紡織品檢測中的模式識別應用分析

摘 要：近年來，我國紡織業的不斷發展，推動了經濟水平的提升，同時也帶動促進了紡織技術水平的提升。隨著社會經濟體制的不斷深化，人們的生活水平不斷提高，同時人們對高品質的水平提出了更高的追求，在紡織品的生產活動中，為了能夠滿足大眾消費者對高品質紡織品的需求，對于紡織品的檢測加強重視力度，提高紡織品的生產效率與產品質量。模式識別方法能夠有效的檢測出紡織品生產過程中存在的問題，并且通過紡織材料的圖像分析，更好的提高紡織品的質量，促進紡織業的發展。

關鍵詞：紡織品檢測;識別模式;紡織材料;圖像分析

隨著紡織企業的不斷發展，許多先進的生產技術和設備引入進來，給紡織企業的發展帶來了全新的機遇和挑戰。在紡織企業的生產中，紡織品檢測是生產活動的重要環節，決定著紡織品的質量以及企業的生產效益和社會地位。所以，積極的開展科學的紡織品檢測工作具有重要意義。目前，模式識別作為一種人工智能檢測手段，被廣泛應用與紡織品的檢測中，對紡織品的質量能夠實現良好的評估與檢測，模式識別方法與計算機圖形處理技術的有效結合，取代了原本的紡織品檢測評估系統，成為了當前紡織企業不可或缺的檢測手段。以下對模式識別在紡織企業產品檢測中的應用進行分析。

一、 模式識別的檢測原理和應用方法

在紡織企業的產品檢測中，應用模式識別系統主要的檢測原理是根據紡織品的特征進行分類識別，模式識別在圖像分析模式中主要將檢測的圖像分為三個階段進行檢測。首先是圖像分割，這個階段主要是對紡織品進行檢測，然后將圖像中紡織品和其他物體進行分離。其次是特征抽取，對紡織品的特征進行抽離，讓后將多個特征組合在一起，形成一個能描述樣品特征的向量空間。最后是學習與分類，對一組紡織品特征的樣本進行特征參數計算，將這些特征劃分到不同區域，讓后對樣品進行識別分類，實現良好的評估效果。

對于模式識別的應用主要包括統計決策法、模糊判斷法、人工智能法以及句法結構法等。句法結構法和統計決策法屬于經典的模糊識別技術，而模糊判斷法和人工智能法是當前比較新近的檢測技術，能夠模擬人的思維，實現更加形象的檢測效果。

二、 ?紡織品檢測中模式識別的應用策略

對于紡織企業來說，在當前開展紡織品檢測活動中，主要依靠模式識別技術，對防治品的材料進行圖像識別與檢測，對紡織品的特征進行抽取，同時對模型進行選擇和樣本采集等實現紡織品的檢測效果，紡織品的檢測更多依靠生產經驗和實驗來反映出紡織材質的特性，從而檢測出紡織品中存在的問題，針對式的改良操作，提高紡織品的生產不足，加強紡織生產質量和效率，促進紡織企業的發展。

（一）模式識別在紡織品種類檢測中的應用

在模式識別方法的應用中，采用圖像是別發對紡織品中的纖維種類信息自主識別，根據紡織比例和纖維轉移指數的計算與分析，判斷出纖維的種類以及結構特性，先通過模式識別法對纖維進行取樣和圖像抽離，提取纖維的個性指標，并在此基礎上對纖維的不同形態參數進行分析，檢測出紡織品的纖維種類。例如毛與絲這兩種都是以圓形度和周長、等截面以及形狀因子為識別參數，而滌綸和黏膠則是以面積、周長、緊密度和形狀因子為識別參數，此外，棉和麻主要是以直徑分布離散度與矩形充滿度為識別參數。由于纖維的幾何形體比較復雜，并且樣本值離散性也比較大，特別是天然纖維的形狀與粗細程度的變化都比較大，所以，應該選用樣本適應性比較強的幾何判別法進行檢測。

（二）模式識別在紡織品瑕疵檢測中的應用

在紡織企業的生產活動中，紡織品的瑕疵對產品的質量具有較大的影響，同時對企業的信譽度和形象都有著嚴重的影響。因此，紡織品的瑕疵檢測至關重要。采用模式識別方法對紡織品的瑕疵進行識別，主要是通過共生灰度矩陣SGLDM進行提取，也有一些企業將紡織品的下次點看做紡織品的紋理的周期性變異區域。對于紋理方法進行紡織品瑕疵的提取，需要對大量的數據進行處理，并且運算起來也比較緩慢，因此，頸部不斷的探索與研究，開展了模式識別法對紡織品進行瑕疵檢測，首先要判別紡織品的灰度直方圖函數，然后對開展SGLDM的馬氏距離判別函數，這樣不但較少了計算量，同時也實現了良好的下冊檢測效果。此外，也有部分紡織品企業采用人工神經網絡系統對紡織品進行瑕疵檢測，提取六個紋理特征作為反饋神經網絡的輸入點，并通過對瑕疵點樣本的訓練，實現了棉結、斷經緯、油污疵點的分類效果。

三、 結束語

綜上所述，隨著我國紡織企業的不斷發展，給人們的生活帶來了更好的體驗，為了更好的加強紡織品的質量，促進紡織業的經濟水平提升。紡織企業應該重視紡織品的檢測工作，全面發揮模式識別檢測方法的優勢，對紡織品的纖維種類以及瑕疵點進行全面檢測，并針對式的開展改進和補救措施，加強紡織品的質量，提高企業的品牌影響力，促進防治企業的經濟收益，同時實現紡織業的可持續發展。

參考文獻：

[1]江學.模糊數學在紡織工業中的應用[M].香港：開益出版社，2012.

[2]沈清湯.模式識別導論在紡織領域中的應用[M].長沙：國防科技大學出版社，2018.

作者簡介：宋小賀，女，吉林長春人，遼寧科諾紡織服裝檢測有限公司，研究方向：紡織品及服裝檢測。