基于数字图像处理技术的纸浆纤维形态参数检测研究

摘要

纸浆纤维的长度和卷曲对于抗张强度和撕裂强度等成纸性能具有十分重要的影响。实现对长度和卷曲等纸浆纤维形态参数的自动检测，准确快速地获得测量结果，以便用其指导生产过程，提高成纸质量，具有重要的理论指导意义和广阔的应用前景。 纸浆纤维形态参数的传统检测方法主要是通过显微镜或光学投影仪进行，但由于检测周期长，测量结果的误差和可重复性差，所以，通常用于纤维原料的测评，而很少用于生产过程的控制。现阶段，国内少数有实力的造纸企业采用的是纤维质量分析仪FQA(FiberQualityAnalyzer)，但其昂贵的价格阻碍了它的广泛应用。由于国外技术的保密，同时，国内没有用数字图像处理技术对纤维形态参数进行检测的研究成果。因此，本文对数字图像处理技术的应用现状做了广泛的研究和对比，并结合纤维自身的特点，逐步确立了适合于纸浆纤维的数字图像处理方法。本文的主要工作如下： 1.介绍了系统检测的硬件平台； 2.对图像预处理方法作了详细的介绍，分析了各自的特点和适用范围，预处理后图像的噪声得到抑制，图像得到增强，为图像的后续处理做好了准备。 3.分析了图像轮廓提取和边界跟踪的具体算法，对两者的处理效果做了对比；对现有的种子填充算法做了改进，提出了综合填充算法和种子自定位填充算法。 4.引入了数学形态学的处理方法，结合本课题研究的需要，用数学形态学的方法对预处理后的纸浆图像进行进一步的处理，取得了不错的效果。分析了细化算法的处理效果，对图像细化短枝的去除提出了一种新的算法。 5.成功的实现了对纸浆纤维长度和卷曲的测量。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1引言

1.2图像处理技术与造纸工业的结合

1.3课题的背景

1.4课题的主要工作

第二章硬件系统介绍

2.1图像采集系统

2.1.1.显微镜

2.1.2 CCD摄像头

2.1.3图像卡

2.2步进电机及驱动

2.2.1本系统中电机的控制方案

2.2.2 6030系列电机控制卡

2.2.3步进驱动器

2.2.4步进电机

第三章数字图像处理概述

3.1数字图像的基本概念和表示方法

3.2数字图像处理系统的基本构成

3.3数字图像处理的基本特点

3.4数字图像处理的主要内容

第四章图像预处理

4.1图像对比度增强

4.1.1图像的灰度直方图

4.1.2图像的灰度变换

4.1.3灰度均衡

4.2噪声的抑制

4.2.1噪声分析

4.2.2图像的加运算

4.3图像的滤波

4.3.1图像的平滑滤波

4.3.2图像的中值滤波

4.4图像的锐化及边缘检测

4.4.1梯度算子

4.4.2常用边缘检测算子

4.5图像的分割

第五章图像的数学形态学处理

5.1数学形态学的基本概念

5.2数学形态学的基本运算

5.2.1图像腐蚀

5.2.2图像膨胀

5.2.3腐蚀和膨胀的代数性质

5.2.4图像开启与闭合

5.2.5数学形态学运算在边缘检测中的应用

5.2.6图像细化

5.2.7图像细化后的短枝去除

第六章图像几何形状的提取及测量

6.1目标物体的轮廓提取

6.2目标物体的边界跟踪

6.3图像填充

6.3.1现有的种子填充算法

6.3.2种子填充算法的改进

6.3.3各种填充算法的处理效果比较

6.4图像的测量

6.4.1图像的面积测量

6.4.2图像的长度测量

6.4.3图像检测单位标定

6.5测量结果与误差分析

6.5.1测量结果

6.5.2误差分析

第七章总结与展望

7.1课题总结

7.2对后续开发的展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的论文