基于小波变换的机织物经纬密度测量

利用小波变换对机织物图像进行多层离散小波分解和单层信号重构，对重构后的经纬纱线图像分别沿经纬纱线方向求出亮度平均值，根据亮度信号求出其周期，进而精确求出纱线的经纬密度。     

织物经纬纱线密度的自动测量

本文提出了一种通过分析织物图像经纬向一维频谱测量织物纱线密度的方法,该方法通过数码相机获得织物样品的数码图像,经过图像倾斜校正、局域抽样和相应图像预处理分离出图像经纬向灰度分布,再经过一维离散傅立叶变换获得图像经纬向的空间频谱,根据频谱分布确定织物经纬纱密度。试验证明该方法是行之有效的,设计的测量系统测量精度高速度快,具有实际应用价值。     

基于机器视觉的织物经纬密度自动检测研究

为实现机织物密度的自动测量,设计了简单的图像采集装置以获得高清的织物图像.利用MATLAB编写算法,对织物图像进行图像灰度化、直方图规定化、中值滤波、灰度增强、带通滤波等处理,从而获得织物经纬方向的信息,得出机织物的经纬密度.实验表明,本算法不仅适用于纯色织物,也适用于一些简单的印花织物,与人工检测结果相比,机器检测结果的相对误差均在2%以内,假设检验结果说明算法具有较高的可信度和稳定性.     

基于小波变换的织物疵点检测

本文基于小波变换原理进行织物疵点检测。使用DH-SV 1410FM数字相机采集平纹坯布图样,应用中值滤波和Laplacian算子对图像做去噪和锐化处理。采用Mallat算法对预处理后的图像进行小波分解,分别提取经纬子图的能量、方差、熵、逆差距和极差等特征值,并对提取的特征值进行归一化处理。实验结果表明,疵点使织物图像在经纬方向上产生了不规则的纹理走向,不同类疵点图像的特征值归一化曲线在疵点处有明显的变化。该研究对判断织物是否有疵点的存在、判断疵点的大致走向和确定疵点的位置具有一定的参考价值。     

基于双面成像的色织物密度自动测量技术

探究了色织物纱线密度自动测量的方法,通过一套实验室自行开发的双面图像采集系统采集色织物的正反双面图像,利用Radon变换和仿射变换对采集得到的双面图像进行对位和匹配,通过2种不同融合算法将双面图像进行融合,借助快速傅里叶变换技术(FFT)提取融合图像中对应周期性结构的特征频率点,利用快速傅里叶反变换技术(IFFT)对特征频率点进行重构,最终测得织物密度。分析了色织物单面图像和双面融合图像的傅里叶频谱图,发现单面图像的纹理分布是片段式的,对应的频谱是分散的,而双面融合图像的频谱能量集中在水平或垂直方向,对应的纱线频率点容易提取。试验结果表明:基于双面成像测得纱线密度与密度镜法测得结果相比,最大误差为1.96%,平均误差为0.86%,该方法可以提高色织物纱线密度测量的准确性。     

基于光度立体视觉的织物褶裥等级评定

针对目前织物褶裥等级依赖专家主观评定存在不确定因素的问题,提出了利用光度立体视觉算法进行织物褶裥等级评定的方法.在8个不同方向的光照下拍摄多幅织物图像,得到二维灰度图像,并通过一次差分运算重建织物表面各点的高度,利用三维重建获取织物表面形状信息.通过试验提取高度值和尖锐度来表征褶裥特征,以此客观评估织物褶裥的等级.     

基于自适应正交小波的机织物密度自动检测的研究

为了将计算机视觉应用于织物经纬密自动检测，提出了建立机织物自适应小波分解滤波器并研究了织物密度自动检测的方法。应用织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解，就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理信息，从而可将织物子图像二值化后，根据其黑白交替变化规律，计算出织物的经纬纱密度。实验结果证明自动检测和人工测量相比，误差在3％以内。     

基于图像分解的织物组织自动识别

利用维纳滤波从水平和垂直两个方向分解织物图像,经过合理的二值化,分别获得包含经纱和纬纱特征信息的子图像,从而计算经纬纱密度等参数.综合子图像的部分信息,可以确定织物组织点的位置,再利用每个组织点区域内经纬向纹理特征,判断织物组织类型.经过对平纹、斜纹、缎纹3种基本组织布样的实验,表明该方法可以很好地识别织物组织类型.     

基于离散傅里叶变换的织物纹理信息在线检测

通过对离散傅里叶变换幅度谱中不同像素点位置所对应原图织物纹理特征的分析,提出根据幅度谱次亮点的位置来计算织物纹理密度及角度的次亮点分析方法.阐明纹理角度检测的精度由原图像包含的纹理数目所决定,并提出3种方法来提高检测精度:增大图像规格、增大拍摄物距、进行边缘检测;在此基础上,对3种织物进行了检测试验,进一步验证了提高精度的3种方法;最后,与投影分析法检测结果进行比较,证明次亮点分析方法更适合解决纹理角度的在线检测问题.     

机织物经纬密测量的图像处理技术

利用傅立叶变换技术来提取经纬纱线的空间频率信息,测量织物的经纬密.实验结果表明,该方法可以自动、快速、准确地实现经纬密测试的目的.     

基于倾斜矫正算法的针织物图像研究

倾斜的针织物图像在图像处理前需要对其倾斜进行矫正预处理,但由于针织物图像的特殊性,使其不能采用机织物等倾斜图像的矫正方法。针对这一难题,利用一维傅里叶变换求针织物纵密频谱和横密频谱。计算,然后根据各自频谱的峰值特性进行自动旋转倾斜矫正。给出了算法细节,同时还得到针织物的拉密度。实际研究表明,所采用的方法在针织物行业里尚属独有,运算量小,实时性高,具有很大的普适性,非常适合于在针织物的图像检测领域推广,具有广泛的实际应用价值。     

应用图像分析技术评估织物起球等级

探讨了应用图像分析技术对织物起球进行客观的等级评估.首先介绍了应用Wold分解纹理模型从织物图像中分离出毛球信息,然后对提取的毛球信息进行阈值化处理,再以毛球的面积百分比、总数和分布等三个特征指标对起球等级进行客观评估.运用上述技术途径对素色、印花及色织的简单与复杂组织等7种织物样品进行起球等级的客观评估,结果与专家的人工主观评定极为吻合.     

带花纹的平针针织物密度检测方法研究

在纺织工业中针织物的密度检测是必要的,而对带花纹的针织物密度检测却存在很大困难,针对这一问题,提出对带花纹的针织物的平针部分进行识别筛选后再进行计算。先将预处理后的图像进行分块,采用灰度共生矩阵分析法,求出最佳标准平针图块拉密度,根据比例可以求出整幅图的拉密度。实际研究表明,所提出的方法在针织物行业里是尚属独有的,运算量小、实时性高,具有很大的普适性,非常适合于在针织物的图像检测领域大量推广,具有广泛的实际应用价值。     

应用图像分析技术自动识别织物的组织结构

通过对机织物图像的表面形态分析,建立3种基本组织(平纹、斜纹和缎纹)的表面纹理模型,运用傅里叶变换技术得到3种基本组织的频谱模型,并建立表面纹理模型和频谱图模型之间的对应关系,从而为运用图像分析和人工智能技术自动测量织物的结构参数、识别机织物类型奠定理论基础.实验结果证明,这种方法是准确可靠的.     

二维傅里叶变换在针织物的密度测量中的应用

针对针织物结构具有一定空间周期性的特点，在对针织物图像预处理之后，利用傅里叶变换技术来提取横纵密的空间频率信息，测量针织物的横纵密。实验结果表明，该方法可以自动、快速、准确地实现横纵密测试的目的。     

Assessing Texture of Slub-Yarn Fabric Using Image Analysis

The application of digital image processing to the classification of the slub-yarn texture is discussed. Texture of the slub-yarn fabric is analyzed by using the texture analysis techniques. The influence of the slub-yarn parameters on the fabric texture is discussed. Results indicate that texture of the slub-yarn fabric can be reliably measured using gray level co-occurrence matrix （GLCM） analysis. The four indices of GLCM, the angular second moment, the contrast, the inverse difference moment and the correlation, are sensitive to the change of the slub-yarn parameters, and can be regarded as the major indices for the texture.     

分形理论在织物折皱评定中的应用

利用计算机图像处理评定织物折皱.在全面分析了织物折皱图像的分形特征基础上,提出利用格栅法计算析皱图像灰度曲面的分维数,以此评定织物的折皱起伏情况.探讨了利用相似维数分析评价折皱图像的折皱纹理的形态复杂度.实验表明利用分形理论可以描述织物折皱特征,并对折皱性能进行评价.     

针织物密度在线检测算法研究

针织物的密度、线圈长度、面积孔隙率、未充满系数等组织结构参数的检测是针织物的一个重要指标。但是,目前针织物的密度参数通常是以人工手拉目测为主,严重降低了生产效率和产品质量。针对实际需求,研究开发了针织物密度算法。首先对针织物图像进行中值滤波和直方图均衡化,再根据提出的密度算法进行计算。实际研究表明,该算法运算量小、实时性高,非常适合于在针织物的图像检测领域大量推广,具有广阔的发展及应用空间。