基于图像处理的混合纤网纤维分布情况分析研究

摘要

混合纤维材料是由多种纤维材料组成，一般是由混合纤维网经其他加固工艺制得的，混合纤维网上纤维的分布情况往往直接影响混合纤维材料的结构与性能。传统的纤网检测方法可以检测出单种纤维梳理成的纤维网的均匀性和纤维取向等特性，但是对混合纤维网的纤维分布情况并不能很好的检测。因此，如何快速、准确地判断出混合纤维网中纤维的分布情况，对混合纤维材料的应用具有十分重要的意义。 针对上述问题，本论文提出了一种基于图像处理方法的混合纤维网图像中提取纤维分布特征的方法。首先详细论述了系统的整体设计方案及系统组成，采用型号为IMX386 CMOS像素为1200万的CCD镜头进行图像采集，并在采集过程中增加补光装置;其次，采用了索贝尔滤波和加权平均值法对采集到的图像进行去噪和灰度化处理，并用多级随机共振技术对图像中目标纤维信息进行增强;然后在全局阈值法和局部自适应阈值法两种方法思路的基础上对图像切割方法进行改进，使其成功适用于本文中的图像切割，成功地提取出切割后小尺寸图像中混合纤维网中的目标纤维轮廓，并对小尺寸图像作复原和识别处理;最后根据上述实验步骤设计了4种不同纤维配比的玻璃/涤纶混合纤维和玄武岩/涤纶混合纤维的8组实验，对每组实验中每个位置采集到的混合纤维网中的图像分别处理，并分析识别出目标区域个数与采集位置及混合纤维网中纤维配比之间的关系。 通过实验和分析表明，本课题所建立的检测系统能够识别玻璃/涤纶混合纤维网和玄武岩纤维/涤纶混合纤维网中玻璃纤维和玄武岩纤维的分布状况。和传统方法相比，该方法更加客观，细节突出，可重复性更好。

目录

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摘要

第一章绪论

1．1研究背景及意义

1．2国内外研究现状

1．2．1传统的纤维分布情况检测方法

1．2．2图像处理检测方法

1．3随机共振在图像增强去噪中的应用

1．4研究目的和内容

1．4．1研究目的

1．4．2研究内容

第二章检测系统的方案设计

2．1纤维制品中纤维分布情况检测系统的总体设计

2．2混合纤维网传输装置

2．3图像采集器

2．4图像采集装置及方法

2．5本章小结

第三章混合纤维图像的预处理

3．1图像去噪

3．1．1实验中噪声的来源及对图像的影响

3．1．2去噪的方法

3．2图像灰度化

3．2．1图像灰度化原理

3．2．2图像灰度化处理的方法选择

3．3混合纤维灰度图的二维随机共振处理

3．3．1郎之万方程

3．3．2图像信息的采集与量化

3．4本章小结

第四章混合纤维图像的识别

4．1．1图像切割原则

4．1．2切割尺寸的选择

4．2图像二值化

4．2．1二值化方法的确定

4．2．2二值化转化流程

4．3阈值的选择

4．4图像复原

4．5本章小结

第五章图像数据处理与分析

5．1实验原料及流程

5．1．1实验原料及配比

5．1．2实验流程

5．2混合纤维网图像处理方法的实用性分析

5．3玻璃／涤纶混合纤维网中目标纤维分布情况

5．3．1相同纤维配比不同取样位置目标纤维分布情况分析

5．3．2不同纤维配比相同取样位置目标纤维分布情况分析

5．3．3不同纤维配比不同取样位置目标纤维分布情况分析

5．4玄武岩／涤纶混合纤维网中目标纤维分布情况

5．5本章小结

第六章工作总结与展望

6．1工作总结

6．2展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致谢