（纺织工程专业论文）利用数字图像处理技术测量针织物结构参数的研究.pdf

利川数字图像处删拙术测量针织物结构参数的圳究 摘要 数字图像处理技术是应用数学知识和计算机技术解决实际问题的一种很重要的工 具，已经应用到各个领域。近年来，数字图像处理技术渗入到纺织测试和织物白动识别 等方面，改变了纺织行业中传统的手工操作流挥，大大提高了工作效率，解决了许多纺 织测试中的难题，这也预示着应用数字图像处理技术解决纺织中的一些难题是将米的发 展趋势。 本文探讨了用数字图像处理技术求得针织物的结构参数，包括密度、线固长度、 面积孔隙率和未充满系数等。根据针织物图像的特点，运用中值滤波、二维傅立叶变换、 频谱图中的特征提取、图像重建、双峰直方图确定闽值、细化等算法，基本解决了织物 图像中有效信号的提取问题。推导山线圈几何模型分别存二维空间与三维空j j j 中的表达 式之间的关系转换式。通过实验，用数理统计的方法证明在测量针织物的结构参数时， 自动测量和人工测量这两种方法并无显著差异。 在中文w b _ l d o w s 环境卜，选用v i s u a lb a s i c6 0 作为开发工具，研制了钭织物组织 参数自动测试系统，界而友好，操作简单。 本课题只埘具有剧期性的针织物组织做了研究，着重研究了纬平针组织，研究结 果表明该系统可以用于实际测量，但是，要应用于牛产还需做进一步的改进和完善。 关键词：纬编针织物 针织物的结构参数计锋机应用 数字图像处理傅立叶变换 线圈几何模喇 帮i 矾 利用数字图像处理技术测蛙针织物结构参数的研究 a b s t r a c t d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt e c h n i q u ei sak i n do fi m p o r t a n tt o o l t h a ta p p l i e dm a t h e n a a t i c s , a n dc o m p u t e rt or e s o l v ea c t u a lp r o b l e m s ，h a v i n gr e a c h e dt oe a c hr c a l m kr e c e n ty e a r s ，w i t h s e e p e di n t om a n yf i e l d sa b o u tt e x t i l ei n s p e c t i o na n da u t o m a t i cr e c o g n i t i o n ，i tc h a n g e s t r a d i t i o n a lm a n u a lo p e r a t i o ni nt h et e x t i l ei n d u s t r y , h i g h l yi n c r e a s i n gw o r ke f f i c i e n c ya n d s o l v i n gm a n yd i f f i c u l t i e s t h i sa l s op r e d i c t st h a ti t i s at r e n dt h a ta p p l y i n gd i g i t a li m a g e p r o c e s s i n gt e c h n i q u et or e s o l v ea c t u a lp r o b l e m s t h i sd i s s e r t a t i o nh a sa p p l i e dd i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt e c h n i q u e st oa c h i e v e dk n i t t e d f a b r i c sp a r a m e t e r st h a ti n v o l v ei nt h ed e n s i t nt h es t i t c hl e n g t h ，s u p e r f i c i a lh o l e sp e r c e n t a g e a n du n d e r f i l l e dc o e f f i c i e n t ，e t c a c c o l d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i co fk n i t t e df a b r i ci m a g e ， s u i t a b l ea l g o r i t h m ss u c ha sm e d i af i l t e r i n g ，2 df o u r i e rt r a n s f o r m ，p i c k i n gu pc h a r a c t e r i s t i c s i nt h ef r e q u e n c yi m a g e ，i m a g er e c o n s t r u c t ，h i s t o g r a mt h a tc a nb ep a r t i t i o n e db yas i n g l e t h r e s h o l d i n g ，t h i n n i n g ，e t c ，a r ep u tf o r w a r d ，w h i c hb a s i c a l l ys o l v e dt h ep m b l c mo fe x t r a c t i n g u s e f u ls i g n a l si nt h ef a b r i ci m a g e s h a d u c et r a n s f o r mf o r m u l ab e t w e e n2 da n d3 do fs t i t c h s g e o m e t r ym o d e l a f t e rd o i n gm a n ye x p e r i m e n t s ，w ec e r t i f i e dt h a tt h et w om e t h o d sh a v en o o b v i o u sd i f f e r e n c e sb e t w e e na u t o m a t i cm e a s u r e m e n ta n dm a n u a lm e a s u r e m e n t u n d e rt h ec h i n e s ew i n d o w se n v i r o n m e n t ，u s i n gt h ev i s u a lb a s i c6 0d e v e l o p m e n tt o o l ， i n v e s t i g a t e da u t o m a t i cr e c o g n i t i o ns y s t e mf o rk n i t t e df a b r i cp a r a m e t e r s t h ei n t c r f a c ei s f r i e n d l a n do p e r a t i o ni ss i m p l e t h i sd i s s e r t a t i o nj u s ts t u d i e dt h ep e r i o d i c a l l yk n i t t e df a b r i c ，e s p e c i a l l yj e r s e y p a t t e r n i t c o n c l u d e st h a tt h ea u t o m a t i cm e t h o dc a nb ea d o p t e di nt h ep r o d u c t i o n ，b mw es t i l ln e e dd o m o r ea n dm o r ej o b st oi m p r o v ei tf o rt h ea p p l i c a t i o n k e yw o r d s ：w e f tk n i t t e df a b r i c s k i n t t e df a b r i c sp a r a m e t e r s c o m p u t e ra p p l i c a t i o n d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g f o u r i e rt r a n s f o r m a t i o n s t i t c h sg e o m e t r ym o d e l 籀2 贝 独创性声明 y 82 74 1 8 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究 成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果，也不包含为获得丞挂王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过 的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了谢意。 学位论文作者签名：托 菊 签字日期：2 舛年2 月矸日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解丞洼工些盔堂有关保留、使用学位论文的规定。特 授权云洼兰些盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家 有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 蘸蓟 导师签名： 家f 沙 签字日期：j 讲年2 月珥日 签字日期：d 。中年c 月辛p 日 针织物结鼢参数自动识别系统 第一章绪论 随着计算机性能的提高与价格的下降，计算机应用的范围越来越广，从而使得用数 学的方法解决现实问题的能力也越来越强。从科学技术的角度来看，不少新的分支学科 出现了，特别是与数学相结合而产生的新学科，如数学生物学，数学地质学，数学心理 学和数学语高学等等。数学模型能够更加有效地应用于实践，而日它也是应用数学知以 和计算机技术解次实际问题的一种有效的重要工具。数宁图像处理技术就是这样一种很 重要的工具，它在各个领域具有广泛的用途。 1 1 数字图像处理技术的发展概况1 ) 。( 2 ) 图像是可以用数学模型来表示的，一幅剧像可以用一个_ 维两数f ( x ，y ) 表示，其巾 x 和y 是空间坐标，剥十任意一对坐标( x ，y ) 所刈映的f ( x ，y ) 称作图像在那点的灰度值。 当x , y 和f ( x ，y ) 的值足有限的、离散的量时，我们称此图像为数字罔像，图像可以用数 字的形式来表示，那么图像就可以用计算机来处理。数字斟像处理指的尾用数字计算机 来处理数字图像。 数字图像最匆j 应用在新闻业，首批图片是通过海底光缆在伦敦和纽约之问被传送 的。2 0 世纪2 0 年代初期b a r l l a n e 光缆图片传输系统的引入，使得一幅剧片穿过大亍羊洲 所用的时间由原来的一个多星期减少到3 个小时：2 0 世纪4 0 年代，数字计算机的出现， 使得用计算机处理图像成为n ) 。能；6 0 年代早期，能够运行大量的图像处理的计算机出 现，使得数字图像处理技术得到发展。令天，数字图像处理技术广泛庸用于科学研究、 工农、i k 生，“、医疗保健、航空航大、军事等各个领域，在国民经济中发挥着越来越大的 作用， 1 9 8 7 年荚困服装生产商协会( a m e r i c a n a p p a r e l m a n u f a c t u r e s a c c o s i a t i o n ) 提出了“一 夹 速反应”这个概念。快速反应是- - 0 0 lj 山应状念，即能够在合适的时间向客户提供合适数 量、合适价格和高质量的j 。品，而且在这一过程中能充分利用各种资源并减少库存，重 点在于增强企、i p 生，。的灵活性。我国在加入w t o 后，中同的纺织业置身于激烈的困际 竞争环境中，变化频繁的市场和口益激烈的竞争对我国的纺织品的设计、牛产和营销同 样提出了如何“适膨”的问题，而用数字图像处理技术对纺织品进行分析、i j 价，测量 其结构参数，也是“适应”链中的一个蘑要环节。 利用数，幽像处理技术测量针彭：物结构参数的 口 冗 1 2 数字图像处理技术在纺织上的应用现状 近年来，人们经过不断地探索，将数字图像处理技术应用到纺织行业中的各个领域。 目酊，数字图像处理技术住纺织中的j 避用正朝着这佯两个方向发展：一个方向是快速计 算和工，实用：另个方向是与智能技术的融合。将图像处理技术应用到纺织领域中， 大大促进了纺织行业的发展，实现了向人工到智能的转变，是纺织行业中的一次重大变 革。数字图像处理技术在纺织工业中的应用也订三在从纯学术研究走向工业应用，应用领 域往不断拓宽，综合起来，可以概括为以卜几个方面： 1 1 2 1 非织造布巾纤维及纤维取向的评定o 在非织造布巾，纤维和纤维取向直接影响到非纵造布材料的特性。先前，人们采用 手工测试的方法来分析纤维的取向，后来，陆续出现了一些间接的方法，如：张力分折 法，微波法，超声法和折射法，但间接方法很难保证其可靠性，而直接方法又很赡避免 主观因素的影响。片j 图像分析法来识别非织造布中纤维及纤维取向是。种较先进的方 法。目前已丌发的方法有p o u r d e y l i m ib 和r a n a m a t h ar d e l l tr 等人发明的一种基于“规 则”的直接踪迹法，还有种用的较”并得到不断完善的方法是模拟法。同时，人们正 在研究更多更可靠的图像分析算法柬完善这方面的研究。 l2 2 纤维和纱线特性的测定 应用图像处理技术测定包芯纱包覆效果，通过纤维表面形态的差异区别不同种纤 维，测试纱线的混纺比。 包芯纱包覆效果的测试f 4 ，：包芯纱产品近几年存我国发展较快。包芯纱的生产方式 有多种，最经济的是利用企、】k 现有设备稍加改造后再进jj ：生产，纺制的包芯纱的芯纱是 小同的，其截面的几何形状也是刁i 同的。利用计算机幽像分析，并采用数学方浊埘纱线 截面进行量化分析，可以得到不同芯纱的包芯纱的包覆效果。 羊绒与! f 毛纤维表面形态的图像处理i 弓谚 别忭) ：对羊绒和羊毛的识别是纺织领域的 一个难题，特别是对于羊绒和超绌羊毛、拉细羊毛等一系列细度和羊绒很接近的纤维的 识别，一直是令众多羊绒收购j 。家十分头痛的事情。利用光学显微镜刘羊绒进行观测时， 由于光学显微镜的成像原理使它无法获得很好的鳞片细节图像数据，仅依靠观测者本身 的经验对? r 绒羊毛进行分析识别，常带来较大的误差。存扫描电子显微镜下，纤维的鳞 片细节特征被清晰的展现，但没有能够分年厅识别的软件，识别的工作也是靠人眼来看。 西安工程科技学院开发了一套基于扫描电子显微镜于白摄的r 绒羊毛图像，利用计算机的 筑2 砸 利用数字幽你处理技术测量针纵物鲁占构参数的研究 - 陕速、高效等特点来代替人眼对羊绒羊毛纤维进行识别分析。茸先分析了羊绒和羊毛的 表面鳞片彤态特征，综合利用灰度差值、模板代换、边界搜索、轮廓跟踪、拐点分析等 一系列图像处理和识别的方法，对羊绒和羊毛表面鳞片形态进行处理，提出了鳞片内外 2 个方形凶予的指标，对羊绒纤维实现了自动的识别， 纱线混纺比的测试6 ) - f 9 ) ：提取混纺纱中不同纤维的特征量。刘纱线切面的图像处理 进行滤波左噪，边缘提取，增强图像二值化，对比度拉伸等系列处理后，提取纤维界 面形状的常规特征晕，如直径、圆整度和异型度等。根据纤维的特征量的不同测试混纺 比。目前对棉麻、丝毛、毛涤、麻涤混纺纱的混纺比测定已经比较成熟。 此外，在织物外观性能的检测这一领域也大量地引了数字图像处理技术，这方面的 研究较多集叶 在织物起球等级的测试m ) ，织物折皱性能的测试”) ，彭 物悬垂性能的 测试”1 等方面。 12 , 3 织物密度的测定及织物结构的自动识别” 织物密度的测定和织物结构的白动识别的研究目前大多处于机织物的领域。研究较 旱的有o h t a ，k ，s a k a u e ，k 和t a m u r e ，h 以及k i n o s h i t a ，mh a s h i m o t o ，y k iy a m a ，r 和 u c h i y a m a ，s 等人，在8 0 年代就已经开始这方面的探索。9 0 年代， c o n v e y ，s h a s h i m ，a ，m c g jd j f l l t y m 和l i n ，i - i ，e 等人i 乜有所研究，他们的研究大多集中在 织物组织识别方面。近十几年来，韩幽和同本在这方面的研究比较多，也比较深入。目 前比较完善的一套系统是韩幽的t a e 】i n k a n g 、c h a n gh o o mk 1 i n 和k y a n gw h ao h 等学者 开发的，这套系统能够有效识别组织循环，组织类型，经纬纱密度，经纬纱支数以及配 色模纹，但目前这套系统还只能用丁：单层织物，不能识别复杂织物的组织结构。年 代咀米，我同住这方而的研究也逐渐增多，上海r = 程技术大学服装学院、无锡轻工_ k 人 学、东华人学等学校都对织物组织结构参数自动识别进行研究，但是目前的研究也仪限 于简单组织的识别，还有待于进 步深化和完善。 1 2 4 数字图像处理技术红针织物性能测试上的府用现状 计算机图像处理技术存纺织中的研究与应用虽然r 益广泛，但是在有关针织方面的 研究还是鲜有报道，现在已有研究的有：对针织物表面起毛起球的客观评价( 1 ”，针织物 花纹组织的自动识别惴) ，采用计算机图像处理技术辅助测量针织物变形旧等。 采用图像分析法评定针织物的起毛起球性能：提出了一种自动评定彭 物起毛起球性 能的网像分析方法。在频率域利用掩膜将织物基面与绒毛和小球有效地分离，然百计舅 第3 负 利用数字图像处璀投术洲量针烈物结构参数的研究 用于描述绒毛和小球数量的特征值。 针织物花纹组织的自动识别：对摄入的图像进行亮度、对比度调节、滤波处理、几 何校j 卜、傅立叶变换、参数特征的提耿后得到针织物组织大小，根据针织物组织大小以 及图像的颜色，对图像进行分割，最终得出针织物彩色花纹组织的意匠图，目前这套系 统仅限于解决比较简单的花纹组织，还有待进一步研究。 用图像处理技术测量针织物的变形：将松弛状态下的试样和横向掩伸6 0 的试样实 时拍摄，输入剑计算机，对图像进行处理，采用傅立叶变换技术，根据图像的功率频普 图进行图像滤波，然后采用形态分析法对图像进。步处理，获取清晰的针织物条纹图像， 根据条纹问距的变化测出针织物变形的大小。 1 3 本课题研究的目的、意义以及主要内容 针织业是纺织行业中很重要的一个分支，近些年，对针织服装、装饰剧针织品以及 产业用针织品的需求呈现不断上升的趋势，根据2 0 0 2 年1 1 1 月全国纺织品出口商品结 构统计表2 m 所示，在服装类产品中针织服装的出口金额为1 , 3 3 0 ，4 7 1 元，仪次于梭织服 装( 出口金额为1 ，7 5 1 , 2 3 8 元) ，可见针织服装业在我国的经济发展中占有重要的位置。 从世界服装j l k 的发展趋势来看，针织业具有广阔的市场前景。因此，随着纺织服装业工 业自动化的发展，针织业也迫切要求打破传统落后的局面，引进新技术，建立计算机集 成制造系统( c r m s ) ( 2 ”体系，提高生产效率，增加产品的科技含量。 在针织产品的工艺设计巾，经常需要测试密度、线圈长度、未充满系数等工艺参数， 估算织物的克重，这些参数是影响针织物的物理机械性能的主要因素。以往测试这些参 数主要是依靠手i 测量，用人眼削断，长期操作人限容易联花、疲劳：况且，人l ：操作 避免一i 了主观冈素的影响，由于操作人员不同，判断结果也不同，所以容易造成人为误 差，使得测试结果缺乏客观性。而且，对丁二有些参数的测量，直接测量有时是很难测试 的，例如线圈长度。线斟蚝度是针织物中很重要的结构参数，恒定的线圈长度对于织物 的尺寸稳定性和质量控制起省很重要的作用2 2 ) 。线圈长度的测试分为静态测试和动态测 试，静态测试一般是从针织物中拆纱线进行测量，这种方法很费日寸间，还要损坏织物， 况且只有在编织后才可以测量。动态溯试是在编织过程中进行测量的。在实际生产中， 有时进 ：束样分析时，需要在编织之前而日不能破坏织物的情况下测出它的参数来制定 工艺，这就需要寻找一种新的静态测试线圈长度的方法。 采用图像处理技术自动测试针织物的结构参数，既可以避免主观误差，使得结果客 第4 负 利用数，图像处理技术测量引织物结构参数的研究 观、准确，又可以保护劳动者的健康。使用计算机采集、处理数据，使得工作效率大大 提高。对生产中织物的质量控制提供了一套新方法，例如，企业早用横机编织毛衫时， 控制下机织片的长度一般采用的是编套法或拉密法，这些测量方法所测得的结果并非是 客观的，它和操作者的经验是有很大的关系的。而织物的尺寸稳定性从根本上来说是由 线圈长度决定的，凼此将下机后的织片经过充分松弛后，扫描测得其线圈长度，然后用 它调节织物的尺寸，可以更好地控制织物的尺寸稳定性。 本课题是采用数字图像处理和计算机技术埘纬编针织物进行灰度变化、中值滤波去 噪、傅立叶变换、特征提取、图像重建、细化等一系列处理，从而求出针织物的密度、 线圈长度、面积孔隙率、未充满系数、编织密度系数等主要的物理指标。 第5 页 利用数字图像处理技术测量针织物结构参数的研究 第二章针织物的主要结构参数 针织物的主要结构参数包括：织物的密度，线圈长度，织物的单位面积重量，未充 满系数，编织密度系数等等，它们足影响针织物物理机械性能的主要因素。本课题的目 的就是要快速、准确地求出这些参数，织物的单位面积重量是由密度或线圈长度以及所 用纱线决定的，所以求出密度、线圈长度就呵以得到单位面积重量。 2 1 针织物的主要结构参数 2 1 1 线圈长度 针织物的线圈长度由线圈的圈干及其延展线段所组成的，一般以毫米作为单位。线 圈长度通常根据线圈线段存平面上的投影长度，近似地进行计算，或用拆散的方法，以 求其实际长度。近年来也有利用仪器直接测量喂入到每只针上的纱线长度。 线圈长度不仅决定针织物的密度，而且对针织物的脱散性、延伸性、耐磨性、弹性、 强力以及抗起毛起球性和勾丝性等也有很大的影响，故为针织物的一项重要的物理指 标。 目前生产中采用积极式喂纱装置，定氏喂给纱线以控制针织物的线幽长度，作为控 制和改善针织物质量的种手段。 2 1 2 密度 在一定纱支条件下，针织物的稀密程度可以用针织物的密度来表示。它反映针织物 在规定氏度内的线圈数。通常用横密和纵密表示。 横密是指沿线圈横列方向，规定长度( 粗针型为1 0 c m ，细针犁为5 c m ) 内的线圈 纵行数。纵密是指沿线圈纵行方向，规定氏度( 粗针型为1 0 c m ，细针型为5 c m ) 内线 圈的横列数。密度是我国目前考核针织物物理机械性能的一个重要指标。 由于针织物在加j ：过程中容易受到扣伸而产生变形，囚此原始状态对某一针织物 来讲不是固定不变的，这样就将影响实测密度的诉确性，因而在测量针织物密度之前， 应该将试样进行松弛，使之达到平衡状态，这样测得的密度才具有实际的可比性。 2 1 3 末充满系数 末充满系数表示针织物在相同密度条件下，纱线支数对其稀密程度的影响。未充满 系数为线圈长度与纱线直径的比值。 第6 页 利j 目数字罔像处理技术测量计织物结构参数纳酬究 占= 二( 2 - 1 ) d 式中d 未充满系数 ，一线圈长度( n m l ) d 纱线直径( r a m ) ，可通过理论计算求得。 21 4 编织密度系数 编织密度系数( t f ) ( 2 2 是表示织物紧密度的指标 比值，比未充满系数容易测量。 肌再 其中，m 一纱线细度( 特克斯) 它是纱线号数与线圈长度平方根的 ( 2 2 ) 2 2 针织物各参数间的关系 2 21 织物密度与线罔长度的关系 根据p d r c e 假设，将纱线视为平针织物内 种完令的弹性体，其线圈为弹性弯曲， 如图2 1 所示。图中为两个大小不同的线圈，纵密p b 、横密p a 和总密度n 均与线幽k 度，成比例，其天系式如下： b ：阜 p ，：生 = 屹只= 学 七= 七口庀“ 图2 1 线圈弯曲示意幽 式中露，k ，一均为常数。 2 2 2 面积孔隙率与未充满系数之间的关系 针织物的稀密程度还可以用面积j l 隙率( n ) 来表示， 中i l 的面积与整个线幽的面积的比值柬表示的。 钟7 负 ( 2 3 ) ( 2 4 ) ( 2 - 6 ) 而积孔隙率是用一个完整线圈 羊用数字圈像处埋技术测量针织物结构参数的研究 。量 s ( 2 - 7 ) 式中 s 。孔的回税 s 整个线圈所占的面积 根据积分和逼近原理，纱线所占面积为d x l ，d 是纱线的直径，是线圈长度，式 ( 2 - 7 ) 可以表示成： 矸= 小等 b s 又可以表示成圈距a 和圈高b 的乘积，根掘式( 2 1 ) 和( 2 5 ) 可得： n d x ， 叩2l 一1 0 0 x 1 0 0 ， k矗 叩21 一l o o x 1 0 0 。了 r = l - 詈( 2 - 9 ) 由式( 2 9 ) 。叮见玎与艿是成正比关系的。所以，纱线的稀密程度完全可以用面积孔隙 率来表示。 2 2 3 未充满系数与纱线细度之间的关系 我们通常用来表示纱线细度的指标2 s ) 是与直径成比例的间接指标特克斯( 号 数) 、公制支数、英制支数与纤度( 旦) 。我幽通常使用特克斯数来表示纱线的细度，它 是指1 0 0 0 m 长的纱线，在公定回潮率时的重量( g ) ： = 孚圳。 式中 n ，。纱线细度指标特克斯数 ( 2 1 0 ) g 。纱线在公定回潮率时的重量 ，纱线的长度 公式( 2 - 1 ) 巾纱线的细度是用直径束表示的，住实际过程中纱线的细度通常是用 特克斯数来表示的，因此将( 2 - 1 ) 转化为用特克斯数来表示的未充满系数的公式，这 对于我们来说在使用中是很力便的。首先，需要了解纱线直径d 与体积重量p 、纱线特 孙8 页 利用数字圈像处瑚技术测萤针织物结构参数的训究 数。之问的关系 m s a s 一等c 一， p 将( 2 - 1 0 ) 代入到( 2 - 1 ) 中，得出： 扣z s - o z 6 ”玲、f 彘 q 啦， 式中纱线的体积重量p ，随纱线的纤维的种类、性质及纱线的捻系数而不同，根据 实际使用情况司以确定。 2 3 针织线圈的几何结构 针织物的基本结构单元为线圈，它在三度弯曲的条件下，呈一空间曲线，其几何形 态如图2 ，2 ( a ) 所示。纱线之洲相互串套形成一定的作用力，线圈早现一定的几何形态。 对于线圈整个空问结构的描述一直存在着一些困难，而由于受力产生的结构变彤定量讨 论就更少。 早在2 0 世纪3 0 年代，苏联学者a c 达利多维奇和英国学者f t 坡尔斯( p e i r c e ) ( 2 6 ) 先后在不同假设条件卜提出针织线圈几何模型，他们提出的关系式住形式上虽不尽相 i 司，但基本上都把线圈长度作为圈高( 或纵密) 、圈距( 或横密) 和纱线直径的函数。 但是这种模型是从几何分析着手的，没有考虑线圈中各线段作用力划线圈形状的影响， 所以假定的条件与实际情况有一定的差别。 ( a ) 纬i i 针线陟j 结构( m u n d c n 线幽模型 目22 半针组织线恻结构图 此后，m u n d e n 给出了另一种针织线圈模型2 ”，如图22 ( b ) 所示，其假设与p e i r c e 的弹性模型相例，假设纱线的截面为网形，不考虑纱线的抗弯性，并且内应力认为为零， 由m u n d e n 几何模型导出线幽长度为： 第9 页 利用数字图像处理技术测量针织物结构参数的卅 宄 j 。+ 三2 l 1 6l w j ( 2 - 1 3 ) f 2 1 4 、 整个单，i 线圈长度，= 2 0 。+ ，。) ，其中，w 为织物纵向间距，d 为纱线直径。这 公式忽略了纱线直径对线圈参数的影响，因而计算结果j _ j 实际存在一定的误差。 题。 尽管如此，在相当长一段时间内它常常被人们所引用。 因此，如何准确地测量线圈长度，将其应用于生j “实践，仍然是人们一直探索的问 本课题将探索用一种新的方式数字图像处理的方法去求密度、线幽长度等针织 物的结构参数，提供一种快捷、方便、客观的方式，解决一些难以解决的问题。 第1 0m 利川数，幽像处理技术测量引织物结构参数的研究 第三章数字图像处理技术基础 近年来，人们在不断地探索和研究如何将数字图像处理技术应用到纺织行业中。根 据用数字图像处理技术能够求得机织物的密度这一前车之鉴，我们同样可以想到用数字 图像处理技术来求针织物的密度。 数字图像处理技术是根据人眼视觉原王坐，运用数学模型，通过计算机对图像进行处 理，从而分析和识别图像。针织物通过扫描摄入到计算机后，出丁针织物表面反射和透 射的光线的亮度不同，它在计算机中所表现出的灰度的明暗度也不同，凶此可以通过数 字图像处理技术对其图像进行处理。本课题根据针织物图像的特点，运用中值滤波、二 维傅立叶变换、双峰直方图确定阉值，细化，距离变换等算法，基本解决了织物图像中 有效信号的提取问题。 3 1 人眼视觉和图像技术( 2 s ) 在数字图像处理技术中首先需要了解的是计算机足如何对图像进行分析和识别的， 它的原理是基于人眼对物体的判断和分析的原理。冈此，以对人类视觉的理解作为第 一步是非常必要的。 3 1 _ 1 人眼结构 目3 1 人跟横向切而吲 图3 1 显示的是简化的人眼横向切面图。眼睛按近j 一一个球体，平均直径约2 0 m m 。 第i i 页 利用数字图像处理技术测量针织物结构参数的研究 眼球外部有三层膜：从外层依次为角膜和巩膜；脉络膜；视网膜。角膜表皮上为坚硬、 透明的组织。巩膜是角膜的连续，包同着眼球其它物质的不透明的膜。 品状体大约吸收8 的可视光谱，主要是短波。红外光和紫外光是由晶状体中的蛋 白质所吸收的。视网膜位于眼睛最里面的一层膜。当h 哒睛适当聚焦，外部物体发出的光 在视网膜上成像。图像视觉是由视网膜表面离散分向的光感器获得。光感器分为两类： 锥体光感器和视网膜杆。锥体光感器对颜色非常敏感，锥体视觉成为亮光视觉，能够感 受到细节部分；视网膜杆用作一个整体的视觉轮廓图，他们不涉及颜色识别，而且对敌 亮度反应不敏感，这种现象称为暗光适应。视| ：c ) 9 膜上接收器分布密度是不均匀的，缺乏 接受器的地区，形成了盲，囊。视网膜的凹点本身是个大约直径为1 5 m m 的圆状锯齿 形，讨论感应元素的f 方形或矩形矩阵对数宁图像中的论点解释是很有意义的。电荷耦 合器成像芯片中光感器以矩阵米表示的，不过其范罔要比眼睛的范围大得多。 3 1 2 图像技术的发展基点一电磁光谱 陛l32 电域光滑 1 6 6 6 年，牛顿发现当一束光穿过一玻璃棱镜时，出来的光束并不是白光而是从紫 色至红色一系列的颜色。如图3 2 ，这些玎j 视光只f 彳一小部分，也就是入眼只能看得见 这一点光线。人们根据人限视觉机理，使用不同的传感器，接收电磁光谱中其它波长光 谱的能量，将其转换为可视图像，图像技术的发展对人类科学技术进步是一项重大的变 革。 图3 2 巾，我们注意到电磁光谱的短波的未端，有v 射线和高能量x 射线，y 射线 对于医疗和大文成像以及核环境的成像辐射非常重要，高能量的x 射线用丁工业使用 中。胸透x 射线位于低能量x 射线区的较短的波处；而牙科x 射线则位于低能量x 射线 区能量偏低的那部分。低能量x 射线区转变到紫外线区，混入了一些相对波长氏一些的 利用数j 斟像处理技术测量针织物结构参数的研究 可视光谱，向波长再长一点的区域移动，我们会遇到红外线带，这个带释放热量，这使 得它在依靠热量“特征”成像的应用上很有用。与可视光涪紧挨的红外线带部分称作近 红外线区域，其反而称为远红外线区域，这后面的区域混入微波带，这个带就用来作为 微波炉能量来源，但是它还有许多其它用途，包括通讯和雷达。 图像技术基于视觉原理，拓宽了视觉范围，成功地应用在工业、医疗、灭文、航空 等领域，促进了科学技术的发展。 3 2 图像的数字表示 一提起数字处理，就与计算机有关。利用计算机开始进行图形、图像处理的最初尝 试虽然还不太清楚，但在1 9 5 0 年代末期就已经出现了几篇论文。从处理图像的立场上 看，计算机处理全都是把图像用数字的形式表示2 9 的。 计算机能够处理的形式是数字图像，一般的图片是连续的，所以有必要对其进行抽 样和量化使之数字化。所谓数字图像，是把画面分割成如图3 3 所示的被称作像素的小 的离散点。 象紊( 抽样点) 数# 化 = 斟像( 模拟甾像) 数字图像 e t j 彤点忏 图3 3数字图像 3 2 1 抽样 抽样就是把时间l 和窄间上连续的图像变换成离散i t i 6 。- - 种操作。最常采用 的方法是在二维平面上按一定间隔从上方顺序地沿水平方向的直线扫描，从而取出浓淡 值( 扶度值) 的线扫描。对于由此得到的一维信号，通过求山每特定f 日j 隔的值，就可 以得到离散的信号。 当进行实际的抽样时，怎样选择抽样点的f u j 隔足个非常重要的问题。这是一个根据 抽样定理应该加以讨论的问题。最基本的是一维抽样定理，公式： g ( t ) = g ( i t ) s ( t f 丁) 这里，s ( t ) ：s i n _ ( 2 m 。v , ) ( 抽样函数) 。 第i 3 页 利用数t 幽像处理技术测量针织物结构参数的研究 扩鲫日霸鎏 z 。 豫索 图35 数宁幽像的矩阵表示 3 3 图像的处理 如果把图像处理大致地加以区别，则可以分为图像质量改善、幽像分析以及图像的 重建，表3 一】中列出了按处理方法进行稍微详细的分类。之后，对于本课题中所涉及的 图像处理的方法做一个详细介绍。 第i 4 页 ，2。l 翥象 利川数字图像处理技术测量针织物结构参数的研究 表3 - i 图像处理方法的分类 翱钋举 中分_ 赉 锐化 图像赝量改善平滑化 模糊的复原 边缘和线检测 ， 区域划分 图像分析 形状特研测量，几何计算 纹理分析，匹配 投影像的重建 图像重建 利用体j i 【l 对形成的立体像 伞息幽的再生 我们通常摄入的图像总是具有一定的颜色的，在本课题的范围内涉及的只是对针织 物进行特自f 提取，那么这早只需要将其有颜色的图像转变为具有浓淡变化的灰度图像， 对灰度图像再进行处理。 3 3 1 平滑化和噪声消除 图像中包含着多种噪声，所以在从图像中提取各种特征之前，有必要除去这样的噪 声，避免干扰。当噪声的发生模型预先知道的时候，如果针对这种噪声模型设计滤波( - 般为频率区域内的滤波) ，就能够有效地消除噪卢。般这样的处理被叫做图像复原， 并有各种滤波理论在应用。 但是，通常噪声产生的机理往往是未知的，而且即使知道tj 。： i 的机理，有时也不 能对此有效地进行数学上的模型化。在这样的场合，可采用根据噪声所具有的- 般性质 进行消除的甲滑化的方法。 通常的方法有：移动平均法、中值滤波、有选择的局部平均化、孤立噪声的消除， 通过对图3 6 中i 种方法进行比较后，我们选择中值滤波。 图3 6 中表示了根据各种方法所得到的甲滑化结果。可以看到，不管哪一种半滑化 方法，去噪声的能力没有显著，1 i 同，但是，如果比较边缘上的模糊程度，那么，按照移 动平均、中值滤波、局部平均化的滤波的顺序，模糊逐渐减少。另一方而，局部平均化 滤波的方法的缺点是讨算量大。从模糊程度利计算成本两方面柬考虑，中值滤波比较优 越。 第75 页 利用数字图像处理投术测嚣针织物结构参数的研究 图3 6 小i 刮半靖方法的比较( 把灰度作为高度的三维显示) 中值滤波，是把局部区域中狄度的中央值作为输出灰度的。也就是采用3 x 3 区域的 场合，可以把9 个灰度值按由4 , n 大的顺序排列，求出从小的一方开始的第5 个( 即正 中的那个) 灰度值。 3 1 3 2 二值化 为了分析图像的特征，常常从图像中分离出对象物，从而把图形和背景作为分离的 二值图像对待，图像二值化可根据闽值处理来进行。 闽值处理是一种区域分割技术，它对物体与背景有较强对比的图像中景物的分割特 别有用。当使用阈值规则进行剧像分割时，所有灰度值人于或等于某阂值的像素都被判 属于物体，所有灰度值小于该闰值的像素被排除在物体之外， r 1 ；f ( i , j ) 三t 时 f t ( i , j ) = _ o o ：坟i j ) t 时 t 为选定的闽值。通常，用最后的_ 值图像f 。( 巧) 中的值为1 的部分表示对象图形， 值为0 的部分表示背景。 如果感兴趣的物体在其内部具有均匀一致的灰度值并分布存一个具有另个灰度 值的均匀背景上，使用嘲值方法效果就很好。选择个最佳的闽值，对于【2 分物体和背 景非常关键。对于阈值t 的确定，这里介绍三种常用的方法：全局嘲值化，白适应闽值， 利用直方图技术确定阂值。 第i 6 负 利用数字图像处理投术测量针织物结构参数的研究 l 、全局阀值化 采用闽值确定边界的最简单做法足在整个图像中将灰度阂值的值设置为常数。如果 背景的狄度值在整个图像中可合理地看作为恒定，而且所有物体与背景都具有几乎相同 的对比度，那么，只要选择了正确的闽值，使用一个固定的全局阈值一般会有较好的分 割效果。 2 、自适应阂值 在许多情况下，背景的灰度值并不是常数，物体和背景的对比度在图像中也何变化。 这时，一个在图像中某一区域效果良好的闽值在其他区域却可能效果很差。在这种情况 下，把灰度阈值取成个随图像中位置缓慢变化的函数值是适宜的。 3 、直方图技术 一幅含有一个与背景明显对比的物体的图像具有包含双峰的灰度直方图1 0 ( 图3 7 所示) 。两个尖峰对应于物体内部；f n j , b 部较多数目的点。两峰间的谷对应与物体边缘附 近相对较少数目的点。在类似这样的情况下，通常使用直方图来确定灰度阈值的值。 图37双峰直方图 在使用这种方法时，如果图像或包含物体图像的区域面积不大且有噪声，那么，直 方图本身就会有噪声。除了凹谷特别尖锐的情况外，噪声会使谷的定位难以辨认，或至 少是通过不同幅图像得到的结果不稳定可靠。选用种更町靠的方法是把闽值设在相对 于两峰的某个固定位置，如中间位置上，这两个峰分别代表物体内部和外部点典型( 出 现最频繁) 的灰度值。 3 3 3 细化 细化是指对给定的图形使线幅变细，从而提取线宽为1 的中一i 5 线的操作。细化3 0 的算法应当具有以下性质： 幅宽变为1 ； 线的位置大致进到原始图形的中一i 5 ： 在保存图形的连接性的基础上进行细线化 勿缓 研 一 利用数字图像处理技术删量针织物结构参数的研究 在细线化过程中，心线只缩小到必要限度： 不圉边界上的小凹凸而产生毛刺； 即使对原始图形进行旋转再进行输入，心线的形状也变化不大； 图形的交叉部分心线不畸变。 这罩采用的细化的方法是选择一套模板。趴，如图3 8 所示，这种方法既直观，使用 起来义方便。 爿 占4 5 - 6 ，7 8 i 2 ，3 ( k )【j ) 幽3 , 8 ( a ) f i l l 化模板图( b ) 图像a ( c ) - ( k ) 分别用模板中各个结构阿细化的图像 ( ”细化后的图豫 如图3 8 所示为例，( a ) 的模板中共有8 个模块，模块中口表示坎度为白色，表示 灰度为黑色，因表示任何种颜色均可，无关紧要。在进行细化时，依照次序先将b 中心点放到图像a 的起始点的位置，超出a 的格外的位置可以看成是白色，如果对应 的图像与b 完全匹配，那么a 的这一点为口，否则为。b 依次由片向右，由上至 第1 s 页 利用数字图像处理技术测量针织物结构参数的研究 下依次匹配，最后得到( c ) 的图形，再将b 2 在图形( c ) 卜- 依次匹配，得到图形( d ) ，这样 顺序操作知道b 8 匹配完毕。然后再将模板按这种方式循环操作，直到图形在模板中所 有模块匹配后均没有发生变化，则称此图形就是细化后的图形。 3 3 4 、距离变换 距离的三定理【2 9 ) ：( 设平面s 上有三点p , q ，r ) 只有当p = q 时，才有d ( p ，q ) = 0 d 0 ，q ) = d ( q ，p ) ( 萤d ( p ，r ) d ，q ) + d ( q ，r ) 我们把满足这三条性质的函数d 叫做距离。而在实际中经常采用下列的距离，以图 3 9 为例，两点a 和b 之间的距离可以表示成： 欧几里德距离： d 。( ( i 枞h ，k ) ) = 瓶j 汀彳两f 4 一邻域距离： d 4 ( ( i j ) ，( h ，k ) ) = l i - h l + | _ j - k l 8 一邻域距离： d 8 ( ( i j ) ，( h ，k ) ) - = | n a x 3 卜 咖一七i ) 3333333 3222223 图39 两点之间的距离 压2 拈 3 2 1 2 3 321li23322l2 2 3 压压1 压6 321o12332lo1233210123 210】232i23321112 3 3221223 拈托1 五6 323322222332 2 23 压2 打 3333333333 3 ( a ) 殴儿早德距离( b ) 4 一邻域埘璃f c ) 8 邻域距离 ( d ) 8 角形距离 巨31 0 各种距离变换的袁永圈( 表示从中央0 象素开始的距离) 在图3 1 0 中，表示了离开单个像素的距离的例了，很直观地对比出这几种方法计算 结果的不同。 此外，二维傅立叶变换是将图像从窄问域中转到频域中的一种手段，尤其刈于有周 利用数字图像处理技术测量针织物结构参数的研究 期性变化的图像特征的提取非常有效。这+ 方法我们将在第四章中作详细介绍。 第2 0 血 利川数字罔像处理技术测量针织物结构参数的研究 第四章图像特征提取和二维傅立叶变换 常用的针织物的组织一般都是很有规律的，即其表面例像具有明显的