前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了淺論紡織工業中圖像處理的運用范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

1非織造布中纖維及纖維取向的評定

在非織造布中，纖維和纖維取向會直接影響到非織造布材料的性能，需要對此嚴加控制。最初的時候，人們使用人工測試的方法來分析纖維的取向，這中方法有太多的不確定因素，容易影響分析結果。隨著時間的慢慢增長，逐漸有了一些其它的方法，例如張力分析法、微波法、折射法等等，但是這些方法也都無法排除主觀影響，無法保證分析結果的準確性和可靠性。知道后來出現了計算機技術，使圖像分析法為紡織品檢測立下了汗馬功勞，也成為目前為止檢測非織造布中纖維及纖維取向的較為先進和科學的方法。

（1）傅氏變換法：使用這種變換法之后能夠將被操作圖像的灰度強度分布分解成為有一定規律的分布，經這種變換之后可以對圖像使用頻率形式進行相應的描述，其中被分解的灰度的強弱部分分別對應著不同頻率的振幅，有強的針對性，用這種變換來判斷圖像中的各種方向的灰度梯度變化效果非常的好，得到的數字體香的灰度分布有明暗變化的規律在里面，呈現出一定的周期性，圖像中的灰度分布所展示出的信息能夠告訴人們纖維的取向分布。例如纖維按照一個方向分布時，這個方面的灰度分布空間頻率比較的低，而垂直于這個方向的空間頻率就會非常的高，這種規律的存在，能夠使人們很好的利用這種方法來獲知纖維的取向。這種方式雖然好用，但是也存在自身的局限性，這就是應用這種變換的圖像必須是有規律的周期性圖像，如果不是完全周期性的圖像（上下或是左右有一定的不同），會使變化后的結果中出現錯誤的空間頻率，這時就需要用相應的函數來解決。這個方法還有另一個優點，就是該方法可以自動的過濾掉無序排列纖維的強度信號，只保留有序的強度信號，將無用信號出去以后，會使最終的結果更明了，更直接，更準確可靠。

（2）流場分析法：我們知道一個圖像的邊緣能夠代表該圖像的取向場，這種圖像的局部取向信息可以根據圖像的灰度梯度方向來獲得。原理是圖像的灰度梯度方向和纖維排列方向是垂直關系的存在，獲取灰度梯度方向時需要對圖像進行噪聲過濾操作，得出該圖像的像素梯度值，之后將圖像分作許多小型的額窗口，然后得出每個窗口的平均取向，最后的操作就是通過計算圖像相關的矢量信息可得出總的平均取向。這個方法在實際的使用時，也有注意事項，即需要注意窗口的大小是不是符合規定，如果不符合規定，該分析法所得出的結果就是錯誤的，不能夠被采用，此外該分析方法主要得到的是纖維平均取向角，容易對最終的結果形成誤差。

（3）直接蹤跡法：該方法是對纖維進行直接的處理，能夠直接對圖像進行識別度量描繪操作，在圖像進行處理識別前，需要對圖像進行細化和輪廓增強的操作，將圖像中的纖維轉化成為簡單數字化的信息，這些信息以弧線的形態存在。對圖像進行細化的方法比較的多，只是每一種細化方法的結果有所不同，其實這些不同無需考慮，因為都可以符合最終的要求。由此看來，我們應該具體情況具體分析，總的來說應該從節省時間和減低操作難度兩個方面來考慮如何選擇細化方法，將圖像細化之后，就要對弧線進行跟蹤，從而得出相應的結論。事實證明該方法在研究纖維和纖維的取向方面是比較準確有效的，應該加大推廣普及力度，為我國的紡織行業做出自己的貢獻。

2紡織品各個性能的檢測和分析

（1）紡織品瑕疵的辨別和分類

受人喜歡的紡織品的表面應該是干凈整潔的，如果在紡織品的表面出現了瑕疵，會對紡織物的外觀造成負面影響，此外也會對紡織品的等級評定造成不良影響。隨著科學技術的進步和計算機技術的廣泛推廣以及圖像分析技術的日益完善，使用計算機圖像分析技術來辨別紡織品表面的瑕疵已經成為了必不可少的方式。動態的研究紡織品外表的瑕疵的辨別和分類，也是當前需要研究的重要方向，雖然我國對這方面進行了一定的探索，但是沒有形成實際可操作的系統，仍需進行進一步的研究。

（2）紡織品折皺強度的檢測

在以往對紡織工業進行探究時，我們通過對紡織品的褶皺恢復能力來判斷紡織品的褶皺程度。該方法雖然操作簡單方便，但是不能很準確、很仔細的進行判斷，計算機圖像處理技術能夠對圖像進行快速、準確的變換，并且在提取特征信息的時候非常的客觀、直接，所以其在進行紡織品的褶皺程度判斷時有很高的可信性和科學性。其中的小波分析能夠將紡織品的圖像信息變換成不同的頻率信號輸出，有利于獲取紡織品的細節部分的信息，從而使鑒定結果更細致、準確。

3紡織品起毛、起球檢測

紡織品如果出現汽貿現象，會造成人們的困擾，也會影響紡織品的美觀，降低服飾的舒適度。以前的老舊的檢測紡織品的起毛性能時的方法，不夠科學和公正，得到的結果比較的牽強和模糊，而如果通過顯微鏡的方式進行計數檢測，人員勞動量過大，也比較的浪費時間，所以我們一直在找尋合適的、科學的紡織品的起毛檢測方法。隨著計算機圖像檢測技術在紡織行業的運用，我們找到了擺脫傳統檢測方法的技術，圖像處理技術很好解決了以往檢測時遇到的的主觀性強、結果模糊和勞動量過大的問題，受到人們的追捧。

本文作者：陸青青 單位：湖州市吳興區紡織品質量監督檢測中心