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文檔簡介
1、本課題運用圖像處理技術(shù)對液態(tài)水在織物中的擴散性能的測試方法進(jìn)行了研究,同時對相關(guān)的液態(tài)水在織物中擴散的性能及理論做了初步的探討。 本文通過一系列的圖像處理技術(shù),解決了圖像亮度不勻以及織物的紋理和花紋產(chǎn)生的不良影響;去除了圖像中的噪點;解決了光源不穩(wěn)造成的亮度變化和減運算后的圖像亮度太低容易丟失細(xì)節(jié)等問題,提高了圖像質(zhì)量。應(yīng)用圖像畸變模型進(jìn)行圖像畸變校正,并采用了簡單易行的等效焦距求解方法;通過對兩種量化像素的方法的比較,選擇了精
2、度較高的雙圓點法,提高了檢測精度。 文中對25塊樣品進(jìn)行了相關(guān)的織物液態(tài)水的擴散性能的研究,并做了誤差分析,驗證了實驗方法的有效性。在實驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,對結(jié)果進(jìn)行了回歸分析,研究了液態(tài)水在織物中擴散的影響因素以及芯吸實驗與滴液法實驗之間的聯(lián)系;同時在相關(guān)的數(shù)學(xué)模型的建立方面也做了初步的探討。 通過以上研究與相關(guān)分析,得出了以下的成果或結(jié)論: 1.運用計算機視覺技術(shù)進(jìn)行圖像的高速連續(xù)采集,可以記錄液態(tài)水在織物中的擴散
3、過程,圖像采集速度最高可達(dá)10秒/幅,應(yīng)用圖像處理技術(shù)提取需要的面積等參數(shù),精度高,最高可達(dá)0.01mm2,彌補了傳統(tǒng)試驗方法的弱點。 2.本文采取的圖像處理技術(shù)解決了圖像的亮度不勻以及織物花紋帶來的問題;通過軟件算法減弱了光源不穩(wěn)帶來的負(fù)面影響,有效的解決了硬件難以解決的問題。 3.本文通過固定的兩點量化像素點和鏡頭的等效焦距的求解等技術(shù)降低了實驗的操作難度。 4.圖像畸變校正算法可行,效果理想,提高了實驗的精
4、度;圖像校正前后像素坐標(biāo)對照表的建立與用法,大大減少了計算機的工作量,縮短了圖像處理所需要的時間,提高了軟件的運行效率。 5.本文首次獲取了織物中液態(tài)水?dāng)U散過程的曲線,其趨勢完全符合擴散理論的預(yù)測,特別解決了液態(tài)水?dāng)U散過程中各向異性的檢測,與傳統(tǒng)的芯吸檢測結(jié)果有一定的相關(guān)性。 6.實驗提取的參數(shù)相互獨立,反映了液態(tài)水在織物中擴散的不同方面,作為織物中液態(tài)水?dāng)U散能力的指標(biāo)合理可行。 7.織物的液態(tài)水?dāng)U散能力與織物的
5、厚度及經(jīng)緯密度呈現(xiàn)一定的相關(guān)關(guān)系,隨著厚度的增加,液態(tài)水在織物中擴散的面積減小,符合已有的結(jié)論。 8.液態(tài)水在織物中的擴散速度與織物的體密度具有相關(guān)性,隨著體密度增大有減小的趨勢。 9.織物的芯吸高度以及速度與織物的經(jīng)緯密度具有一定的相關(guān),經(jīng)緯密度越大的方向,芯吸高度越大,速度越快。 10.液滴在織物中的擴散速度與織物經(jīng)緯方向的芯吸速度具有良好的相關(guān)關(guān)系,芯吸速度乘積越大的織物,液滴在該織物中擴散的最大速度越大。
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