圖像處理技術在紡織業(yè)的應用

王偉

摘 要 隨著計算機技術的快速發(fā)展，計算機技術在各個領域、行業(yè)中得到了廣泛的推廣應用，本文主要針對計算機圖像處理技術在紡織業(yè)的應用情況進行了全面的分析，并結合在紡織工業(yè)中常用的圖像處理方法對計算機圖像處理技術進行深入的分析與評價，這也為日后實現(xiàn)紡織工業(yè)自動化檢測的進行探索，通過對其分析并且確定了在紡織業(yè)中應用計算機圖像處理技術的實際意義，最后對計算機圖像處理技術在紡織業(yè)的發(fā)展前景進行了預測。

關鍵詞 紡織工業(yè)；圖象處理技術；應用分析

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）19-0105-02

圖像處理技術（又稱為圖像分析技術），是當前信息技術中一項快速發(fā)展的計算機技術，其綜合數(shù)字信號處理、計算機科學、幾何學、模式識別等等各方面的理論而發(fā)展而來，當前在各個領域中應用廣泛，同時隨著我國經(jīng)濟高速發(fā)展，圖像處理技術得到了廣闊的發(fā)展空間，其應用范圍呈爆炸式拓展，幾乎所有與成像有關的領域中都應用了此技術，在當前的紡織工業(yè)生產(chǎn)中，數(shù)字圖像分析技術也得到了廣泛的應用。

1 當前紡織工業(yè)中常用的圖像處理方法

在實際的紡織生產(chǎn)過程中，針對紡織原料、半成品以及成品的分析，都是要使用到圖像處理技術的，具體的分析過程如下：首先通過攝像機將紡織分析樣品攝入到計算機中，在經(jīng)過數(shù)字化技術處理，已達到所想要的結果，利用圖像處理技術來提高測量質(zhì)量和分析的精度，還需要去除由于各種因素引入的噪聲，之后才能得到易于分析的圖像結果，當前常用的圖像處理方法主為傅立葉變換技術、圖像增強技術以及圖像分割技術。

二維傅立葉變換技術在圖像分析處理中發(fā)揮著重要的作用，通過傅立葉變換技術將空間域圖像變換為頻率域復函數(shù)，傅立葉變換技術在圖像處理中最大作用就是將圖像灰度強度分布分解成為一定振幅和相位頻率分布圖，當然所有的圖像都可以通過頻率形式進行描述，圖像灰度強弱的不同相對應的為不同頻率振幅在，正是基于這一點，傅立葉變換技術在對非織造布纖維識別的過程中作用便是基于這一原理實現(xiàn)的，通過傅立葉變換技術處理各種圖象，將圖象中存在較大噪音或其單位克重較大區(qū)域進行處理，適合于當前紡織工業(yè)的在線測量，易于獲取功率譜中確定圖像的峰值，所以根據(jù)傅立葉變換得到功率譜圖像，進而分析原圖像中的各種周期性成分，確定制造部纖維的類別。

圖像增強處理技術是為了去除圖像中的噪聲與影響分析的信息，并且可以增強圖像中所需要的分析的信息，改善圖像中目標信息的視覺效果，亦或者將圖像轉變成為一種的易于人們分析的圖像，針對計算機處理而言，圖像增強只是為了方便機器對目標信息的提取，主要的技術手段為對比度調(diào)節(jié)技術、灰度直方圖均衡技術、濾波去除噪聲技術、邊緣增強技術等，此外因為小波分析良好的時頻特性，通過小波變換與重建算法實現(xiàn)對圖像信息增強。

圖像分割技術主要是針對數(shù)字圖像，通過將其劃分成各個互不相連接區(qū)域，集合所有象素都有相鄰或相接觸象素，主要的技術手段有圖像的閥值化處理技術，邊緣和特征檢測技術、區(qū)域增長技術。經(jīng)過閥值化處理得到是二值圖像，其并能滿足各種要求，所以對于二值圖還需要經(jīng)過進一步的處理，提高二值圖的質(zhì)量，使得二值圖易于分析，常見處理手段有腐蝕、膨脹、細化、粗化、抽骨架等等方法，靈活應用這些方法可以得到你想要的圖像。

從上述可以看出的圖像處理技術在紡織業(yè)中應用，對紡織業(yè)的發(fā)展意義重大，同時計算機圖像處理技術的廣泛應用也在推動紡織領域的發(fā)展，不斷拓寬發(fā)展范圍。

2 紡織工業(yè)中實際應用的圖像處理技術

圖像處理技術在紡織工業(yè)的運用意義重大，其在紡織業(yè)中主要是在以下幾個方面運用重大。

2.1 在非織造布中纖維識別及纖維取向分析的應用

在非織造布生產(chǎn)過程中，纖維識別與纖維取向分析對非織造布質(zhì)量影響重大，早起人們是采用直接手工測試的方法對纖維取向進行分析評價，但是效率不高而且效果欠佳，之后便通過一些間接的方式進行分析，例如張力分析法、微波法、超聲法和折射法等等間接方法，雖然效率有所增加，但是其分析結果收到各方面的主觀因素的影響，可靠性較差，而使用圖像分析法，是當前應用最廣、可靠性最強的方法，對識別非織造布中纖維及纖維取向分析意義，主要的技術手段有傅里葉變換識別技術、流場分析技術以及直接蹤跡技術，通過對纖維圖像的處理，在通過一系列的方法對圖像進行二次處理，以獲得預想中的結果，易于后期的結果分析。

2.2 在織物表面特性分析中的應用

對織物表面特性分析是紡織工業(yè)中重要的生產(chǎn)關節(jié)，通過對織物圖像中特征參數(shù)的分析評價，確定織物表面特性情況，主要是進行兩方面工作：針對織物表面疵點的分析評價與針對織物折皺等級的分析評定。

織物表面疵點對織物的外觀效果有著直接影響，所以這也成為了評價織物等級的重要指標，計算機技術發(fā)展圖像分析技術完善，使得可以通過計算機圖像分析技術來對織物表面疵點進行分析，這是當前一種應用廣泛的技術，通過對織物表面進行灰度統(tǒng)計，提取圖像上的特征區(qū)域，在通過對疵點運用模式識別技術進行分析評價，當前主要的技術為靜態(tài)織物表面疵點的分析評價技術，而動態(tài)織物表面疵點的分析技術是以后發(fā)展的重要趨勢，在未來市場中具有重大的使用價值，但是在當前還需要進行一步的研究開發(fā)。

針對織物折皺等級的分析評價也是影響織物的質(zhì)量等級的重要因素，早前主要是通過對織物折皺恢復角來確定織物折皺程度，但是這種方法最主要是直觀性不強，而通過計算機圖像處理技術，對圖像進行變換，提取出圖像中的特征信息，使得織物的折皺性能分析評價高校快捷，其中小波分析技術通過將織物的圖像信息分解成不同的頻率信號輸出，將織物表面的細節(jié)特征轉換成為頻率圖像，使得人易于區(qū)分不同織物折皺的外在差異，進一步加強分析結果的可靠性。

2.3 在織物圖案自動識別分

如下圖所示，其為圖像識別的一般流程，首先對圖像進行CCD攝入，之后經(jīng)過A＼D轉換，成為數(shù)字圖像，在計算機中進行明暗處理，預處理，信息特征提取匹配等等，之后提取特征值中，開始對織物的圖像進行識別，最后進行量化分類，將最終的分析結果輸出，在這個過程中需要注意以下幾點：1）在對像素值處理時，通過對向量對特征信息與角邊緣的幾何特征進行處理；2）分析評價時，通過與原圖像的分析，通過統(tǒng)計上的圖案特征信息，對結果進行評定。

2.4 在紗線混紡圖像處理與分析的應用

圖像信息處理技術對于紡織行業(yè)發(fā)展有著重要意義，早期對混紡紗的混紡生產(chǎn)質(zhì)量檢測問題一直難點，通過化學分析法及顯微鏡橫截面觀察法進行測試得到的效果可靠性低、效率低，不適合混紡紗的混紡的發(fā)展，而通過計算機提取特征參數(shù)對纖維的自動識別，有效的測量了混紡比，并且實現(xiàn)動態(tài)的檢測混紡比，對混紡紡織的發(fā)展意義重大，紗線混紡比測試圖像處理與分析如下圖。

可以看出提取混紡紗中不同纖維的特征量是整個過程的核心，當前對麻、絲/毛、麻/滌、毛/滌混紡工藝的測量技術已經(jīng)是比較的先進，通過現(xiàn)有織物仿真CAD系統(tǒng)基礎，再結合紡織檢測技術，可實現(xiàn)對對紗線實物混紡檢測到最終織物的模擬測試，大大提高了紗線評定質(zhì)量，有利于對混紗線織成的織物外觀質(zhì)量、混紗線織成的織物的評定，同時有利于控制織物表面起毛起球性、織物結構的自動分析以及織造工藝過程質(zhì)量控制等，對婚紗紡織有著重要的現(xiàn)實意義。

3 結束語

綜上所述，通過計算機圖像處理技術對紡織物的檢測，有效的加強了分析結果的穩(wěn)定性，同時使得計算機圖像處理技術在紡織行業(yè)應用廣泛，極大地提高了檢測效率，應用前景良好，但是針對動態(tài)的紡織圖像處理還需要進一步的研究，也是未來圖像處理技術在紡織工業(yè)發(fā)展的重要趨勢。

參考文獻

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