基于机器视觉的织物纬密度测量方法研究

摘要

织物纬密度是衡量织物质量的重要参数，随着人们对纺织品质量要求的不断提高，测量织物的纬密度在纺织、印染行业已成为保证织物产品合格的最重要、最基本步骤之一。目前，虽然国内外对织物纬密度的测量已取得了较大的进展，但是自动化程度较低，且在对高纬密度、多品种、纬斜织物的测量上还存在许多问题，具有较大的改善空间。由于机器视觉具有的非接触、快速、自动化程度高等人工检测不具备的优点，因此，基于机器视觉的纬密度测量具有广阔的应用前景和重要的研究价值。本文以机器视觉及图像处理为基础，提出了空域和频域相结合的织物纬密度测量新方法，主要的研究工作如下:
　　 1.提出了一种空域与频域相结合测量织物纬密度测量新方法，利用空域中计算出的粗略纬密度值和纬斜角，根据图像空间与其频率间隔的关系，快速定位频域内包含纬线峰值点的小范围区域，从而快速、准确获取真正的纬线峰值点，精确计算被测织物的纬密度，避免从多个峰值点中依次搜寻并最终确定纬线峰值点的过程，大大减少工作量，提高测量精度。
　　 2.研究了在多种减少织物图像处理运算量的措施，包括:在空域中提取纹理基元并据此对图像进行二值化处理;利用MLP神经网络初步识别织物类型及织物摆放方向;利用频域互相关计算织物图像的互相关图像以获取织物的纹理基元;利用空域粗略纬密度值和纬斜角在频域定位包含峰值点的小范围区域等，大大减少了图像处理的工作量，提高了织物纬密度测量的效率，满足了现场快速、高效在线检测的需要。
　　 3.针对机器视觉系统的硬件构成，研究了视觉光源、镜头、相机、数据传输接口等器件的性能特点，提出了合理选取各性能参数的方法，为采集理想的织物图像、减少运算量和提高测量精度提供了必要的保障。
　　 4.根据理论与算法研究的成果，对多种实际织物进行了纬密度检测，并与手工离线检测结果相比，获得了较高的测量精度。实验结果表明，该方法可以对高纬密度、多品种、纬斜织物的纬密度织物实现自动、快速且精确测量，具有较高的理论价值及广阔的应用前景。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 织物组织结构概述

1．2．1 织物组织结构基本表示方法

1．2．2 织物组织结构的基本分类

1．3 机器视觉技术在织物纬密度测量中的研究与应用

1．3．1 国内外研究现状与趋势

1．3．2 织物纬密度测量方法分类及比较

1．3．3 机器视觉在织物纬密度检测中的应用现状

1．4 目前织物纬密度测量存在的问题

1．5 研究目标和研究内容

1．5．1 研究目标

1．5．2 研究内容

1．6 章节安排

第二章 机器视觉测量系统及图像采集

2．1 机器视觉系统构成及测量原理

2．2 机器视觉测量系统的硬件配置

2．2．1 视觉光源

2．2．2 摄像机

2．2．3 镜头

2．2．4 数据传输接口

2．3 织物图像的采集

2．4 小结

第三章 织物图像的空域处理

3．1 空域织物纬密度测量原理

3．2 图像预处理

3．2．1 图像滤波

3．2．2 图像增强

3．3 织物识别

3．3．1 MLP分类器识别织物原理

3．3．2 识别织物类型

3．4 空域纬线提取

3．4．1 纹理基元获取

3．4．2 纬斜角度估算

3．4．3 区域形态学处理

3．4．4 分割、拟合纬线

3．5 纬密度初略计算

3．6 小结

第四章 织物图像的频域处理

4．1 频域测量原理

4．2 图像的2D傅里叶变换

4．2．1 2D傅里叶变换数学基础

4．2．2 傅里叶谱特性

4．2．3 织物图像频谱图

4．3 频域内提取纬线峰值点

4．4 纬线斜角度、纬密度的精确测定

4．5 小结

第五章 实验

5．1 实验测试流程

5．2 实验测试

5．3 实验结果分析

5．4 小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 创新点

6．3 展望

附录

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文