織物圖像處理和結(jié)構(gòu)分析的研究.pdf

1、目前在紡織行業(yè)中，織物面料的分析與識別主要還是憑經(jīng)驗(yàn)或借助專業(yè)工具來完成的。這種由專家人工進(jìn)行織物面料組織結(jié)構(gòu)參數(shù)的分析和提取雖然具有權(quán)威性，但是操作要求高，不易掌握。同時分析與識別的時間周期也相對較長且分析過程單調(diào)而乏味，因此，迫切需要尋找一種新的、更好的織物組織分析方法來代替現(xiàn)有方法。
　　 數(shù)字圖像處理和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用，在很多領(lǐng)域大大減少了人們的工作量，提高了工作效率并縮短了生產(chǎn)周期，從而提高了工作和產(chǎn)品的質(zhì)

2、量?？椢锓治龇矫嬉残枰糜嬎銠C(jī)技術(shù)來幫助人們改進(jìn)生產(chǎn)效率和質(zhì)量。因此，有必要研制更先進(jìn)的算法和技術(shù)路線，以代替人工對物面料的紗線參數(shù)、組織結(jié)構(gòu)等進(jìn)行有效地自動識別與分析。
　　 本文研究了利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對織物面料進(jìn)行自動參數(shù)提取和識別組織結(jié)構(gòu)的方法，提出了自動識別織物面料組織結(jié)構(gòu)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)處理才能有效的反映織物的特征信息和參數(shù)。然后分別給出提取織物參數(shù)一經(jīng)緯紗密度、織物緊度的自動提取

3、算法：即對織物數(shù)字圖像進(jìn)行二值化、平滑化處理，去除織物變形和圖像錄入誤差等帶來的影響，得到反映經(jīng)、緯向紗線分布情況的二值圖像，再通過各種算法得到紗線的經(jīng)、緯密度和緊度，最后將它們的計算結(jié)果與手工測量結(jié)果進(jìn)行了比較和分析。
　　 關(guān)于組織識別，本文提出了利用DFFT算法自動生成織物頻譜圖，通過分析不同織物組織頻譜圖的特點(diǎn)，來判別不同組織的新方法：已取得了初步的成果，可以分析較為簡單的三原組織，開辟了運(yùn)用頻域分析判別織物組織的新思路