tl和th。首先將梯度值小于tl的像素的梯度設(shè)為

102、0，得到圖像1；然后將梯度值小與th的像素的梯度設(shè)為0，得到圖像2。圖像2的閾值較高，噪聲較少，但造成了邊緣信號(hào)的損失；圖像1閾值比較低，保留了較多的信息。最后以圖像2為基礎(chǔ)，以圖像1為補(bǔ)充進(jìn)行邊緣連接獲得圖像的邊緣。</p><p>　　傳統(tǒng)Canny算子高、低閾值tl、th和值不是由圖像邊緣的特征信息決定，而是需要人為設(shè)定。目前普遍的做法是：</p><p><b>　　=

103、2；</b></p><p>　　th = M(dot)；</p><p>　　tl = 0.5th </p><p>　　M(dot)為梯度值按梯度從小到大，dot為第(alldots*P)個(gè)點(diǎn)；alldots為最大抑制后圖像中可能是邊緣點(diǎn)的全部點(diǎn)數(shù)；P為可設(shè)定的固定值，默認(rèn)值為0.95。由于P與圖像的信息沒有明顯的聯(lián)系，因此不能從圖像的信息來自動(dòng)選

104、擇P的大小。</p><p>　　這種方法不具有自動(dòng)適應(yīng)能力，自動(dòng)化程度低。因此本文針對(duì)這些問題對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)。</p><p>　　4.2改進(jìn)的Canny算法</p><p>　　由于傳統(tǒng)的Canny算法對(duì)于參數(shù)、th和tl的設(shè)定是非自動(dòng)的，設(shè)定一次值之后只能適用于特定的檢測(cè)對(duì)象，對(duì)其他檢測(cè)對(duì)象檢測(cè)效果不佳，沒有通用性。因此必須對(duì)Canny算子參數(shù)的自動(dòng)設(shè)定進(jìn)行

105、研究。</p><p>　　4.2.1 值的選擇</p><p>　　由傳統(tǒng)的Canny算法可以看出，單一尺度的邊緣檢測(cè)算子不可能正確地檢測(cè)出所有邊緣，對(duì)于小的濾波器，雖然定位精度高，但是信噪比高，大的情況相反。為此需要采用不同濾波器。因此將各個(gè)不同尺度下的邊緣圖像結(jié)合起來可提取出比較理想的邊緣圖像，但是其運(yùn)算的時(shí)間相對(duì)多一點(diǎn)。</p><p>　　當(dāng) >4時(shí)

106、，運(yùn)算速度會(huì)明顯增加，因此通常根據(jù)圖像的特性和復(fù)雜程度來選擇值，一般在[0,4]之間選擇。</p><p>　　根據(jù)潤濕織物的特點(diǎn)把織物劃分為淺色和深色兩類，并且在每一類進(jìn)行處理時(shí)采用固定的。</p><p>　　經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)證明，在進(jìn)行淺色織物的防水性檢測(cè)中 =3時(shí)效果好，而深色織物當(dāng) =2，效果好。</p><p>　　4.2.2高低閾值的自動(dòng)選取問題</

107、p><p>　　由前面的分析可知，傳統(tǒng)的Canny算子的閾值選擇是通過手工選擇的，對(duì)于自動(dòng)化系統(tǒng)是不適用的。因此我們把自動(dòng)閾值選擇法Otsu算法應(yīng)用到Canny算法中。</p><p>　　Otsu算法是1979年由Otsu提出的基于類間方差最大化的一種分割算法，一直被認(rèn)為是分割閾值的最優(yōu)方法[25]。</p><p>　　其實(shí)現(xiàn)為：首先把圖像中的像素用閾值分成兩類C0

108、和C1，C0由灰度值在0-t之間的像素組成，C1由灰度值在t +1~L-1(L為圖像的灰度等級(jí))之間的像素組成，然后按下面的公式計(jì)算C1和C2之間的類間方差</p><p><b>　　(4-6)</b></p><p>　　式中——C0中包括的像素?cái)?shù)；</p><p>　　——C1中包含的像素?cái)?shù)；</p><p>　　

109、——C0中所有的像素的平均灰度值；</p><p>　　——C1中所有的像素的平均混度值</p><p>　　為圖像所有像素的平均灰度值；</p><p><b>　　其定義如下：</b></p><p><b>　　(4-7)</b></p><p><b>　　

110、(4-8)</b></p><p><b>　　(4-9)</b></p><p>　　最后從0到L-1依次改變的值，取使為最大的值就是最佳的閾值，即</p><p><b>　　(4-10)</b></p><p>　　利用Otsu方法自動(dòng)選取的閾值來確定，然后利用下面的公式(4-11

111、)來確定。</p><p><b>　　(4-11)</b></p><p>　　在[2,3]中取值。</p><p>　　改進(jìn)的Canny算子邊緣檢測(cè)結(jié)果如圖4.3所示。</p><p>　　圖4.3 改進(jìn)的Canny算子邊緣檢測(cè)結(jié)果</p><p>　　4.3 填充封閉區(qū)域 </p&

112、gt;<p>　　通過邊緣檢測(cè)后，實(shí)際檢測(cè)的邊緣會(huì)出現(xiàn)一些斷點(diǎn)，為了使這些邊緣能夠封閉起來我們可以通過膨脹使斷點(diǎn)連接起來。然后再把封閉區(qū)域進(jìn)行填充，我們使用的是種子填充法[26]。</p><p>　　經(jīng)種子填充法填充后的結(jié)果如圖4.4所示。</p><p><b>　　圖4.4填充結(jié)果圖</b></p><p>　　4.4潤濕邊

113、界的提取</p><p>　　要正確地提取潤濕邊界，首先要將經(jīng)膨脹后的邊界還原，可采用腐蝕進(jìn)行解決，腐蝕量與膨脹等量。</p><p>　　4.4.1 圖像的腐蝕</p><p>　　把結(jié)構(gòu)元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我們記下這個(gè)a點(diǎn)，所有滿足上述條件的a點(diǎn)組成的集合稱做X被B腐蝕(Erosion)的結(jié)果。用公式表示為：E(X)={a| BaX}=XB，