一种非织造纤维取向测量方法技术

本发明专利技术公开一种非织造纤维取向测量方法

【技术实现步骤摘要】
一种非织造纤维取向测量方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及非织造布领域，特别是涉及一种非织造纤维取向测量方法
、
系统及设备
。

技术介绍

[0002]非织造布在众多领域中具有广泛的应用，纤维取向是决定其性能的关键结构指标，反映了非织造布的机械性能的各向异性，部分决定了它们的性能
、
生产过程和应用
。
因此，准确测量非织造布的纤维取向对于理解和改进非织造布的性能至关重要
。
[0003]现有的非织造纤维取向测量方法包括弦追踪法
、
快速傅里叶变换和霍夫变换等
。
这些方法可以自动提取非织造布中纤维的方向信息，准确地计算和分析纤维取向
。
然而，这些技术主要适用于薄的非织造布分析，对于含有大量纤维的图像和多层图像，可能会导致焦点不足，从而产生误差
。
[0004]此外，一些研究者还使用
X
射线计算机断层扫描和光学显微镜等成像技术获取非织造布中纤维的三维信息，并采用图像融合算法获取清晰的图像，进一步分析纤维取向和排列
。
但是，这些方法可能导致计算复杂度增加，处理速度较慢
。
[0005]特别是对于纤维交叉点的处理，虽然现有的方法提供了一些解决方案，如基于
Bezier
曲线拟合的方法，但这些方法的精确度仍有待提高
。
非织造布中纤维的交叉和纠结是非常常见的，这些交叉点会给纤维取向的测量带来困扰<br/>。
因此，需要一种能够更精确地处理纤维骨架交叉点，更准确地测量纤维取向的方法
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种非织造纤维取向测量方法
、
系统及设备，可适用于各种类型的非织造材料，能够有效地处理纤维骨架交叉点，提高纤维取向的测量精度
。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0008]一种非织造纤维取向测量方法，包括：
[0009]获取非织造布的彩色图像；
[0010]对所述彩色图像进行二值化处理，得到非织造布的二值图像；
[0011]从所述二值图像中提取纤维骨架；
[0012]采用
T
型角点检测算法，计算所述纤维骨架中每一个像素的8邻域中的像素值，确定纤维骨架的交叉点；
[0013]在所述纤维骨架中删除所有的交叉点，将所述纤维骨架分解成多个骨架片段，并使用纤维长度限制算法限制骨架片段的长度；
[0014]利用纤维投影算法计算每一个长度限制后的骨架片段在
X
方向和
Y
方向上的投影长度；
[0015]根据每一个长度限制后的骨架片段在
X
方向和
Y
方向上的投影长度，确定每一个长度限制后的骨架片段的取向，从而获得非织造布的纤维取向
。
[0016]可选地，采用
T
型角点检测算法，计算所述纤维骨架中每一个像素的8邻域中的像素值，确定纤维骨架的交叉点，具体包括：
[0017]对于像素值为
P1
的像素，若像素值
P1
满足以下8个条件中的任一条件，则将像素值为
P1
的像素判定为纤维骨架的交叉点：
[0018]条件一：
P1
×
P2
×
P3
×
P5
×
P8
＝
255^5
且
P4
×
P6
×
P7
×
P9
＝0；
[0019]条件二：
P3
×
P4
×
P5
×
P6
×
P9
＝
255^5
且
P1
×
P2
×
P7
×
P8
＝0；
[0020]条件三：
P2
×
P5
×
P7
×
P8
×
P9
＝
255^5
且
P1
×
P3
×
P4
×
P6
＝0；
[0021]条件四：
P1
×
P4
×
P5
×
P6
×
P7
＝
255^5
且
P2
×
P3
×
P8
×
P9
＝0；
[0022]条件五：
P2
×
P5
×
P6
×
P7
＝
255^4
且
P1
×
P3
×
P4
×
P8
×
P9
＝0；
[0023]条件六：
P1
×
P5
×
P6
×
P8
＝
255^4
且
P2
×
P3
×
P4
×
P7
×
P9
＝0；
[0024]条件七：
P3
×
P4
×
P5
×
P8
＝
255^4
且
P1
×
P2
×
P6
×
P7
×
P9
＝0；
[0025]条件八：
P2
×
P4
×
P5
×
P9
＝
255^4
且
P1
×
P3
×
P6
×
P7
×
P8
＝0；
[0026]其中，
P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8、P9
表示像素值为
P1
的像素的8邻域中的像素值
。
[0027]可选地，使用纤维长度限制算法限制骨架片段的长度，具体包括：
[0028]遍历骨架片段中的所有骨架像素，并识别在8连通性中只有一个相邻点是骨架像素的像素，作为端点；
[0029]选择一个未访问的端点并标记为已访问；
[0030]从选择的端点开始迭代，应用连通性原则访问端点的邻近点进行长度累积，同时将邻近点标记为已访问；
[0031]当长度累积达到阈值
T
时，停止迭代，并将当前访问点的灰度值设为0，以删除当前访问点；
[0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种非织造纤维取向测量方法，其特征在于，包括：获取非织造布的彩色图像；对所述彩色图像进行二值化处理，得到非织造布的二值图像；从所述二值图像中提取纤维骨架；采用
T
型角点检测算法，计算所述纤维骨架中每一个像素的8邻域中的像素值，确定纤维骨架的交叉点；在所述纤维骨架中删除所有的交叉点，将所述纤维骨架分解成多个骨架片段，并使用纤维长度限制算法限制骨架片段的长度；利用纤维投影算法计算每一个长度限制后的骨架片段在
X
方向和
Y
方向上的投影长度；根据每一个长度限制后的骨架片段在
X
方向和
Y
方向上的投影长度，确定每一个长度限制后的骨架片段的取向，从而获得非织造布的纤维取向
。2.
根据权利要求1所述的非织造纤维取向测量方法，其特征在于，采用
T
型角点检测算法，计算所述纤维骨架中每一个像素的8邻域中的像素值，确定纤维骨架的交叉点，具体包括：对于像素值为
P1
的像素，若像素值
P1
满足以下8个条件中的任一条件，则将像素值为
P1
的像素判定为纤维骨架的交叉点：条件一：
P1
×
P2
×
P3
×
P5
×
P8
＝
255^5
且
P4
×
P6
×
P7
×
P9
＝0；条件二：
P3
×
P4
×
P5
×
P6
×
P9
＝
255^5
且
P1
×
P2
×
P7
×
P8
＝0；条件三：
P2
×
P5
×
P7
×
P8
×
P9
＝
255^5
且
P1
×
P3
×
P4
×
P6
＝0；条件四：
P1
×
P4
×
P5
×
P6
×
P7
＝
255^5
且
P2
×
P3
×
P8
×
P9
＝0；条件五：
P2
×
P5
×
P6
×
P7
＝
255^4
且
P1
×
P3
×
P4
×
P8
×
P9
＝0；条件六：
P1
×
P5
×
P6
×
P8
＝
255^4
且
P2
×
P3
×
P4
×
P7
×
P9
＝0；条件七：
P3
×
P4
×
P5
×
P8
＝
255^4
且
P1
×
P2
×
P6
×
P7
×
P9
＝0...

【专利技术属性】
技术研发人员：王荣武，李成族，
申请(专利权)人：东华大学，
类型：发明
国别省市：