基于圖像處理技術(shù)的緯編單面針織物組織結(jié)構(gòu)及參數(shù)的識(shí)別.pdf

1、在針織產(chǎn)品的工業(yè)設(shè)計(jì)中，對(duì)織物分析與識(shí)別需要測(cè)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(jī)械性能的主要因素。此外，來樣加工或仿制設(shè)計(jì)通常需要分析針織物的組織結(jié)構(gòu)。以往這些參數(shù)的測(cè)試和織物結(jié)構(gòu)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(duì)技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)和視力要求很高。同時(shí)分析與識(shí)別的周期也相對(duì)較長且分析過程單調(diào)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(cè)量針織物結(jié)構(gòu)及參數(shù)時(shí)容易產(chǎn)生誤差

2、以及費(fèi)時(shí)費(fèi)力等問題，有必要研制能代替人工對(duì)各種織物面料的類別、紗線參數(shù)等進(jìn)行有效自動(dòng)檢測(cè)與分析的系統(tǒng)。利用圖像采集設(shè)備將已有織物的圖像采集到計(jì)算機(jī)，并利用有效的識(shí)別算法，從織物的圖像中提取出所要的織物信息并對(duì)織物及其組織結(jié)構(gòu)自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別，進(jìn)而能正確計(jì)算分析織物圖像，得出織物的類別、組織規(guī)律及技術(shù)參數(shù)。
　　 本文研究了利用計(jì)算機(jī)圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)對(duì)圖像采集設(shè)備采集的針織物圖像進(jìn)行自動(dòng)參數(shù)提取與分析和組織結(jié)構(gòu)識(shí)別的方法，提出了

3、針織物面料自動(dòng)識(shí)別的流程與技術(shù)路線，討論了怎樣的織物圖像的獲取與預(yù)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(guān)的圖像特征，并通過這些特征直接或者間接的測(cè)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(biāo)。利用灰度和得到組織循環(huán)的波譜圖，再進(jìn)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(jìn)而計(jì)算出織物的橫縱密;利用紗線細(xì)度指標(biāo)與紗線直徑的轉(zhuǎn)換關(guān)系，通過對(duì)織物圖像進(jìn)行最

4、優(yōu)閾值化處理，然后計(jì)算出紗線的直徑進(jìn)而計(jì)算出紗線的細(xì)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(jì)算結(jié)果與人工測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了比較和分析，表明該技術(shù)可以快速、準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)針織物參數(shù)的測(cè)量。
　　 對(duì)于織物組織結(jié)構(gòu)的識(shí)別，本文先利用二維小波變換的預(yù)處理及其低頻、高頻信號(hào)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(guān)特性即角二階矩、熵、對(duì)比度、相關(guān)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(xué)習(xí)矢量算