棉、莫代尔纤维的图像识别
中国作为纺织品出口大国,纺织品出口需要经过严格检验,本论文就是利用图像处理方法测定棉/Modal混纺纱混纺比。在前人研究的基础上,针对纤维纵向制取切片,对切片进行拍照,对图像进行二值化处理,提取纤维特征值,在MATLAB神经网络中判断纤维的种类,并设计系统界面使操作简单化。
纤维纵向切片制取的好坏对以后的处理影响很大,采用哈氏切片器切片,通过蒸馏法来获取切片,研究统计制取过程中纤维存在的状态。
采用东华大学的棉/苎麻自动拍照系统的部分功能,人工手控来获取图片,分析环境因素对照片的影响。
按照图像处理的流程,以数学形态学为基础,设计了每一步的原理和MATLAB程序,处理后通过图片效果进行分析,实现了纤维水平状态的图像二值化,为纤维特征提取打下了基础。
对纤维提取特征,取棉、Modal纤维差异大的直径Cv值,矩形度,平均灰度值做为区分棉与Modal纤维的特征,用origin对提取的特征值数据进行分析,确定直径CV值和平均灰度值两者相结合来区分两种纤维。
设计了感知器和BP两种神经网络,用样本数据进行训练,优化神经网络的参数,确定较佳的结构参数,用检测样本进行检测,最后采用BP网络来判断棉、Modal纤维。
用VB设计系统界面,把复杂的算法放到后台,使操作人员只面对简单的界面。解决了VB与MATLAB之间的接口问题,使两种程序能互相访问。
混纺比例;图像识别;纤维特征值;神经网络;二值化处理;结构参数
青岛大学
硕士
纺织材料与纺织品设计
杨庆斌
2010
中文
TS107.6;TP391.41
77
2011-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）