2.1羊绒与羊毛纤维的识别
羊绒与羊毛的识别一直是纺织行业的一个难题,以往用光学或电子显微镜对纤维进行测试后,还需要测试人员的凭经验来判定,缺少客观统一的评测标准,而使用数字图像处理技术是解决这一问题的有效方法。
北京大学信息科学中心视觉与听觉信息处理国家重点实验室提出了羊绒毛图像的全自动识别方案,该方法是先用自动阈值法对图像进行二值化,然后进行多直线分割,并提取羊绒毛的细度特征,接着用Canny算子提取边缘,再在边缘图上根据羊绒毛图像的鳞片特性,提取羊绒毛的鳞片长度特征,最后用Bayes方法进行识别。检测结果表明,用该方法检测羊绒毛快速且准确。
F.H.She,I…X Kong等人用图像处理技术和人工神经网络技术对美利奴细羊毛和马海毛的辨认进行了研究,并结合图像处理和神经网络技术开发了可对两种纤维自动辨别的智能系统。
2.2生丝匀度及清洁的测试
生丝检测项目较多,决定生丝等级的检测指标包括:纤度偏差、纤度最大偏差、清洁、洁净、匀度等。其中匀度和清洁的检测是表征生丝等级的重要指标。长期以来,人们一直采用黑板检测法对生丝进行等级评测,此方法主要依赖人的感官目光判断,而目光传递易出现偏差,细微的差别可能导致无法感知和识别,无法量值溯源,使得检验试样制作过程长。而采用数字图像处理技术能替代和扩大人的视觉功能,有利于解决使用传统方法测量时遇到的一系列问题。