基于双面成像技术的色织物组织识别研究

• 作 者: 张瑞
• 出 处: 上海工程技术大学
• 发表日期: 2016年01期
• 关键词: 色织物 组织识别 密度测量 图像处理 图像融合 模板匹配

织物组织是机织物的重要结构参数,对织物的机械性能和服装的外观效果起到关键作用,因此,机织物的组织识别也是产品质量检测过程中必不可少的环节。传统人工识别织物组织的方法不仅存在检测时间长,效率低的缺点,还易受到检测人员的主观影响,近年来,越来越多的研究人员开始将计算机图像处理技术应用于纺织品检测领域。织物组织纹理与分析,目前大多是基于织物单面图像进行研究,由于这种方法无法提取到完整的织物组织与颜色信息,因此,本文提出一种基于双面成像技术的色织物组织识别方法。文章首先介绍了色织物双面图像采集系统的搭建和图像采集的工作流程,利用夹具上的特征匹配点和Radon变换完成双面图像像素级的对位匹配;将色织物图像从RGB颜色空间转到Lab颜色空间并提取仅包含亮度信息的L分量,采用巴特沃斯高通滤波去除图像频率域中的低频信息,降低灰度图中纱线区域的亮度差异,去除色织物图像中的颜色信息,增强纱线的结构信息。分别利用基于加权平均算法的融合方法,基于小波变换的融合方法,基于拉普拉斯金字塔变换的融合方法对色织物颜色去除后图像进行双面融合;建立三种融合指标对融合效果进行评价,发现基于拉普拉斯金字塔变换的双面图像融合方法,其融合效果较理想。借助傅里叶变换将融合图像从空间域转换到频率域,提取对应于经纬纱线周期性排列的频率点信息,通过傅里叶反变换重构出经纬纱线分布图像,并计算出纱线密度。采用自适应滤波去除色织物颜色减少图像中的噪声,利用直方图均衡化提高图像对比度,随后,借助灰度投影法对经纬纱线进行定位分割,完成组织点网格初始化;提出基于纬纱局部亮度的组织点网格校正方法,通过寻找纬纱条干中的局部亮度最小值,实现组织点网格校正,使网格中包含完整的组织点边缘信息。提出基于模板匹配的组织点属性识别,根据织物组织点图像的灰度特征分别建立经组织点模板图像和纬组织点模板图像,提取织物组织点图像中的特征参数后与模板图像进行相似性匹配,完成组织点属性识别,并生成初始组织图;随后,利用织物双面图像的组织图进行组织点错误检测,利用k邻近算法对错误识别的组织点进行校正;提取每个组织点的颜色特征参数后,结合双面组织图完成色经和色纬融合,借助k均值聚类算法进行色纱颜色聚类,并最终生成色织物的配色模纹图。