圖像處理技術在紡織品檢測中的應用

文/牛慧

在當今信息工業時代，紡織品檢測的工作可以借助圖像處理技術，對紡織品的結構、工藝以及圖案等方面進行全方位管理，有效減少人工檢測帶來的各種不足以及檢測差異，從而有力地提高檢測結果的準確性，提升紡織品的品質。

1 圖像處理技術在生絲檢測中的應用

在紡織品的生產中，圖像處理技術主要用于紡織品的纖維檢測，如測試生絲勻度及清潔，在計算機支持下的圖像處理技術，可以對纖維的張力折射以及生絲的等級等數據進行更加全面細致的分析，有效地提升了紡織品纖維檢測的效率，促進了紡織品生產的進步和發展。

在具體的使用圖像處理技術的過程中，可以利用圖像處理技術檢測生絲的等級。生絲等級檢測的指標包括纖度偏差、纖度最大偏差、清潔、潔凈、勻度等。生絲勻度與清潔是主要的技術指標，利用數字圖像處理技術進行生絲勻度與清潔的測試可以有效克服傳統測試方法中量值溯源的問題，替代和擴大人的視覺功能。

生絲清潔的自動測量，主要原理為按標準將清潔進行分類、統計，根據描出的糙疵點形狀，計算其長度、寬度、周長、面積、中心灰度與周圍灰度的平均差值和相對差值。而勻度測試則是在圖像即灰度值的二維灰度函數中進行抽樣、取值，之后量化，得到用灰度二維數組表示的離散化圖像，此時使用計算機對其進行各種運算處理，把圖像變換成便于測量的圖像，繼而利用模式識別手段，對生絲勻度做出判別。所以，圖像處理技術可以用于紡織品的纖維檢測。

2 圖像處理技術在紗線檢測中的應用

在針對紡織品進行分析的過程中，對紗線等特征進行分析，如紗線混紡比和紗線均勻度，可以找到紡織物的質量現狀與問題，從而更好地對紡織技術進行管理。

具體來說，通過圖像處理技術，可以有效地分析紗線的各類參數，特別是混紡比以及均勻度是較為重要的兩項指標。其中，紗線混紡比測試是指采用計算機提取特征參數自動識別纖維，測量紗線混紡比，進而實現對混紡比的快速準確檢測。采用數據圖像技術進行混紡紗形態參數的檢測，參數主要包括纖維根數的統計、根數比值、面積計算、面積比值，以及一次矩和轉移指數的計算；而測試紗線條干均勻度的設備或方法主要包括圖像式紗線條干儀、圖像形態法、圖像紋理分析法、計算機視覺技術。就圖像形態法而言，原理為將采集到的紗線黑板圖像經過圖像預處理、圖像二值化、自相關法、數學形態學的處理得到一幅可以評級的圖像，利用該方法對紗線均勻度進行測試，可以對紗線的外觀質量進行客觀評定；圖像紋理分析測試紗線均勻度主要是采用圖像處理和模式識別技術，對黑板圖像的均勻度進行自動分析判別，使黑板的分級得以自動執行。因此，采用數字圖像處理技術對紗線條干均勻度進行檢測，不僅可以客觀準確地評定紗線的等級，而且檢測過程不受環境的影響。另外，此類方法可以準確模擬出紗線最終的布面情況，便于紡織品的檢測。

3 圖像處理技術在織物檢測中的應用

圖像處理技術在織物檢測中的應用包括織物表面起毛起球測試以及疵點測試。織物檢測是紡織品測試中的重要環節，由于織物表面受到磨損而引起的表面起球是影響紡織品質量的重要因素。技術人員應當合理應用圖像處理技術，對紡織品的織物質量及各項參數進行科學檢測，有效確保織物的質量。

例如，織物檢測主要包括表面起毛起球測試以及疵點測試。其中，將圖像處理技術應用于織物表面起毛起球測試的原理為：首先獲取反映織物二維輪廓數據的距離圖像，之后通過一組匹配濾波檢測毛球，運用分塊閾值法進行毛球分割，選取毛球個數、毛球面積和毛球體積建立等級評估方程，并采用模糊邏輯系統作為最終的等級評估模型，從而得到測試物的起毛起球情況。而織物疵點測試則是指運用灰度統計方法和形態學方法提取特征區域，然后分析特征區域，運用模式識別對疵點進行分類，所以，圖像處理技術可以在織物檢測中得到廣泛的應用。

4 結論

在紡織品的生產管理與質量管理的工作中，通過圖像技術的使用，可以有效地提升生產與檢測的效率，改善原有的人工操作帶來的各種弊端，同時隨著現代高科技的不斷進步與發展，利用圖像檢測技術，可以有效地對生產過程以及檢驗過程的各個關鍵點進行重構，提升企業運作的效率，在未來的發展中，紡織品生產企業還應該不斷地利用新技術對于生產與檢測工序進行改進，促進企業生產效率的提升。