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纺织检测之检测算法介绍

1、训练系统先将参考织物或图片的图像输入微机图像处理系统,选择并计算可表示图像特征的参数,以确定疵点或图形的分类指标,如灰度级,疵点或图形的面积,疵点在经纬向尺寸、形态等,是系统获得这些指标的标准。然后将所测试的织物输入,计算其各点灰度值及一些需比较的特征参数与标准比较,确定疵点或图形分类。


2、样板匹配求得某一图像哪一部分对应另一图像的哪一部分是或比较2幅图像的相似度时,采用样板样匹配的方法。一般将样板t(x,y),令其中心与图像的一点(i,j)重合,逐点检测,找出差距小于阈值的部位,定位相同或相似的,大于阈值的部位,定为不同或不相似的点。


3、二值化处理为将图形与背景分离,根据灰度值确定一定灰度域值。
将灰度值大于此域的点置为1,小于此域值的点为0。使图像变为黑白二值图像,便于图形特征测量和结构分析描述。

 

4、腐蚀和膨胀腐蚀可使轮廓边界收缩,膨胀可使轮廓边界膨胀,腐蚀和膨胀的不同组合,不同处理次数,可以得到不同的图形效果,如使图像中的小孔使之检测出来或使之消除。


5、细线化对给定的图形使之细化,从而提取线宽为1的中心线的操作。
在细线化中,不改变原图的连接性,使图形骨架轮廓结构清晰,便于计算,不会因边界上的小凹凸而产生毛刺。在计算非织造布纤维取向度是用此法处理。


6、纹理分析在分析绉组织的绉效果或羊绒的鳞片结构时,须用纹理分析的方法。纹理分析内容包括:纹理特征的计算(如直方图特征、灰度共生矩阵、傅立叶特征)微粒区域的分割与纹理边缘的检测。实验结果表明该方法是有效的,为科学检测提供了依据.

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