發(fā)布時(shí)間：2018-03-30 15:30

  本文選題：紗線條干均勻度　切入點(diǎn)：顯著性分析　出處：《紡織學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：針對(duì)運(yùn)用圖像方法進(jìn)行紗線條干均勻度檢測(cè)時(shí),背景黑板、紗線毛羽以及圖像噪聲等對(duì)檢測(cè)結(jié)果影響較大的問(wèn)題,借鑒人的視覺(jué)感知機(jī)制,提出一種應(yīng)用顯著性算法檢測(cè)紗線條干均勻度的方法。對(duì)采集到的紗線圖像提取顏色和亮度特征,進(jìn)行顯著性分析,突出紗線條干區(qū)域,然后利用迭代閾值分割算法和區(qū)域?yàn)V波,得到準(zhǔn)確清晰的紗線條干二值圖像,基于此進(jìn)行直徑計(jì)算、均勻度分析和紗線疵點(diǎn)判定。通過(guò)邊緣準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)可知,采用所提方法分割得到的紗線條干二值圖像有著較高的分割精度。通過(guò)與Uster Classimat 5的均勻度檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,證明這種方法可得到準(zhǔn)確的結(jié)果,與Uster Classimat 5的測(cè)量結(jié)果有著較好的一致性。
[Abstract]:In order to solve the problem that background blackboard yarn hairiness and image noise have great influence on yarn evenness detection using image method for yarn evenness detection this paper draws lessons from human visual perception mechanism. A method of detecting yarn evenness by using salience algorithm is proposed. The color and brightness characteristics of the collected yarn images are extracted, and the salience analysis is carried out to highlight the yarn dry area. Then using iterative threshold segmentation algorithm and region filtering to obtain accurate and clear yarn yarn dry binary image, based on which the diameter calculation, evenness analysis and yarn defect determination are carried out. The yarn dry binary image obtained by the proposed method has higher segmentation accuracy. By comparing with the results of Uster Classimat 5, it is proved that this method can get accurate results. The results are in good agreement with that of Uster Classimat 5.
【作者單位】： 西安工程大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61301276) 陜西省工業(yè)科技攻關(guān)項(xiàng)目(2015GY034)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TS101.922

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本文編號(hào)：1686507