CN102592286A - 一种基于图像处理的色织物配色模纹图自动识别方法 - Google Patents
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Abstract
基于图像处理的色织物配色模纹图的自动识别属于新型纺织检测领域。色织物配色模纹图是指色织物表面组织点颜色的配色效应。基于人工时间的检测方法耗时费力且容易出错，与现代纺织自动化生产的需求不相适应。为了解决这一问题，本发明拟开发基于图像处理的色织物配色模纹图的自动检测仪器。系统包括光源、图像采集模块及色织物配色模纹图自动检测等模块。利用数码显微镜在反射光源下采集色织物表面反射图像，通过IEEE 1394接口将图像数据输入计算机系统。在色织物配色模纹路自动识别模块，首先利用对色织物图像进行纹理增强，然后基于图像的灰度特征实现经纬纱线和组织点的分割，接着提取组织点的颜色特征，基于聚类验证方法确定色纱种类，最后基于模糊聚类方法实现组织点颜色分类，获得色织物配色模纹图。
Description
技术领域
本发明涉及一种新的色织物配色模纹图的自动识别方法。具体涉及采集色织物表面反射图像，利用图像处理与分析的方法依次实现纱线分割、组织点定位、组织点颜色识别，最后实现配色模纹图的自动识别。
背景技术
配色模纹图的分析在色织物根据织物来样进行再生产过程中是比较重要的一项。传统的人工分析方法中，是由专门的检测人员在照布镜的辅助下，分析织物组织点和纱线颜色得出织物的配色模纹图。人工分析方法耗时费力、主观性强，且劳动强度大，越来越难满足现代纺织自动化生产的要求。
利用计算机数字图像处理技术可以实现，一方面可以降低工人劳动强度，同时可以提高色织物分析效率，满足纺织企业自动化生产发展的需求。利用图像处理分析技术可以克服上述缺点，实现色织物配色模纹图的快速准确识别。
为了解决这一问题，本发明拟开发基于图像处理的色织物配色模纹图的自动检测仪器。系统包括光源、图像采集模块及色织物配色模纹图自动检测等模块。利用数码显微镜在反射光源下采集色织物表面反射图像，通过IEEE 1394接口将图像数据输入计算机系统。在色织物配色模纹路自动识别模块，首先利用对色织物图像进行纹理增强，然后基于图像的灰度特征实现经纬纱线和组织点的分割，接着提取组织点的颜色特征，基于聚类验证方法确定色纱种类，最后基于模糊聚类方法实现组织点颜色分类，获得色织物配色模纹图，发明涉及的色织物配色模纹图的检测流程如图1所示
发明内容
本发明的目的是提供一种色织物配色模纹图的自动检测的软硬件设计原理和实现方法，利用实时图像处理技术实现色织物配色模纹图的全自动检测，从而取代现有的色织物配色模纹图人工检测方法，提高色织物配色模纹图检测的准确性，同时解放检测工人生产力，与现代纺织企业的自动化生产需求相适应。
本发明采用的技术方案如下：
(1)一种基于数码显微镜的色织物图像采集方法，包括CCD工业面阵相机(要求相机的分辨率在200万像素以上)，IEEE1394数据线及数据接口，反射光源；
(2)一种色织物图像实时处理系统，包括利用Visual Basic 6.0构建纬编色织物图像实时处理系统界面，通过IEEE1394接口读入数码显微镜采集的织物图像数据，并提供织物图像实时处理的实现方法；
(3)一种色织物图像分析方法，包括图像处理方法实现经纬色纱和组织点的定位、组织点颜色特征参数提取、色纱种类的确定以及配色模纹图的自动识别。
本发明利用图像分析的方法，结合数码显微镜实现了色织物配色模纹图的自动识别，为进一步实现色织物的结构参数的自动分析提供帮助，同时也为纺织品图像的自动分析提供一种示范性平台。
附图说明
图1色织物配色模纹图自动识别流程图
图2色织物配色模纹图自动识别系统结构图
图3色织物表面反射图像
图4色织物纱线及组织点分割图
图5色织物组织点颜色识别结果
图6色织物配色模纹图
具体实施方式
结合图1所示，本发明的色织物配色模纹图的自动识别方法包括对图像的Hough变换、色织物图像的滤波增强、纱线分割、组织点定位、组织点颜色识别，最后实现色织物配色模纹图的自动识别。
本发明的工作原理如下：以Visual Basic 6.0为软件，开发色织物配色模纹图自动识别系统，首先读取色织物表面图像，对色织物图像作Hough变换，对色织物图像作滤波增强，提高图像的对比度，利用图像处理与分析的方法依次实现纱线分割、组织点定位、组织点颜色识别和配色模纹图的自动识别。
本发明的软件硬件结构原理如图2所示，色织物配色模纹图自动识别过程如下：
(1)利用一定的图像采集设备，采集色织物表面图像，采集过程中尽可能的使织物摆正，图3即为一幅利用数码显微镜采集到色织物表面反射图像，其中竖直的一组纱线为纬纱，水平的一组纱线为经纱；
(2)利用灰度投影法分割纱线，结果如图4所示，具体操作过程如下：在图像中对像素点进行按行按列灰度累加，通过确定累加曲线中的谷点即可完成对色织物经纬纱的分割。
(3)提取组织点颜色特征参数，基于聚类验证理论实现组织点颜色种类的确定。
(4)基于模糊聚类算法实现组织点颜色分类，上例中组织点颜色分类结果如图5所示。
(5)自动色织物的配色模纹图，识别结果如图6所示。
Claims (4)
1.一种新的色织物配色模纹图的自动识别方法，其特征在于：基于色织物表面反射图像，利用图像处理方法实现色织物配色模纹图的自动识别。
2.根据权利要求1所述的色织物图像，其特征在于：色织物图像中经纬纱能够清晰辨认。
3.根据权利要求1图像处理方法，其特征在于：对色织物图像进行Hough变换和在频域内对色织物图像进行滤波以增强图像对比度。
4.根据权利要求1所述的色织物配色模纹图的自动识别，其特征在于：用灰度投影法分割纱线，定位组织点并获得组织点的颜色，再确定纱线颜色数，用模糊聚类算法对组织点颜色进行分类，进而自动识别出配色模纹图。
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