基于数字图像处理的织物组织结构自动识别研究

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5、茜二巧否基于数字图像处理的织物组织结构自动识别研究摘要:在纺织行业，织物组织结构分析主要依靠专家或检验员靠视觉或用分析针等辅助设备来完成，虽然这种方式可以得到精确的检测结果，但是其对检验员的要求比较高，且检测过程繁琐而费时，检验员长时间处于高度集中与紧张的状态，身体健康会受到较大的影响。因此，将数字图像处理技术和模式识别引入到织物组织结构分类与经纬纱密度识别的过程中，以实现纺织制造业的自动化与智能化生产。本文以机织物的三原组织（平纹、斜纹和缎纹组织）为研究对象，分别从分类和识别两个方面对机织物结构进行分析研究。一方面，对

6、机织物的纹理结构进行分类。首先，采用中值滤波、双峰高斯函数规定化等算法对织物图像进行预处理，滤除图像噪声并提高对比度。进而用局部二进制模式和灰度共生矩阵两种方法获取图像的局部及全局纹理特征信息。最后，利用基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的BP神经网络分类器对特征向量进行训练和测试，实现对三种基本组织（平纹、斜纹和缎纹组织）的自动分类。此外，通过与单一的灰度共生矩阵和局部二进制模式方法进行对比，可知两者融合的特征信息能得到最好的分类结果(99.33%)。另一方面，对机织物的纱线密度进行识别。首先，运用滤

7、波、均衡化等算法滤除图像噪声并提高对比度。然后，利用双正交小波算子对局部对比度增强的图像进行多次分解及单次重构，将经纱与纬纱信息分割开来，进而对分割开的经纱和纬纱子图像进行形态学等处理，得到排列整齐、清晰的经纬纱图像。最后，利用分辨率与像素之间的关系，通过计算机编程即可自动地计算出经纬纱线的密度。本文对机织物组织结构实现了自动有效的分类和识别，不仅减少了人工检测过程中所存在的误差，提高了检测的效率和精确度，而且对纺织产品再生产有重要的理论意义和良好的应用前景。本文共有图29幅，表2个，参考文献61篇。关键词：纺织品；小波变换

8、；LBP算法；密度检测；L-M优化算法中图分类号：TP391.4IResearchonAutomaticRecognitionofFabricWeavePatternsBasedonDigitalImageProcessingAbstract:Expertsorprofessionalwo