申请/专利权人：武汉纺织大学

申请日：2021-02-08

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN113012105B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/70;G06T7/136;G06T7/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2021.06.22#公开

摘要：本发明涉及一种基于图像处理的纱线毛羽检测评级方法，为了准确对纱线毛羽的特征参数进行检测，本发明利用数字视频显微镜RH2000进行图像采集，对采集图像进行小波去光照、二值化、除噪、细化连接处理获取毛羽图像，对图像中各毛羽划分不同区域，标记标签值，分别统计各毛羽的像素数和毛羽数量，找到毛羽像素数与毛羽长度的对应关系，将毛羽像素转变成毛羽长度，进而利用毛羽长度和毛羽数量来实现毛羽评级。图像处理结果与目测毛羽结果具有一致性，可以认为提出的方法能够提高毛羽检测的准确度。

主权项：1.基于图像处理的纱线毛羽检测评级方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集原始纱线图像；步骤2、将采集的原始纱线图像进行灰度处理，得到纱线灰度图像；步骤3、将过滤后的纱线条干图像进行多层小波分解重构，近似重构出光照信息层，通过算数运算消除光照不均影响，获取纱线图像；步骤4、将上述步骤3消除光照影响的纱线图像进行开运算操作，获取纱线主干，运用数学运算提取出不含纱线主干的毛羽图像；并将其进行滤波去噪；步骤5、将上述步骤4所得纱线主干图像运用改进大津算法二值化得到清晰毛羽图像；步骤6、对毛羽作细化处理，使用3×3模板包含9个像素点，对毛羽像素矩阵进行遍历处理，以值为1的像素点作为模板中心，分别进行两次迭代，第一次迭代为将满足预设第一条件的像素点值变为0，第二次迭代移去满足第二预设条件的像素点后将剩余像素点中值为1的像素点变为0，通过两次迭代将毛羽细化成一条细线，获得完整毛羽图像；步骤7、将二值化毛羽图像矩阵中各毛羽划分为不同区域进行统计，将像素矩阵中满足预设连通区域要求的所有毛羽像素标记为同一个标签值，不同连通区域的毛羽像素标记为不同标签值，返回总标签数num，标记后的毛羽图像矩阵L，通过循环遍历出像素矩阵中不同区域毛羽像素数量，计算和存储各连通区域的毛羽像素数和对应各像素数的连通区域数量得到矩阵S；步骤8、测得最终毛羽图像中纱线的长度Ls,毛羽直径Lv,V表示最终毛羽图像的水平分辨率，通过找到像素数与长度的对应关系，利用公式sum=L×Lv×V^2Ls^2将毛羽长度转换为像素数区间，利用循环算法对矩阵S位于相应区间像素数的矩阵值进行统计，得到不同毛羽长度对应毛羽数量；步骤9、根据上述公式计算出纱线毛羽图像中不同毛羽长度对应的毛羽数量，通过计算出cv值对纱线毛羽进行评价，最终得到毛羽评价结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉纺织大学 基于图像处理的纱线毛羽检测评级方法

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