基于圖像的織物參數分析與組織結構識別的研究.pdf

1、本文研究了利用圖像處理與模式識別技術對織物面料進行自動參數提取與分析和組織結構識別的方法，提出了織物面料自動識別的流程與技術路線，討論了怎樣的織物圖像的獲取與預處理才能有效的反映織物的特征信息和參數。然后分別給出提取織物參數一經緯紗密度、經緯紗線細度、織物蓋度率的自動提取算法：利用圖像頻譜中峰值點特征與織物經緯紗的間距即經緯密的轉換關系，將織物的圖像變換為對應的頻率域中的頻譜圖像，通過計算峰值點的距離(即頻率值)進而計算出織物的經緯密；

2、利用紗線細度指標與紗線直徑的轉換關系，通過對織物圖像進行最優(yōu)閾值化處理，然后計算出紗線的直徑進而計算出紗線的細度的方法，并利用同樣的原理計算出織物的蓋度率這一緊度指標；并將它們的計算結果與手工測量結果進行了比較和分析。 對于織物組織結構的識別，提出了一種提取織物組織結構紋理基元特征的方法，利用基元匹配的算法獲得織物的基元貼片圖，然后利用自相關函數找出織物的最小循環(huán)單元，同時研究了生成組織圖的數學模型，從最小循環(huán)單元中獲取數學模型

3、所須的參數來生成織物的組織圖，從而達到了織物組織結構的自動識別，并分析了此算法的特點與優(yōu)勢。最后分析了色織物分析的特點，并在前面織物參數分析和織物組織結果識別方法的基礎上提出了適用于單層織物配色模紋的識別的方法和數學模型，從而達到了色織物的參數分析與配色模紋識別的目的。所提出的上述技術路線和算法，具有一定的理論意義和較大的參考價值，特別在對于織物組織結構的識別上具有一定的創(chuàng)新性，對于于較為復雜的變化組織，也具有很好的識別效果。并且在此基