纺织学报
紡織學報
방직학보
JOURNAL OF TEXTILE RESEARCH
2012年
4期
12-18
,共7页
应乐斌%戴连奎%吴俭俭%孙国君
應樂斌%戴連奎%吳儉儉%孫國君
응악빈%대련규%오검검%손국군
棉纤维%亚麻纤维%纵向切段%混纺比%检测%图像识别%特征提取%支持向量机
棉纖維%亞痳纖維%縱嚮切段%混紡比%檢測%圖像識彆%特徵提取%支持嚮量機
면섬유%아마섬유%종향절단%혼방비%검측%도상식별%특정제취%지지향량궤
针对棉/亚麻混纺织物,基于其单纤维纵向显微图像(纤维切段的长度约为0.5 mm),研究了纤维的自动识别方法.检测纤维时,先对纤维图像进行去背景处理,而后运用形态学闭运算和背景区域生长相结合的方法获得纤维的目标区域,对图片中出现的玻璃划痕、干扰杂物等进行了较好的滤除.由纤维骨架垂直方向上的区域图、二值图和细化图得到它们的垂直积分投影序列,并提取这3条序列各自的变异系数CV值和平均值共计6个参数.将这6个参数作为棉/亚麻纤维的特征参数,训练最小二乘支持向量机分类器,对测试集的测试结果表明该分类器对棉/亚麻短纤维的识别正确率平均为93.3％.
針對棉/亞痳混紡織物,基于其單纖維縱嚮顯微圖像(纖維切段的長度約為0.5 mm),研究瞭纖維的自動識彆方法.檢測纖維時,先對纖維圖像進行去揹景處理,而後運用形態學閉運算和揹景區域生長相結閤的方法穫得纖維的目標區域,對圖片中齣現的玻璃劃痕、榦擾雜物等進行瞭較好的濾除.由纖維骨架垂直方嚮上的區域圖、二值圖和細化圖得到它們的垂直積分投影序列,併提取這3條序列各自的變異繫數CV值和平均值共計6箇參數.將這6箇參數作為棉/亞痳纖維的特徵參數,訓練最小二乘支持嚮量機分類器,對測試集的測試結果錶明該分類器對棉/亞痳短纖維的識彆正確率平均為93.3％.
침대면/아마혼방직물,기우기단섬유종향현미도상(섬유절단적장도약위0.5 mm),연구료섬유적자동식별방법.검측섬유시,선대섬유도상진행거배경처리,이후운용형태학폐운산화배경구역생장상결합적방법획득섬유적목표구역,대도편중출현적파리화흔、간우잡물등진행료교호적려제.유섬유골가수직방향상적구역도、이치도화세화도득도타문적수직적분투영서렬,병제취저3조서렬각자적변이계수CV치화평균치공계6개삼수.장저6개삼수작위면/아마섬유적특정삼수,훈련최소이승지지향량궤분류기,대측시집적측시결과표명해분류기대면/아마단섬유적식별정학솔평균위93.3％.
