紡織纖維顯微圖像的自動聚焦以及多焦面問題的研究.pdf

1、目前，國內(nèi)出入境檢疫檢驗部門對纖維和紡織品的檢驗大多采用人工手段進行觀察、測量和計數(shù)。檢驗所花的時間周期長，成本高，而且檢驗結(jié)果的準(zhǔn)確性往往受檢驗人員主觀因素的影響。為此，我們承擔(dān)了教育部資助的紡織纖維計算機自動圖像分析檢測系統(tǒng)的研究項目，涉及的技術(shù)包括：顯微鏡的自動聚焦技術(shù)、數(shù)字圖像的模式識別技術(shù)、纖維和紡織品特征參數(shù)的選擇和提取。 本文針對計算機自動圖像分析檢測系統(tǒng)中提高纖維和紡織品切片圖像清晰度的問題，圍繞顯微鏡的自動聚焦

2、這個技術(shù)難點，提出了解決方案。首先，在顯微圖像的采集過程中，由于光照不均、衍射效應(yīng)、光電轉(zhuǎn)換等因素，在顯微數(shù)字圖像中引入了噪聲。本文從理論上對現(xiàn)有的數(shù)字圖像預(yù)處理技術(shù)進行了分析比較，并結(jié)合實驗結(jié)果選擇了中值濾波法實現(xiàn)信號去噪。其次，檢測系統(tǒng)的實時處理要求采用快速有效的聚焦算法。本文對各聚焦算法進行了仿真和比較，提出了采用灰度差分絕對值之和算子(SMD)作為檢測系統(tǒng)的基本聚焦算法。同時為了進一步提高聚焦速度，設(shè)計了自動聚焦的優(yōu)化控制方案。

3、第三，纖維和紡織品切片自身獨有的特點限制了一般的聚焦算法的有效應(yīng)用。為解決纖維和紡織品橫向和縱向切片中比較普遍出現(xiàn)的多焦面問題，我們以棉、麻、粘膠、Lyocel、Modal等纖維素纖維為研究對象，對其切片樣本進行研究。分析比較了各種多焦面的合成算法，提出了基于區(qū)域劃分的多焦面解決方法。該算法將整體劃為各個局部圖像，將紡織纖維截面切片按一定規(guī)則劃分為多個子區(qū)域，以子區(qū)域為單位進行聚焦判別，然后將各個子區(qū)域的計算結(jié)果進行合并，并對各區(qū)域邊界