基于FCM算法的有色涤纶纤维混合比测定及影响因素分析

摘要

为解决色纺纱生产中测配色存在的准确性不足和耗时问题,基于模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法测定有色涤纶纤维混色样品中各有色纤维的比例,以提高配色效率.用扫描仪采集样品图像,再利用FCM算法在LAB颜色空间中对图像进行聚类分析,通过统计聚类分析结果中各彩色像素的百分比间接得到配色比例,并讨论聚类中心数、扫描背景、扫描分辨率、扫描面积和纤维混合次数对聚类分析结果的影响.结果表明:就现有试验条件而言,在白色背景下,用2 400 dpi的分辨率采集30 mm×30 mm的样品图像,用聚类中心数目为7的FCM算法分析时,聚类分析的效率较快且结果较稳定和准确.由此可见,通过图像处理技术分析涤纶色纺纱的配色比例,可减少配色时间,提高配色质量.