1色织物结构方法的研究

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1、色织物结构的分类方法研究织物组织模式识别过程是结构识别过程，检测识别纱线位置和纱线交叉点。基于高分辨率图像提出了一个新的局部定位的方法检测织物结构。检测过程主要包含两步：对织物样本进行一系列的增强和边缘检测，第二步，利用基于Radon变挽的局部定位方法检测浮纱。本文进行了三种色织棉布，包括单纱、双纱和绞纱。实验结果和讨论表明本文的研究方法对织物结构和浮纱的检测结果显著。织物结构检测的两个主要参数：纱线位置和浮纱类型纱线结构主要巾纱线位置和纱线交叉点的情形确定交叉点只要分为两类：浮经和浮纬形态学过滤的方法确定交叉点，但是不能检测浮沙，因为浮纱和图片有

2、类似的强度，尤其是高密度的织物和表面有柔软的纤维。在这些图片中很难把边缘和相邻的浮纱分离。利川灰度投影的方法检测纱线位置，图片强度积累在经纬纱线A向上，求峰值或者谷值。峰值和谷值的位置对应纱线或者交叉点。灰度投影的性能主要取决于图像增强处理的的方法，和依裾本身最大和最小灰度值选择合适的阈值。给定一组检测到的织物纱线位置，织物结构识别的问题将转化为相互交织的纱线的相对位罝的检测。很多识别方法发展成为检测交点，并且特征可以分为三类：基于模板，基于形状和基于统计纹理特征的方法。基于模板和形状的方法主要基于精确的纱线分割，基于浮沙的不确定的形状和表面有毛的

3、织物，织物分割是很难实现的。本文主要利用基于统计纹理特征的方法。利用高像素的织物纱线结构，本文提出一个基于Radon变换的新颖的结构检测方法。本文结构如下：首先，提出了一种局部定位模式下纹理特征检测浮纱纤维方向來识别交点。接着，用一个简单有效的成员功能能和投票函数进行经纬浮纱的分类。这个方法被证实对于不同的织物都是很有效的。最后一个新颖的光照系统用来获取织物團片为了之后的处理在不同的光照下获得的图片。实验背景和图片处理1图像增强和基于边缘检测的小波变换方法灰度投影的方法被用來检测纱线位置，但是在后來的实验中，这种方法不适用于有长毛和被污溃遮盖的纱线

4、。本文提出了基于边缘处理的小波变换方法。对于阁像增强处理，CoherenceEnhancingDiffusion(CED)technique被采用增强流式；的纤维取向结构阁像的连贯性。2小波变换用来提取经纬浮沙的边缘。哈尔小波分解水平和垂直方向上的高频信号。高频信号代表原始织物图片中的浮纱边缘信号。在应川峰值检测技术之前，利用移动平均线滤波器smooth()减少随机噪音以保持锋利的边缘在反射信号中。3基于结构检测的Radon变换对于纱线来说有两类纱线并且浮纱的方向能够被用来统计纹理特征以达到通过纤维取向角分类纱线。Radon变换用来检测浮纱中纤维的

5、方向并且确定纱线结构和编织模式。它用来计算在一定方向上计算图片的反射。图像采集光源：共由16个LED绕城环形，通过PCB控制每个灯的状态，开和关。在灯全亮。半亮和四分之一亮的状态下通过相机提取织物样本的图片。相机选取CCD传感器，镜头为10450028,镜头与织物样本的距离为6cm。织物物理大小的分辨率力560像素每毫米。Hough变换用来检测织物样木的角度并且对照参考角度进行纠正。因为获取的织物样木是岛像素的，并且儿乎没有角度倾斜，所以倾斜校正是可选的。经纬倾斜角度和水平和垂直角度的参考角度应该均为0°。需要注意的是织物的有效成像尺寸是10毫米对

6、应相机的10毫米，10毫米以下样本的倾斜角度是不可见的。因此在hough检测偏角力5度以下的角度倾斜是不会触发倾斜纠偏的。织物样本的结构检测24个染织样本，包含单纱，双股纱和合股纱。经检测，24个样本中的19个织物样本检测结果都与实际接近，其余5个织物样本由于是双面的织物，但是实验过程只能提取单面的图像，因此不能够准确的检测出剩余织物样本的密度和结构。实验结果与讨论经纬纱位置检测传统的灰度投影方法不能够检测黑色和长毛染色织物。传统的灰度投影对丁•不同的类型的织物需要特定的滤波消除长毛的影响，参数的调整是很花费时间的对于不同的阁片质:U:来说。因此对

7、于表面模糊而且有长毛影响的织物来说传统的灰度投影是不可行的。本文采用小波变换提取织物经纬方向的信息。首先，不同分层的频率小波分析经纬方向的信号。浮纱是经纱时，沿着经纱方向增强浮纱边界。纬纱浮纱处理类似。实验基础是哈勃小波。高频细节的小波变换能够提取水平和垂直方向上的有用的信息用来分析纱线位置。商频信号是纱线的边缘信息，因此岛频信号用来提取纱线位置。结构检测1.浮纱的位置定位是当纱线的交点和纱线位置网格确定之后确定的。对于每一个纱线部分。纤维的方向作为描述经纬纱线的一个重要特点。织物结构的浮纱类型通过纤维方向检测处理确定。浮纱的修复补丁通过纱线位置网

8、格能够被提取出来。经纱浮纱的纤维方向不同于纬纱浮纱。经纱浮纱的纤维是垂直的而纬纱的浮纱是水平的。2.Radon变换用于检测