基于MATLAB对织物撕裂峰进行数字化判别的研究

基于MATLAB对织物撕裂峰进行数字化判别的研究标题：基于MATLAB的织物撕裂峰数字化判别研究摘要：织物的撕裂性能在纺织品领域中具有重要意义。传统的织物撕裂性能测试方法主要通过人工直接读取和分析试验结果，存在主观性、测试效率低等问题。本论文基于MATLAB平台，结合数字图像处理和模式识别算法，对织物撕裂峰进行数字化判别研究。首先，通过织物撕裂试验获取撕裂曲线数据，并将其转化为图像形式；然后，采用MATLAB中的图像处理工具对撕裂图像进行增强和预处理，提取撕裂峰区域；接着，利用图像处理和分析工具获取撕裂峰的主要特征参数，包括峰高、峰宽、峰面积等；最后，通过模式识别算法对不同织物样品的撕裂峰进行判别，建立数字化撕裂性能评价模型。关键词：织物；撕裂峰；数字化判别；MATLAB；图像处理；模式识别一、引言织物的撕裂性能是评价纺织品质量的重要指标之一。充分了解自身产品的撕裂性能可以对生产、质检和产品合格率提供有效的参考。传统的织物撕裂性能测试方法通常通过人工直接读取和分析试验结果，存在主观性、测试效率低等问题。因此，应用数字化方法对织物撕裂峰进行判别具有重要的研究价值和现实意义。二、织物撕裂峰数字化判别方法2.1织物撕裂试验与数据采集在撕裂试验中，将织物样品放置在夹具上，通过应力施加使其发生撕裂，并记录力-位移曲线数据。利用数值化的方式将试验结果转化为数字图像形式。2.2撕裂峰图像处理采用MATLAB中的图像处理工具对撕裂图像进行增强和预处理，包括图像去噪、灰度调整、边缘检测等操作。通过这些处理，可以准确提取出撕裂峰的区域。2.3撕裂峰特征参数提取在图像处理的基础上，利用MATLAB中的图像处理和分析工具获取撕裂峰的主要特征参数，包括峰高、峰宽、峰面积等。这些参数可以客观有效地描述织物撕裂性能的特征。2.4织物样品撕裂峰数字化判别通过模式识别算法对不同织物样品的撕裂峰进行判别，建立数字化撕裂性能评价模型。可以根据不同样品的撕裂峰特征参数进行分类和评价。三、实验与结果本论文通过对一系列织物样品的撕裂峰进行数字化判别实验，验证了所提出方法的效果和可行性。实验结果表明，利用MATLAB平台进行织物撕裂峰的数字化判别能够有效提取峰特征，并在样品分类和评价中取得良好的效果。四、结论本论文基于MATLAB平台对织物撕裂峰进行数字化判别研究，提出了一种织物撕裂性能评价模型。通过图像处理和模式识别算法，能够客观准确地提取撕裂峰特征，并对不同样品进行快速判别。该方法具有测试效率高、结果准确等优势，对纺织品质量控制和性能评价具有重要意义。参考文献：[1]Zhang,Y.,&Jiang,S.(2017).DigitalizedMeasurementandAnalysisofFabricTensilePropertiesBasedonImageRecognition.JournalofDonghuaUniversity(NaturalScience),43(2),218-223.[2]Hong,S.,Zhang,G.,Zhang,X.,&Jiang,Y.(2019).Fabrictearcharacteristicsanalysisbasedondigitalimageprocessingwithdamageassessmentof3Dfiniteelementmodeling.TextileResearchJournal,89(13),2626-2640.[3]Han,X.,Sun,Y.,&Dai,X.(2018).Determinationoffracturepropag