基于图像处理技术的纱线混纺比测定纺织材料与纺织品设计专业论文.docxVIP

优秀毕业论文 精品参考文献资料 基于图像处理技术的纱线混纺比测定 基于图像处理技术的纱线混纺比测定 摘要 基于图像处理技术的纱线混纺比测定 摘 要 利用图像处理技术测定纱线的混纺比有着重大的实际意义。本论文在总结前人研 究成果的基础上，完整地实践这一课题研究中的四个环节，即图像预处理、个体轮廓 探测、特征值提取及特征数据统计分析。 在图像预处理环节中，本论文以数学形态学为基础，构建了预处理过程的一般方 案，从而使得对大量图像进行预处理成为可能。 在个体轮廓探测环节，本论文提出了新的光斑扩散模型。与传统的轮廓跟踪算法 不同的是，该模型工作在灰度图像上，而不是二值图像上，因而导致图像信号严重损 失的二值化操作不再需要。另外，该模型在处理纤维截面溶结现象时，有着传统算法 不具备的智能。 在特征值提取环节，本论文从“径长”的角度提出了新的形态指标，包括表征轮 廓面积大小的面积系数、表征轮廓与圆形偏离程度的异形度，以及表征轮廓线粗糙程 度的波动率。并讨论了这些形态指标如何合理地构成特征向量的问题。 在统计分析环节，对特征向量进行系统聚类，统计每一类中纤维轮廓的总面积， 从而得出纱线的体积混纺比，并在考虑密度的情况下，计算出质量混纺比。 最后，本研究开发了混纺纱分析软件Blend Yam Analyzer。该软件实现了上述四 个环节的理论，并考虑到实用性，在一些方面做了拓展。 关键词：混纺纱；混纺比；图像处理；数学形态学；轮廓探测；光斑扩散；特征提取； 聚类分析 作 者：陶晨 指导教师：顾平 Determination Determination ofYam Blended Ratio by Image Analysis Abstract Determination of Yarn Blended Ratio by Image Analysis Abstract It’S of great practical value to determine textile yam blended ratio by image analysis on their cross sections．This article deals with the details in the four aspects---image preprocessing，individual detection,characteristics extraction and statistic analysis---which compose the wholeness ofthis research． On inlage preprocessing，a general solution based 011 mathematical morphology is advanced to make possible batch operations on images． On individual detection,a new model，Facula Diffusion,is put forward．Compared with the traditional Contour Tracing arithmetic，the new model works on gray—scale images rather than binary images,thus making the image binarization which always tends to cause considerable signal loss no longer necessary．Moreover，the new model has an intelligence that is far beyolld the capability of the old arithmetic，especially on treating with fusional individual＆ On characteristics extraction，three new shape indices are advanced from the angle of “sp趾’’．They are the Acreage index，which describes the acreage that the individual contour closes in，the Abnonnity index，which describes the extent of departure from circularity，and the Fluctuation index，which describes the roughness