图像处理技术在纺织品检测中的应用

文/牛慧

在当今信息工业时代，纺织品检测的工作可以借助图像处理技术，对纺织品的结构、工艺以及图案等方面进行全方位管理，有效减少人工检测带来的各种不足以及检测差异，从而有力地提高检测结果的准确性，提升纺织品的品质。

1 图像处理技术在生丝检测中的应用

在纺织品的生产中，图像处理技术主要用于纺织品的纤维检测，如测试生丝匀度及清洁，在计算机支持下的图像处理技术，可以对纤维的张力折射以及生丝的等级等数据进行更加全面细致的分析，有效地提升了纺织品纤维检测的效率，促进了纺织品生产的进步和发展。

在具体的使用图像处理技术的过程中，可以利用图像处理技术检测生丝的等级。生丝等级检测的指标包括纤度偏差、纤度最大偏差、清洁、洁净、匀度等。生丝匀度与清洁是主要的技术指标，利用数字图像处理技术进行生丝匀度与清洁的测试可以有效克服传统测试方法中量值溯源的问题，替代和扩大人的视觉功能。

生丝清洁的自动测量，主要原理为按标准将清洁进行分类、统计，根据描出的糙疵点形状，计算其长度、宽度、周长、面积、中心灰度与周围灰度的平均差值和相对差值。而匀度测试则是在图像即灰度值的二维灰度函数中进行抽样、取值，之后量化，得到用灰度二维数组表示的离散化图像，此时使用计算机对其进行各种运算处理，把图像变换成便于测量的图像，继而利用模式识别手段，对生丝匀度做出判别。所以，图像处理技术可以用于纺织品的纤维检测。

2 图像处理技术在纱线检测中的应用

在针对纺织品进行分析的过程中，对纱线等特征进行分析，如纱线混纺比和纱线均匀度，可以找到纺织物的质量现状与问题，从而更好地对纺织技术进行管理。

具体来说，通过图像处理技术，可以有效地分析纱线的各类参数，特别是混纺比以及均匀度是较为重要的两项指标。其中，纱线混纺比测试是指采用计算机提取特征参数自动识别纤维，测量纱线混纺比，进而实现对混纺比的快速准确检测。采用数据图像技术进行混纺纱形态参数的检测，参数主要包括纤维根数的统计、根数比值、面积计算、面积比值，以及一次矩和转移指数的计算；而测试纱线条干均匀度的设备或方法主要包括图像式纱线条干仪、图像形态法、图像纹理分析法、计算机视觉技术。就图像形态法而言，原理为将采集到的纱线黑板图像经过图像预处理、图像二值化、自相关法、数学形态学的处理得到一幅可以评级的图像，利用该方法对纱线均匀度进行测试，可以对纱线的外观质量进行客观评定；图像纹理分析测试纱线均匀度主要是采用图像处理和模式识别技术，对黑板图像的均匀度进行自动分析判别，使黑板的分级得以自动执行。因此，采用数字图像处理技术对纱线条干均匀度进行检测，不仅可以客观准确地评定纱线的等级，而且检测过程不受环境的影响。另外，此类方法可以准确模拟出纱线最终的布面情况，便于纺织品的检测。

3 图像处理技术在织物检测中的应用

图像处理技术在织物检测中的应用包括织物表面起毛起球测试以及疵点测试。织物检测是纺织品测试中的重要环节，由于织物表面受到磨损而引起的表面起球是影响纺织品质量的重要因素。技术人员应当合理应用图像处理技术，对纺织品的织物质量及各项参数进行科学检测，有效确保织物的质量。

例如，织物检测主要包括表面起毛起球测试以及疵点测试。其中，将图像处理技术应用于织物表面起毛起球测试的原理为：首先获取反映织物二维轮廓数据的距离图像，之后通过一组匹配滤波检测毛球，运用分块阈值法进行毛球分割，选取毛球个数、毛球面积和毛球体积建立等级评估方程，并采用模糊逻辑系统作为最终的等级评估模型，从而得到测试物的起毛起球情况。而织物疵点测试则是指运用灰度统计方法和形态学方法提取特征区域，然后分析特征区域，运用模式识别对疵点进行分类，所以，图像处理技术可以在织物检测中得到广泛的应用。

4 结论

在纺织品的生产管理与质量管理的工作中，通过图像技术的使用，可以有效地提升生产与检测的效率，改善原有的人工操作带来的各种弊端，同时随着现代高科技的不断进步与发展，利用图像检测技术，可以有效地对生产过程以及检验过程的各个关键点进行重构，提升企业运作的效率，在未来的发展中，纺织品生产企业还应该不断地利用新技术对于生产与检测工序进行改进，促进企业生产效率的提升。