论文摘要
为更准确测量纱线参数信息,针对图像背景处理和阈值分割算法对纱线图像处理后毛羽信息损失严重的问题,提出自适应灰度增强及线形区域阈值分割算法。并用自制图像采集系统获取6种不同类型的纱线样本,进行图像识别算法的准确性和有效性验证。结果表明:提出的2种算法可明显减少纱线图像信息损失,并且具有良好的鲁棒性,图像法检测的纱线毛羽长度和数量与目测法相近;实现了纱线主体与背景的灰度对比度增强,避免单一阈值导致的图像分割效果差的影响,提高纱线毛羽的识别精度和测量准确性,为后续研究纱线毛羽检测系统提供有效纱线图像分析算法。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王文帝,辛斌杰,邓娜,李佳平,刘宁娟
关键词: 纱线毛羽,自适应灰度增强,区域阈值分割,图像处理,图像分析
来源: 纺织学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 上海工程技术大学服装学院
基金: 上海市自然科学基金项目(18ZR1416600)
分类号: TP391.41;TS103.62
DOI: 10.13475/j.fzxb.20180404607
页码: 150-156
总页数: 7
文件大小: 633K
下载量: 123
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