基于数字图像处理的异形纤维检测系统的研究与开发

摘要

近几年来,化纤工业中的异形纤维产品种类层出不穷。所谓异形纤维,是指横截面非圆形的化学纤维。异形纤维的品质特性与其横截面的形状参数密切相关。目前,国内主要依靠人工完成化学纤维横截面形状参数检测,劳动强度大、效率低,且重复测量精度低。因此化纤生产中迫切需要一种异形纤维自动检测系统,实现纤维横截面形状参数的快速精确提取。本文主要研究了异形化纤横截面自动检测系统中的纤维图像处理与分析子系统,即针对制样装置所采集的纤维横截面图像,解决相互粘连化纤的横截面几何形状参数自动测量问题。
　　本文所研究的纤维图像处理与分析系统包括图像预处理、图像分割、图像特征检测三个模块。预处理模块完成异形纤维图像的二值化处理,实现目标区域与背景区域的粗分割;图像分割模块完成相互粘连纤维颗粒的二次分割,是后续精确获取单个纤维截面形状参数的关键;图像特征检测模块针对分割后的单个目标形态,自动获取周长、面积、最小外接圆、最小面积外接矩形等大小参数和形状参数。首先针对非均匀光照下的纤维图像,利用 Niblack算法完成了纤维目标区域与背景区域粗分割。然后,针对纤维目标区域中的相互粘连的纤维对象,提出了一种基于距离变换与标记控制的分水岭分割算法。即利用距离变换和灰度形态重构获取分水岭变换所需的种子区域,再根据种子区域对距离图强制最小,对强制最小后的距离图做分水岭变换,最终实现粘连纤维对象的分离。特征检测模块,研究了计算周长和面积的算法。针对类圆形纤维,还研究了计算其最小外接圆的算法。针对类矩形纤维,还研究了计算其最小面积外接矩形的算法。
　　基于上述研究,使用Visual C++构建了一个异形纤维横截面显微图像检测系统。实现了图像的预处理、图像分割和特征检测。并进行了相关实验,实验结果表面本课题所开发的软件能较好的完成图像分割和特征检测。

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图表清单

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2异形纤维检测技术发展现状

1.3 本课题的主要研究内容

1.4 本文的内容安排

第二章 异形纤维自动检测系统总体设计

2.1 异形纤维检测系统总体方案设计

2.2 图像处理分析部分总体设计

2.3 本章小结

第三章 非均匀光照下的异形纤维图像二值化算法研究

3.1 彩色图像灰度化算法研究

3.2 非均匀光照条件下的图像二值化算法研究

3.3 去除毛刺和填充孔洞算法研究

3.4 本章小结

第四章 基于距离变换和标记控制的异形纤维图像分割算法研究

4.1 分水岭算法定义

4.2 分水岭算法的特性

4.3 分水岭算法的过分割问题

4.4 三种常用的分水岭算法介绍与实验研究

4.5 基于距离变换和标记控制的分水岭分割算法研究

4.6 本章小结

第五章 异形纤维截面形状特征提取算法研究

5.1 统计纤维颗粒数目

5.2 提取周长、面积

5.3 计算最小外接圆

5.4 计算最小面积外接矩形

5.5 本章小结

第六章 异形纤维图像处理系统的实现

6.1 Matlab介绍

6.2 Visual C++介绍

6.3 程序界面介绍

6.4 程序功能介绍

6.5 实验分析

6.6 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 课题总结

7.2 课题展望

参考文献

致谢

在校期间的研究成果及发表的学术论文