清潔自動測量是按標準將清潔進行分類、統計，根據描出的糙疵點形狀，計算其長度、寬度、周長、面積、中心灰度與周圍灰度的平均差值和相對差值。道克剛等人曾采用了特征分析的方法來判斷疵點的類型并統計數量，對十幾種清潔檢驗的疵點樣照進行了攝像、量化和特征分析。
勻度檢驗的本質實際上就是灰度差別的判別，在圖像即灰度值的二維灰度函數中進行抽樣、取值，再作量化，得到用灰度二維數組表示的離散化圖像，就可使用計算機對其進行各種運算處理，把圖像變換成便于測量的圖像，繼而利用模式識別手段，對生絲勻度作出判別。胡振洲等曾運用顯微光學成像法測量生絲的均勻度，其具體過程是絲條由速度可控的牽引機構帶動，從顯微鏡頭下通過，絲條影像經顯微鏡放大，在圖像感應元件CCD上成像，圖像感應元件CCD將影像信號輸出到信號采集卡，經信號采集卡處理后，變成可供計算機識別和計算的數字信號，在進一步處理后，得出檢測數據。
2．3紗線混紡比的測試
混紡紗線的混紡比一般采用化學分析法和顯微鏡橫截面觀察法進行測量。由于化學纖維更新速度快，所以化學分析測試方法也需要不斷更新，這導致很難找到一種適中的化學分析法，增加了測試成本，且結果也不令人滿意。而采用計算機提取特征參數自動識別纖維，測量紗線混紡比，是實現快速準確檢測混紡比的新方法。采用計算機處理對混紡紗形態參數的檢測包括纖維根數的統計、根數比值、面積計算、面積比值，以及一次矩和轉移指數的計算等。目前的相關研究中，對棉／麻、絲／毛、麻／滌、毛／滌混紡紗進行的研究較多且研究結果較為成熟。
2．4紗線均勻度的測試
采用數字圖像處理技術對紗線條干均勻度進行檢測，不僅可以客觀準確地評定紗線的等級，而且檢測過程不受環境的影響。此外該方法還可以準確模擬出紗線最終的布面情況。目前采用數字圖像技術測試紗線均勻度的方法有：采用圖像式紗線條干儀、圖像形態法、圖像紋理分析法、計算機視覺技術等。
圖像式紗線條干儀測試原理是測試紗線不勻率的烏斯特儀Ⅲ，由原來采用電容式傳感測試改為采用光電式方法進行紗線不勻率測試；圖像形態法是指將采集到的紗線黑板圖像經過圖像預處理、圖像二值化、自相關法、數學形態學的處理得到一幅可以評級的圖像，利用該方法對紗線均勻度進行測試，可以對紗線的外觀質量進行客觀評定；圖像紋理分析測試紗線均勻度主要是采用圖像處理和模式識別技術，對黑板圖像的均勻度進行自動分析判別，使黑板的分級得以自動執行；計算機視覺分析系統是指將光學和計算機圖像處理技術相結合，利用小波分析、傅立葉分析等應用數學知識，對掃描儀、CCD攝像儀等實時采集到的紗線圖像進行圖像處理，最終得到直觀的紗線細度不勻率。
2．5織物表面起毛起球測試
織物起毛起球是影響織物服用性能的重要因素。它往往是由于織物表面受到磨損引起的。在相關測試中，傳統測量方法測試精確度不夠高，包含人的主觀因素比重較大，而數字圖像處理技術克服了以上問題，能夠從客觀及精準的角度對織物表面進行測試。
東華大學的陳霞[4]等應用一種圖像分析系統進行織物起球等級的客觀評估，首先獲取反映織物二維輪廓數據的距離圖像，通過一組匹配濾波檢測毛球，運用分塊閾值法進行毛球分割，選取毛球個數、毛球面積和毛球體積建立等級評估方程，并采用模糊邏輯系統作為最終的等級評估模型。
<<上一頁[1][2][3][4]下一頁>>
相關信息 
推薦企業 推薦企業
推薦企業
您所在的位置：
