数字图像处理技术在纺织检测中的应用分析

盛洪涛 杨鑫 王霏霏

摘  要：在互联网时代中，数字图像处理技术被广泛应用在工业和商业领域内，纺织工业中的数字图像处理技术应用主要集中在纹理检验以及质量检测环节。纺织工业对人体健康有较大影响，因此实现智能化检测与管理技术，能够提升质量检测水平，还会降低对人体的影响。本文将从数字图像处理技术的角度进行分析，重点探讨数字图像处理技术在纺织检测中的具体应用。

关键词：数字图像处理;纺织检测;应用

分类号：TP302

引言：纺织工业中的数字图像检测内容主要包括纤维、纱线以及织物等内容，充分利用数字图像处理技术，检测二维数字图像中存在的缺陷以及纤维含量等相关内容。数字图像处理技术需要将彩色图像或者灰度图像进行预处理，将存在缺陷的图像进行增强以及复原处理，还可以实现去除噪声操作等内容。纺织工业的检测目标物与数字图像处理技术相结合，能够实现高质量高效率的检测工作。

一、数字图像处理技术概述

在纺织工业领域内应用的数字图像处理技术，需要利用数码相机或者工业CDD设备拍摄的数字图像，传输到计算机中进行后续处理。彩色图像和灰度图像都需要进行预处理操作和降噪操作，减少图像中的噪声，有利于后续处理和分析。数字图像处理技术主要涵盖预处理、特征提取、图像转换、图像增强、图像去噪、图像压缩、图像分割、图像识别以及图像描述等内容。在纺织工业领域内应用的数字图像处理技术，大部分都采用多种算法和处理流程，完成系统化的数字图像处理工作。数字图像处理技术需要利用腐蚀和膨胀算法，完成对缺陷部位的去除和填充操作，对于原始图像存在一定缺陷和噪声的，则需要组合多种图像处理算法，完成有效目标物的检测和统计工作。数字图像处理技术需要结合计算机视觉以及模式识别技术，完成纺织材料和目标物的有效识别。在数字图像处理技术领域，需要将待检测图像与灰度直方图均衡化相结合，控制图像中的噪声比例，还需要与检测目标进行精准对应，减少检测误差。

二、数字图像处理技术在纺织检测中的应用意义

数字图像处理技术是实现低能耗纺织检测的主要手段之一。纺织检测是纺织工业领域内的核心内容，也是影响生产质量的关键因素。数字图像处理技术能够将特征提取以及纹理识别算法应用在纺织检测过程中。传统的纺织检测与识别技术对人体健康威胁很大，人才培养时间较长，需要耗费较多人力物力资源。数字图像处理技术只需要捕捉纺织生产线上的待检测内容，将数据标签与图像进行一一对应。数字图像处理技术能够实现快速采集图像、根据检测目标物和类型选择，可以实现多种检测算法，还能够快速输出检测结果。数字图像处理技术能够实现鲁邦性和稳定性，保障待检测纺织物的完整性，尽量减少资源消耗。此外，纺织物检测过程会产生误差，人工识别和检测误差率较高，利用数字图像处理技术能够降低检测识别的误差率。数字图像处理技术在纺织工业中的有效应用，离不开特征提取和模板匹配算法的应用，也需要将纺织检测目标与数据化织物管理相结合，提升纺织物检测的正确率和有效率。

三、数字图像处理技术在纺织检测中的具体应用

1.纤维检测

纤维检测是纺织工业中的重点工作内容之一。利用数字图像处理技术，可以实现纤维细度的快速测量，麻棉混纺比的快速测量等内容。不论是数码相机还是智能监控摄像设备，都可以在生产线上快速捕捉纤维待检测目标的数字图像。在捕获数字图像之后，可以利用直方图变换、特征提取、平均细度、特征提取、缺陷检测等关键算法，实现纤维成分的有效分析和统计。纤维检测过程中，需要将灰度直方图变换以及平均细度检测相结合，自动提取纤维数量和纤维边緣特征等内容。在纤维数字图像检测过程中，需要合理设置检测参数，设定阈值范围，适当增加图像放大倍数和分辨率等内容。纤维成分的检测还需要结合模式识别算法和自动统计算法，输出平均细度以及比例等相关参数数据。

2.纱线检测

纱线检测是纺织工业领域的主要检测内容之一，利用数字图像处理技术中的模板匹配和梯度特征提取方法，测量纱线的长度和重量。在数字图像处理技术领域内，显著目标的检测方法和无关背景物检测方法有显著区别，对于待检测的纱线数字图像，可以充分利用直径测量方法，快速检测纱线轮廓和混纺比例等内容。纱线质量取决于混纺技术工艺，因此在检测过程中，需要合理配置检测参数，将数字图像中的噪声进行有效去除。在提取纱线细度特征的过程中，需要结合模式识别算法和数据统计方法，及时检测出混纺不均匀以及灰度变化特征等。数字图像处理过程需要与纱线检测目标相结合，严格控制图像采集质量，以及预处理过程中的滤波选择方案。很多纺织企业都会配备计算机硬件设备以及软件系统，在纱线数字图像处理过程中进行有效应用。

3.织物检测

传统的织物质量检验方法需要耗费大量人力物力资源，也会产生较大误差。织物数字图像需要利用中值滤波算法、特征提取算法、密度计算、模板匹配算法等关键处理技术，完成对织物表面光泽度以及切面特征检测等内容。利用CCD摄像机对含织物轮廓线的切面图像进行快速图像捕获与有效采集。在织物检测过程中，需要将毛球产生条件和数量进行预判，设置阈值和参数，减少检测误差。织物检测过程还需要充分结合数字图像处理技术中的距离计算方法，精确计算边缘数据和密度数据。在分析待检测织物的表面特征时，需要结合织物结构分析方法和模式识别算法，将腐蚀和膨胀操作应用其中。若织物表面出现较多毛球，则可以利用数字图像处理技术计算出毛球数量以及相关织物结构的影响因素等。通过智能化织物数字图像识别与检测，能够进一步提升织物质量检验能力。

结束语

数字图像处理技术需要将彩色图像或者灰度图像进行预处理，将存在缺陷的图像进行增强以及复原处理，还可以实现去除噪声操作等内容。在纺织工业领域内应用的数字图像处理技术，大部分都采用多种算法和处理流程，完成系统化的数字图像处理工作。数字图像处理技术能够实现鲁邦性和稳定性，保障待检测纺织物的完整性，尽量减少资源消耗。此外，纺织物检测过程会产生误差，人工识别和检测误差率较高，利用数字图像处理技术能够降低检测识别的误差率。

参考文献

[1]邵金鑫，张宝昌，曹继鹏.基于图像处理与深度学习方法的棉纤维梳理过程纤维检测识别技术[J].纺织学报，2020，41（07）：40-46.

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