【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于织物纺织领域,特别涉及一种纺织图像处理领域。
技术介绍
经编织物组织结构与其性能有极为密切的关系,影响织物的强力、拉伸性、织物风格和手感等,因此,对经编织物组织结构的分析是一项十分有研究价值的课题。但传统的经编织物组织结构分析方法都是人工分析,利用显微镜和带有标尺的放大镜完成,分析过程单调、乏味,分析效率较低,且对分析人员技术要求较高。随着劳动力成本的增加和纺织行业自动化程度提升,自动化、智能化识别经编织物组织结构成为一项亟待解决且具有应用前景的课题。随着计算机技术的发展,现代图像处理技术在纺织生产中的应用逐渐广泛,经编织物结构的自动分析方法开始得到运用,现有的织物结构自动分析法主要由扫描仪或数码相机的图像采集装置和织物结构分析的计算机软件部分组成,该方法仍然存在以下不足之处:1)扫描仪或数码相机操作复杂,不易携带,用户普及程度不高,不能满足用户随时随地使用的目的;2)机织物与经编织物的编织原理大相径庭,装置适用于结构相对简单的机织物,对于结构复杂的经编针织物无法适用。
技术实现思路
鉴于上述原因,本专利技术的目的在于提供一种基于智能手机的经编织物工艺快速分析装置,其简易方便,能够自动测量和识别织物的工艺花宽、工艺花高、成品横密、成品纵密、组织结构和穿经循环等,提高经编织物工艺分析效率,满足用户随时随地使用的要求。本专利技术还提供了一种基于智能手机的经编织物工艺快速分析方法。为实现上述目的,本专利技术采用以下技术方案:一种基于智能手机的经编织物工艺快速分析装置,包括智能手机和服务器,所述智能手机用于采集织物正反双面图像并发送至服务器,所述服务器 ...
【技术保护点】
一种基于智能手机的经编织物工艺快速分析装置,包括用于对经编织物图像进行处理、分析的服务器,其特征在于,还包括用于进行织物正、反面图像采集的智能手机,所述智能手机能够对图像进行预处理以及与服务器进行信息互传。
【技术特征摘要】
1.一种基于智能手机的经编织物工艺快速分析装置,包括用于对经编织物图像进行处理、分析的服务器,其特征在于,还包括用于进行织物正、反面图像采集的智能手机,所述智能手机能够对图像进行预处理以及与服务器进行信息互传。2.根据权利要求1所述的经编织物工艺快速分析装置,其特征在于,智能手机设置有:摄像头,用于拍摄并采集织物的工艺正反双面图像;图像第一预处理模块,用于判断图像质量并进行相应的白平衡处理和图像定位裁剪;图像发送模块,用于向服务器发送织物图像;信息接收模块,用于接收服务器发送的织物分析结果。3.根据权利要求1或2所述的经编织物工艺快速分析装置,其特征在于:所述的服务器上设置有:图像接收模块,用于接收由智能手机发送模块发出的织物图像;图像第二预处理模块,用于对图像接收模块接收到的织物图像进行平滑处理并检测是否含有织物;图像处理模块,用于对经过第二预处理模块处理后的织物图像进行阈值变换、自适应滤波、快速傅里叶变换、边缘检测等处理,分别获取织物工艺正反面图像的周期性特征点;织物分析模块,用于对织物图像组织结构参数进行分析、计算,得出织物分析结果,包括工艺花宽、工艺花高、成品横密、成品纵密、组织结构和穿经循环等;结果反馈模块,用于将织物分析结果发送到智能手机客户端。4.一种基于智能手机的经编织物工艺快速分析方法,包括以下步骤:S1智能手机采集经编织物正反双面图像并发送到服务器,包括:S12织物图像采集:用户通过调整拍摄位置使织物呈现在预览框中且确保预览框中至少含有一个完整循环大小的织物图像;S13第一次预处理:通过智能手机将步骤S11中采集到的图像进行放大3-6倍后进行定位裁剪并且基于进行动态阈值的自动白平衡处理,以获取符合织物分析要求的织物图像;S14图像发送:智能手机的图像发送模块将步骤S12中经过第一次预处理的织物图像发送至服务器。S2服务器接收所述的智能手机发出的织物图像并进行处理、分析,然后将分析结果发送到智能手机。5.根据权利要求4所述的一种基于智能手机的经编织物工艺快速分析方法,其特征在于,所述步骤S2包括:S21织物图像接收:服务器接收由智能手机图像发送模块发出的经第一预处理后的织物图像;S22第二次预处理:服务器对步骤S21接收到的织物图像进行灰度化处理;S23织物图像处理:对步骤S22灰度化后的图像分别进行阈值变换、自适应滤波、快速傅里叶变换、边缘检测处理,以获取织物工艺正反面图像的周期性特征点;S24织物图像分析:通过步骤S23中的正反面图像的周期性特征点进行分析,得出织物分析结果,所述织物分析结果包括工艺花宽、工艺花高、成品横密、成品纵密、组织结构和穿经循环等;S25分析结果反馈:将所述织物分析结果反馈至智能手机中。6.根据权利要求4或5所述的一种基于智能手机的经编织物工艺快速分析方法,其特征在于,所述步骤第一次预处理S13中白平衡处理方法包括:S131将织物图像由RGB模式转换为YCbCr,转换完成后将图像分成N个部分,分别计算每个部分的Cb和Cr的平均值Mb、Mr以及两者的均方差Db、Dr,计算方法如下:S132统计织物图像各区域的平均值Mb、Mr以及均方差D...
【专利技术属性】
技术研发人员:蒋高明,丛洪莲,张爱军,张燕婷,李欣欣,
申请(专利权)人:江南大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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