計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在紡織品檢驗(yàn)中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在紡織品檢驗(yàn)中的應(yīng)用

在以前的紡織品檢驗(yàn)方法中，大多數(shù)紡織廠采用人工檢驗(yàn)法，并根據(jù)人們的視覺、聽覺和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)評(píng)估紡織品質(zhì)量是否合格。這種檢測方法不但需要耗費(fèi)大量人力,而且檢測結(jié)果的誤差較大,效率低下,也很難保證檢測結(jié)果的精度。為了進(jìn)一步提高紡織品的檢驗(yàn)質(zhì)量,可以引入先進(jìn)的計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù),其可以利用計(jì)算機(jī)來獲取待檢紡織物的圖像、形態(tài)和結(jié)構(gòu)參數(shù),并對(duì)這些信息進(jìn)行數(shù)字處理分析,得出比較科學(xué)精準(zhǔn)的檢測結(jié)果。以下本文就來詳細(xì)探討計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。1檢測方法單一對(duì)于紡織物而言,一旦出現(xiàn)起毛或者起球的現(xiàn)象,則不但會(huì)影響其美觀性能,也會(huì)影響其舒適性能。為此,在紡織品檢驗(yàn)中必須要對(duì)其起毛和起球性能進(jìn)行檢測。在以往的檢測方法中,主要采用標(biāo)準(zhǔn)樣對(duì)比評(píng)級(jí)、顯微鏡下統(tǒng)計(jì)起毛根數(shù)等手段,但是這些檢測方法都存在較大的缺陷,如前者的檢測結(jié)果會(huì)存在較強(qiáng)的主觀性,難以保證結(jié)果的科學(xué)性。而后者則需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力,勞動(dòng)強(qiáng)度較大。這些檢測方法都難以滿足現(xiàn)代紡織品檢驗(yàn)工作的發(fā)展需求。所以,在對(duì)紡織物起毛、起球性能的檢測中引入科學(xué)高效的計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)就很有必要,其能夠解決傳統(tǒng)檢測方法的弊端。因?yàn)樵谶@一技術(shù)中,充分實(shí)現(xiàn)了檢測的客觀化和定量化。其主要的應(yīng)用流程為:第一,利用計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)采集待檢紡織品的起毛圖像,第二,對(duì)所采集的圖像進(jìn)行相應(yīng)的灰度化處理。第三,對(duì)處理后的灰度圖像做進(jìn)一步的二值化處理,第四,根據(jù)所得到的二值化圖像來計(jì)算起毛根數(shù)。簡單來講,這個(gè)過程就是圖像采集、灰度化處理、二值化處理、起毛計(jì)數(shù)。其中二值化處理是最關(guān)鍵的一個(gè)分析環(huán)節(jié),其所采用的閾值是否合理將會(huì)直接影響二值化處理效果以及起毛計(jì)數(shù)的精準(zhǔn)程度。2對(duì)懸垂性的分析紡織物的懸垂性也是其質(zhì)量檢測的一項(xiàng)內(nèi)容,從20世紀(jì)30年代開始,紡織企業(yè)就開始對(duì)織物的懸垂性進(jìn)行檢測,在長期的發(fā)展中,懸垂性測定儀器和方法也得到了不斷的改進(jìn),但是其所得到的檢測結(jié)果依然很難達(dá)到精準(zhǔn)的程度。近些年,有學(xué)者提出了在織物懸垂性分析中采用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的方法,并進(jìn)行了相關(guān)研究,發(fā)現(xiàn)這種檢測方法不但能夠從所采集的二維圖像中評(píng)定出紡織物的懸垂性程度和形態(tài)特征,還能主觀評(píng)價(jià)出其相應(yīng)的三維信息,這樣以來就可以實(shí)現(xiàn)了主客觀評(píng)價(jià)相統(tǒng)一的檢測評(píng)定效果,極大的提高了檢測的準(zhǔn)確度。具體來講,在檢測紡織物的懸垂性時(shí),運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)是先由CCD攝像頭采樣,攝取織物懸垂的物理圖像,然后經(jīng)過圖像采集卡A/D轉(zhuǎn)換成為數(shù)字圖像,以灰度圖像格式存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器內(nèi)。計(jì)算機(jī)對(duì)此灰度圖像進(jìn)行一系列的圖像預(yù)處理,如濾波、二值化、邊緣增強(qiáng)等,除去噪聲、背景等無用信息,保留與懸垂有關(guān)的信息。最后,對(duì)懸垂圖像的形態(tài)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,提取各種特征參數(shù),計(jì)算表征織物懸垂性能的相應(yīng)指標(biāo)。3織物檢測分析流程利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)織物圖案進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別分析,可以提出其織物的特征參數(shù),從而判定織物的混紡比,則將極大的提高織物紗線混紡比測定工作效率,同時(shí)也為改善織物的生產(chǎn)工藝參數(shù)提供了指導(dǎo)依據(jù)。具體來說,在計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)中,對(duì)織物的圖案識(shí)別流程是:采集圖像、輸入圖像、預(yù)處理、特征提取、匹配并分類、得出識(shí)別結(jié)果。而織物紗線混紡比的圖像處理分析流程則為:采集圖像、濾波去噪、局部灰度均勻度調(diào)整、二值化處理、粘連纖維分割、標(biāo)記圖像、特征提取、纖維劃分、得出混紡比。近些年,隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展,仿真CAD系統(tǒng)也逐漸應(yīng)用在織物的檢測分析中,這樣不但可以直接對(duì)紗線實(shí)物進(jìn)行有效的質(zhì)量評(píng)價(jià),而且還能夠通過仿真模擬對(duì)最終的織物性能進(jìn)行評(píng)測。實(shí)現(xiàn)了不同紗線所織成的成品外觀預(yù)測,這對(duì)于提升紡織物工藝水平有著重要意義。4維密度測量在以往的織物經(jīng)緯密度測量中,一般是利用照布鏡或者密度鏡等工具,由人直觀的查出單位長度中有多少根經(jīng)緯紗。這樣的檢測方法不但需要花費(fèi)大量的時(shí)間,而且還會(huì)出現(xiàn)較大的誤差,因?yàn)槿说难劬σ恢倍⒅》秶氖挛锟?容易出現(xiàn)疲勞而出現(xiàn)數(shù)錯(cuò)的現(xiàn)象。而借助計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)來對(duì)經(jīng)緯密度進(jìn)行測量則能夠很好保證其測量精準(zhǔn)度,且測量速度更快,誤差更小。另外,無論試樣大小,均可以采用這種方法進(jìn)行檢測,這也是其他檢測方法不能比擬的。其主要的分析流程為:先采取待檢織物的圖像,然后將該圖像輸入計(jì)算機(jī)設(shè)備中,利用圖像處理軟件對(duì)圖像進(jìn)行傅立葉變換,將織物圖像在空間中的二維灰度分布變換成對(duì)應(yīng)的二維頻率域中的頻譜,進(jìn)而提取圖像的頻率域信息。頻率域中頻率所代表的物理涵義是單位長度上正弦狀灰度濃淡變化的重復(fù)次數(shù)。由于織物的表面形態(tài)可以在所采集的圖像上體現(xiàn)出來,其經(jīng)緯紗線的排列不同,所表現(xiàn)出的灰度分布形態(tài)也不同,所以通過圖像分析中獲取的灰度值大小就能夠判斷出經(jīng)緯向紗線的頻率和密度。當(dāng)然,這種密度分析方法僅僅只是對(duì)單層紡織物而言,如果紡織物是雙層,則應(yīng)該對(duì)里外的經(jīng)緯紗分別進(jìn)行密度分析,然后再根據(jù)排列比計(jì)算出最終的總密度。5數(shù)字投影檢測纖維細(xì)度和長度應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)測試?yán)w維細(xì)度的過程:利用哈氏切片法,得到纖維的縱向切片,纖維樣品經(jīng)過顯微鏡的光學(xué)放大,其圖像直接投影在工業(yè)攝像機(jī)的光電轉(zhuǎn)換器上,轉(zhuǎn)換成數(shù)字化的電子圖像輸入計(jì)算機(jī),通過計(jì)算機(jī)對(duì)圖像的柔化、二值化、去除干擾等處理獲得較滿意的實(shí)時(shí)輪廓后,再對(duì)纖維的細(xì)度及長度進(jìn)行測定。邊緣檢測算子可檢查每個(gè)像素的領(lǐng)域并對(duì)灰度變化率進(jìn)行量化,利用已有的處理結(jié)果進(jìn)行有目的的代換,跟蹤并找到纖維的兩個(gè)不同邊緣。利用3X3強(qiáng)鄰接像素模板檢測出纖維圖像的邊界再用長度標(biāo)尺計(jì)算出纖維的長度及細(xì)度?？缍鄠€(gè)學(xué)科的技術(shù)總之,利用計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)進(jìn)行紡織品檢驗(yàn),是一