基于空間-頻率域的織物組織識別新技術研究.pdf

1、織物組織識別是紡織測試分析及設計領域的前沿課題,具有重要的現實意義。旨在通過分析織物的外觀紋理結構、紋理走向及色調分布提取紗線組織結構參數并識別織物的紋理組織規(guī)律。對各種織物面料類別及不同的組織結構進行正確的識別與分析,可以為面料設計、仿樣和創(chuàng)新提供科學依據?？椢锝M織結構識別的研究對于紡織及面料行業(yè)的產品生產、設計創(chuàng)意和仿樣改樣進而提升我國紡織產業(yè)的國際競爭力具有重要意義。
　　 紡織品CAD技術的出現在很大程度上簡化了產品的設

2、計和織造過程。但由于織物組織結構復雜多樣,生產過程受紡織工藝的影響,最終形成的紡織品具有許多不確定性,從而增加了織物組織自動識別的難度。傳統(tǒng)織物組織識別方法無論是統(tǒng)計方法、幾何方法,還是譜方法和模型方法都假定織物圖像為平穩(wěn)信號,即經緯紗線排列理想,水平方向和垂直方向上的灰度信號能很好的體現紗線的間隙位置。然而實際織物圖像為非平穩(wěn)信號,紗線排列與理想模型存在較大差異。傳統(tǒng)的織物組織識別方法很難適應實際織物圖像的非平穩(wěn)性特點。結合織物圖像的

3、非平穩(wěn)性特點,突破現有織物組織識別技術瓶頸,發(fā)展新的織物參數分析與識別技術成為織物組織智能分析與設計領域的前沿核心問題。
　　 本文研究基于圖像的空間-頻率域分析理論,針對織物的組織類型與結構參數進行了深入的研究,主要工作包括:
　　 (1)研究了Hilbert邊際譜、Hilbert-Huang Hough變換在織物結構參數估計中的應用,分別基于Hilbert邊際譜和Hilbert-Huang Hough變換提出了平紋組

4、織紗線密度和斜紋組織紗線密度估計算法。將織物圖像轉換為一維信號,對一維信號分別求取Hilbert邊際譜和Hilbert-Huang Hough變換,據此求得織物圖像在經向、緯向和斜紋方向的主頻率,并將主頻率換算為織物紗線密度。仿真實驗表明,該方法能精確估計紗線密度。
　　 (2)提出了一種新的基于B樣條小波變換極大模的織物多組織識別算法.由B樣條小波對織物圖像進行分解,利用分解后的緯向和經向的子圖像建立正?？椢飯D像和待檢測織物圖

5、像的極大模邊緣圖像:然后由二者的差分結果提取檢驗織物組織識別準確性的判定參數;最后由組織矩陣繪制織物的組織圖。仿真結果表明;本文方法能夠精細準確的刻畫織物組織點位置并具有效率高,穩(wěn)定性能好等優(yōu)點。
　　 (3)提出了一種基于四元數-Gabor濾波和四元數-PCA彩色織物組織識別新方法。將彩色織物圖像表示為四元數形式,并應用四元數-Gabor濾波器進行濾波處理,對濾波后的圖像進行聚類處理實現初始分割,在初始分割的基礎上運用四元數-