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一种图像法测定织物孔隙特征的方法技术

技术编号:9488706 阅读:105 留言:0更新日期:2013-12-25 22:39
本发明专利技术涉及一种图像法测定织物孔隙特征的方法,特别是涉及一种图像法测定网格状稀疏织物孔隙特征的方法。本发明专利技术利用织物图像的灰度直方图双峰法阈值将灰度图像转换成二值图像,将其对应的二值矩阵中纱线区域的像素设置为1,分别将二值矩阵在经纱方向和纬纱方向投影后分析经纱和纬纱的中心线位置,将边纱中心线位置之外的图像区域裁剪去除得到新的图像;对新的二值图像中织物孔隙进行识别,利用将纱线主体区域的假孔隙剔除和面积滤波法,保留织物中的真孔隙区域;对织物的孔隙进行统计分析,得到织物的实际孔隙率、孔隙不匀和孔隙大小分布等特征。本发明专利技术实现了客观、准确、快速地计算孔隙特征指标。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及,特别是涉及一种图像法测定网格状稀疏织物孔隙特征的方法。本专利技术利用织物图像的灰度直方图双峰法阈值将灰度图像转换成二值图像,将其对应的二值矩阵中纱线区域的像素设置为1,分别将二值矩阵在经纱方向和纬纱方向投影后分析经纱和纬纱的中心线位置,将边纱中心线位置之外的图像区域裁剪去除得到新的图像;对新的二值图像中织物孔隙进行识别,利用将纱线主体区域的假孔隙剔除和面积滤波法,保留织物中的真孔隙区域;对织物的孔隙进行统计分析,得到织物的实际孔隙率、孔隙不匀和孔隙大小分布等特征。本专利技术实现了客观、准确、快速地计算孔隙特征指标。【专利说明】
本专利技术涉及,特别是涉及一种图像法测定网格状稀疏织物孔隙特征的方法。
技术介绍
织物理论孔隙率的传统方法是通过测定经纬密和经纬纱直径计算得到,经纬密的测定通常使用照布镜人工目测10厘米内的纱线数量,在纱线计数时,如遇到半根纱线时根据情况取舍为整数。织物中纱线直径的测量一般是将纱线从织物中拆下来,测量单位长度的克重继而换算成纱线直径。或者将纱线在放大仪器中直接测量直径,这种方法麻烦耗时。因此,需要寻求可靠、客观的检测方法。用计算机图像处理技术对网格圈质量进行检测,可体现出快速、准确、高可靠性和稳定性等优势。专利“基于图像处理的网格圈质量检测方法”根据网格圈织物图像的频域变换获取网格圈织物水平和竖直方向的信息,再利用频域反变换得到经纱和纬纱的单独图像,提取纱线直径和纱线间距等信息,判断图像中是否存在散边等疵点,但未涉及孔隙率分析。文献 “ Investigation of pore parameters of woven fabrics by theoreticaland image analysis methods”提到影响机织物透气性的主要指标是孔隙性能,包括孔隙率、孔隙形状、孔隙大小以及孔隙大小的分布等,并通过理论和图像分析的方法分别得出孔隙半径。在图像分析方法中,通过CCD摄像头对织物图像进行采集,先转化为灰度图像,后通过Ostu阈值将其分割为二值图像,用形态学运算消除噪点,将孔隙对象进行标注,计算其面积,并假设每个标注对象为圆形算出平均半径,得出半径分布直方图。将孔隙视为等面积的圆,等效半径虽然能在一定程度上说明孔隙的大小,但是孔隙的形状并没有表达出来。文献“国内外主流网格圈的影像学分析”提出了使用了数字化影像设备,对国内外纺纱企业实际使用的主流网格圈进行了分析,分别从网格圈织物的通透孔的均衡性、拐边的织物密度和封边形式进行了测试比较,并将其作为评价网格圈织物质量的三个表征。但这种测试主要依靠对放大投影的织物图像进行人工测试,所以测试过程较慢,无法进行大量的测试。文献“基于图像处理的集聚纺网格圈质量检测”利用图像处理方法对网格圈织物的孔隙进行了初步检测,获取了网格圈织物的孔隙总数和孔隙率,也分析了单孔的面积、周长、矩形度等参数,但未对图像中的孔隙进行识别,导致部分假孔隙误判为真孔隙进行统计。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供,特别是涉及一种图像法测定网格状稀疏织物孔隙特征的方法。本专利技术的,采用图像处理方法对织物图像进行分析和处理,将织物图像利用双峰法阈值转化成二值图像,分析图像中经纱和纬纱的中心线位置,将边纱中心线之外图像区域裁剪得新的图像,利用纱线主体区域的假孔隙剔除和面积滤波法,识别真孔隙区域,并对每个孔隙区域统计面积、位置、矩形度,得到织物孔隙特征指标,分别为孔隙面积的CV值、织物的实际孔隙率和孔隙的平均矩形度以及孔隙大小分布直方图;所采用图像处理方法确定织物孔隙特征指标的具体步骤为:(I)图像采集在织物扫描时,在织物层上方加入一层颜色对比强烈的纸板,经纱方向和图像列向平行,纬纱方向和图像行向平行。为了使纱线和孔隙两者对比明显,在织物层上面放入与纱线颜色对比强烈的黑色或者白色纸板。如织物纱线为浅色系列,在织物层上方加入黑色纸板,如织物纱线为深色系列,则放入白色纸板。由于扫描后织物图像孔隙部分表现为纸板的颜色,因此,采用颜色对比强烈的纸板可以使图像中纱线区域和孔隙区域表现为不同亮度的两个灰度范围,在对应的灰度直方图上表现为两个灰度分布峰,颜色对比越强烈,这两个灰度分布峰的距离越大,更有利于图像二值化处理。(2)图像处理I)分析织物图像的灰度直方图,由于纱线和孔隙区域分别对应直方图上的两个灰度分布峰,将这两个峰之间的谷底作为阈值,将织物图像转化为二值图像,使纱线区域的像素设置为1,孔隙区域像素设置为0,得到对应的二值矩阵;2)分别统计二值矩阵每列和每行的和,由于纱线区域像素为1,且经纱方向和图像的列方向一致,因此,每列之和反映了在该列方向上纱线的像素数量,如该列处于经纱的主体部分,该列之和的数值最大,理论上与图像的行数一致,如该列处于孔隙区域,则每列之和的数值要明显小;同理,处于纬纱主体区域的每行之和最大,理论上与图像的列数一致;3)计算平均值,将所述每列之和除以列数得到列向平均值,同理得到行向平均值;4)在直角坐标系中,以列数为横坐标,以所统计列向之和为纵坐标,绘制得到列向波形曲线,该波形曲线中的波峰数量反映了经纱数量,波峰位置对应经纱中心位置;以列向平均值为纵坐标,画一条平行于横坐标的直线;同理,绘制行向波形曲线和直线;(3)纱线中心线的获取在经纱主体区域,每列之和理论上为最大值,与图像的行数一致,对应于波形曲线的波峰的顶部,但由于多种原因,波峰顶部会出现一些小的波动,因此,将所述直线和波形曲线每个波峰的两个交点之间的中点的列位置,作为经纱的中心线位置。即过该中点绘制一条平行于纵坐标的直线,其与横坐标的交点的数值对应为图像中经纱中心所在的列位置;然后在织物图像上,过所述的列位置,绘制平行于列向的直线,即为经纱中心线;同理,得到纬纱中心线所在的行位置后在织物图像上绘制纬纱中心线;(4)边纱裁剪和纱线直径计算织物中经纬纱是有规律的交织在一起,呈现为周期性,因此,分析的织物区域若为整数个循环数,则分析的数据更为准确。因此,在上述已绘制经纱中心线和纬纱中心线的织物图像上,分别找到图像中列向最左侧的经纱中心线和最右侧的经纱中心线,找到图像中行向最上侧的纬纱中心线和最下侧纬纱中心线,将四条中心线围成的矩形之外的区域去除,即将最左侧半根经纱和最右侧半根经纱计为一根完整的经纱,最上侧半根纬纱和最下侧半根纬纱计为一根完整的纬纱,获得新的织物图像和对应的新的二值矩阵;在新的图像中,经纱和纬纱的数量均为整数根;将新的二值图像对应的二值矩阵,按照步骤(2)中的第2)?4)步在直角坐标中重新绘制波形曲线,在横坐标代表列数的波形曲线中,取波峰最大值的0.96?0.99倍作为纵坐标值绘出平行于横坐标的直线,与波形曲线每个波峰相交于两点,此两点之间的距离即为经纱直径;同理,绘制横坐标代表行数的波形曲线,同样获取两点之间的距离即为纬纱直径;(5)孔隙识别在新的二值图像中,纱线呈白色,即纱线区域的像素为1,而孔隙区域的像素为0,孔隙区域呈白色。为了对孔隙区域进行分析判断,将二值图像取反,即使纱线区域像素为0,而孔隙区域的像素为1,即孔隙区域表现为白色,而纱线区域表现为黑色。对取反后的二值图像中所有的白色区域分别进行统计分析,剔除纱线主体区域的假孔隙,并且剔除噪声点,本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种图像法测定织物孔隙特征的方法,其特征是:采用图像处理方法对织物图像进行分析和处理,识别真孔隙区域,并对每个孔隙区域统计面积、位置和矩形度,得到织物孔隙特征指标,分别为孔隙面积的CV值、织物的实际孔隙率和孔隙的平均矩形度以及孔隙大小分布直方图;所采用图像处理方法确定织物孔隙特征指标的具体步骤为:(1)图像采集在织物扫描时,在织物层上方加入一层颜色对比强烈的纸板,同时使织物经纱方向和图像列向平行,纬纱方向和图像行向平行,扫描该层织物得到灰度图像;(2)图像处理1)获取织物图像的灰度直方图,将直方图双峰之间的谷底作为阈值,将织物灰度图像转化为二值图像,将纱线区域的像素设置为1,得到对应的二值矩阵;2)分别统计二值矩阵每列和每行的和;3)计算平均值,将所述每列的和除以列数得到列向平均值,同理得到行向平均值;4)在直角坐标系中,以列数为横坐标,以所统计列向之和为纵坐标,绘制得到列向波形曲线;5)以列向平均值为纵坐标,画一条平行于横坐标的直线;同理,绘制行向波形曲线和直线;(3)纱线中心线的获取在直角坐标系中,取所述直线与所述列向波形曲线的每个波峰的两个交点之间的中点,过该位置画一条平行于纵坐标的直线,其与横坐标的交点的数值对应为图像中经纱中心所在的列数,即为经纱中心线的列位置;然后在织物灰度图像上,过所述的列位置,绘制平行于列向的直线,即为经纱中心线;同理,得到纬纱中心线所在的行位置后在网格圈织物图像上绘制纬纱中心线;(4)边纱裁剪和纱线直径计算在上述已绘制经纱中心线和纬纱中心线的织物图像上,找到位于图像四周边界的四条中心线,将该四条线围成的矩形之外的区域去除,获得新的织物灰度图像和对应的新的二值图像,使得新图像中经纱和纬纱数量为整数根;将新的二值图像对应的二值矩阵,按照步骤(2)中的第2)~4)步在直角坐标中重新绘制波形曲线,在横坐标代表列数的波形曲线中,取波峰最大值的0.96~0.99倍作为纵坐标值绘出平行于横坐标的直线,与波形曲线每个波峰相交于两点,此两点之间的距离即为经纱直径;同理,绘制横坐标代表行数的波形曲线,同样获取两点之间的距离即为纬纱直径;(5)孔隙识别将新的二值图像取反,使纱线区域像素为0,而孔隙区域的像素为1,即孔隙区域表现为白色,而纱线区域表现为黑色;对取反后的二值图像中所有的白色区域分别进行统计分析,剔除纱线主体区域的假孔隙,并且剔除噪声点,得到保留有真孔隙的二值图像;所述剔除纱线主体区域的假孔隙的过程为:在取反后的二值图像上,将沿纱线中心线双向扩大且宽度为纱线直径0.7倍的矩形区域作为纱线的主体区域,将每一个白色区域内像素行位置的平均值和列位置的平均值作为该白色区域的中心,判断该白色区域中心位置是否处于纱线的主体区域,如处于纱线的主体区域,则判定为假孔隙,并将该白色区域的所有像素设置为0,即将白色区域转换成黑色区域,从而剔除该假孔隙;所述剔除噪声点的过程为:对剔除纱线主体区域假孔隙后的二值图像中剩下的白色区域的面积进行判断,如区域面积小于一定临界值TT=0.09d‾2为纱线直径,取经纱平均直径和纬纱平均直径的均值;则判断该白色区域为噪声点,将该白色区域的像素设置为0,即将白色区域转换成黑色区域,从而剔除噪声点;(6)孔隙特征提取对剔除假孔隙和噪声点后的二值图像中的每一个白色区域即真孔隙区域分别进行统计,将每一个孔隙区域中白色像素的数量统计为该区域的面积,将每一个孔隙区域所有像素的行位置的平均值和列位置的平均值作为该孔隙的中心,将每一个孔隙区域的面积与其最小外接矩形面积之比作为该孔隙的矩形度Ri。根据每个孔隙的面积Ai,统计孔隙的最大面积、最小面积和平均面积将孔隙面积的CV值作为孔隙不匀指标,CV%=Σ(Ai-A‾)2A‾×100%根据织物孔隙率的定义,将孔隙区域的面积与织物区域面积之比作为织物的实际孔隙率Pr,Pr=ΣAiM×N其中M为裁剪后图像的行数,N为裁剪后图像的列数,M×N即以像素统计的图像 面积,即织物面积。根据孔隙面积大小进行分区间数量统计,得到孔隙大小分布图。根据每个孔隙的矩形度Ri,得到孔隙的平均矩形度R‾=ΣRinn为孔隙数量。FDA0000377689170000022.jpg,FDA0000377689170000023.jpg,FDA0000377689170000031.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:傅婷陈霞汪军李立轻万贤福梁翠芳朱方亮
申请(专利权)人:东华大学
类型:发明
国别省市:

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